Databricks Runtime 9.0 ml-hez (nem támogatott)
A Databricks 2021 augusztusában adta ki ezt a képet.
A Databricks Runtime 9.0 for Machine Tanulás a Databricks Runtime 9.0-n (nem támogatott) alapuló, használatra kész környezetet biztosít a gépi tanuláshoz és az adatelemzéshez. A Databricks Runtime ML számos népszerű gépi tanulási kódtárat tartalmaz, köztük a TensorFlow-t, a PyTorch-ot és az XGBoost-t. Emellett támogatja az elosztott mélytanulási képzést a Horovod használatával.
További információkért, beleértve a Databricks Runtime ML-fürt létrehozásának utasításait, tekintse meg a Databricks migrálási és gépi Tanulás.
Korrekció
A kibocsátási megjegyzések egy korábbi verziója azt állította, hogy a Fürt GPU-metrikáinak a Gangliával való monitorozása le lett tiltva a Databricks Runtime 9.0 ML GPU-ban. Ez igaz volt a Databricks Runtime 9.0 ML bétaverzióra, de a problémát kijavítottuk a Databricks Runtime 9.0 ML GA-val. Az utasítás el lett távolítva.
Új funkciók és fejlesztések
A Databricks Runtime 9.0 ML a Databricks Runtime 9.0-ra épül. A Databricks Runtime 9.0 újdonságairól , beleértve az Apache Spark MLlib és a SparkR újdonságait, tekintse meg a Databricks Runtime 9.0 (nem támogatott) kibocsátási megjegyzéseit.
Databricks autologging (nyilvános előzetes verzió)
A Databricks Autologging mostantól elérhető a Databricks Runtime 9.0 for Machine Tanulás egyes régiókban. A Databricks Autologging egy kód nélküli megoldás, amely automatikus kísérletkövetést biztosít az Azure Databricks gépi tanulási betanítási munkameneteihez. A Databricks autologging funkciójával a modellparaméterek, a metrikák, a fájlok és az életút adatai automatikusan rögzítésre kerülnek, amikor modelleket tanít be számos népszerű gépi tanulási kódtárból. A betanítási munkamenetek MLflow-nyomkövetési futtatásokként vannak rögzítve. A modellfájlok is nyomon követhetők, így egyszerűen naplózhatja őket az MLflow modellregisztrációs adatbázisában, és valós idejű pontozás céljából üzembe helyezheti őket az MLflow modellkiszolgálóval.
További információ a Databricks automatikus kereséséről: Databricks Autologging.
A Databricks szolgáltatástároló fejlesztései
A betanítási csoportok létrehozásakor a teljesítmény javult a forrásfunkció-táblák közötti illesztések számának minimalizálásával.
Az XGBoost és a PySpark integrációja mostantól támogatja az elosztott betanítási és GPU-fürtöket
További információ: Az XGBoost használata az Azure Databricksben.
A Databricks Runtime ML Python-környezetének főbb változásai
A Conda-környezetek és a %conda parancs el lesz távolítva. A Databricks Runtime 9.0 ML a pipvirtualenv.
A Conda-alapú környezeteket a Databricks Container Services szolgáltatással használó egyéni rendszerképek továbbra is támogatottak lesznek, de nem rendelkeznek jegyzetfüzet-hatókörű kódtár-képességekkel. A Databricks virtualenv-alapú környezetek használatát javasolja a Databricks Container Services szolgáltatással és %pip az összes jegyzetfüzet-hatókörű kódtárhoz.
A Databricks Runtime Python-környezet főbb változásait a Databricks Runtime 9.0 (nem támogatott) című témakörben találhatja meg. A telepített Python-csomagok és azok verzióinak teljes listáját a Python-kódtárakban találja.
Python-csomagok frissítve
- mlflow 1.18.0 -> 1.19.0
- nltk 3.5 –> 3.6.1
Python-csomagok hozzáadva
- próféta 1.0.1
Python-csomagok el lettek távolítva
- MKL
- azure-core
- azure-storage-blob
- msrest
- docker
- querystring-parser
- intel-openmp
Elavulások és nem támogatott funkciók
- A Databricks Runtime 9.0 ML-ben a HorovodRunner nem támogatja a beállítást
np=0, aholnpa Horovod-feladathoz használandó párhuzamos folyamatok száma. - A Databricks Runtime 9.0 ML r-base 4.1.0-t tartalmaz az R grafikus motor 14-es verziójával. Ezt az RStudio Server 1.2.x-es verziója nem támogatja.
nvprofa Databricks Runtime 9.0 ML GPU-ban törlődik.
Rendszerkörnyezet
A Databricks Runtime 9.0 ML rendszerkörnyezete az alábbiak szerint különbözik a Databricks Runtime 9.0-tól:
- DBUtils: A Databricks Runtime ML nem tartalmazza a Library segédprogramot (dbutils.library) (örökölt).
Használjon
%pipinkább parancsokat. Lásd: Jegyzetfüzet-hatókörön belüli Python-kódtárak. - GPU-fürtök esetén a Databricks Runtime ML a következő NVIDIA GPU-kódtárakat tartalmazza:
- CUDA 11.0
- cuDNN 8.1.0.77
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
Kódtárak
Az alábbi szakaszok a Databricks Runtime 9.0 ML-ben található kódtárakat sorolják fel, amelyek eltérnek a Databricks Runtime 9.0-ban szereplő kódtáraktól.
Ebben a szakaszban:
Felső szintű kódtárak
A Databricks Runtime 9.0 ML a következő legfelső szintű kódtárakat tartalmazza:
- GraphFrames
- Horovod és HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Python-kódtárak
A Databricks Runtime 9.0 ML a Virtualenv-t használja a Python-csomagkezeléshez, és számos népszerű ML-csomagot tartalmaz.
A következő szakaszokban megadott csomagok mellett a Databricks Runtime 9.0 ML a következő csomagokat is tartalmazza:
- hyperopt 0.2.5.db2
- sparkdl 2.2.0_db1
- feature_store 0.3.3
- automl 1.1.1
Python-kódtárak CPU-fürtökön
| Könyvtár | Verzió | Könyvtár | Verzió | Könyvtár | Verzió |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-rolling) | appdirs | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | Astor | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 |
| aszinkron generátor | 1.10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | Fehérítő | 3.3.0 | boto3 | 1.16.7 |
| botocore | 1.19.7 | Torlódás | 1.3.2 | cachetools | 4.2.2 |
| minősítés | 2020.12.5 | cffi | 1.14.5 | karakterkészlet | 4.0.0 |
| kattintás | 7.1.2 | cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 |
| configparser | 5.0.1 | konvertálás | 2.3.2 | Titkosítás | 3.4.7 |
| cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.23 | databricks-cli | 0.14.3 |
| dbus-python | 1.2.16 | Dekoratőr | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 |
| Kapros | 0.3.2 | diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.2 |
| distro-info | 0,23ubuntu1 | belépési pontok | 0.3 | ephem | 4.0.0.2 |
| aspektusok áttekintése | 1.0.0 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 1.12 | fsspec | 0.9.0 | Jövőben | 0.18.2 |
| Gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| google-hitelesítés | 1.22.1 | google-auth-oauthlib | 0.4.2 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.34.1 | gunicorn | 20.0.4 | h5py | 3.1.0 |
| hijri-konverter | 2.1.3 | Ünnepek | 0.10.5.2 | horovod | 0.22.1 |
| htmlmin | 0.1.12 | idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 |
| ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.6.4 | isodate | 0.6.0 | itsdangerous | 1.1.0 |
| Jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 | jsonschema | 3.2.0 |
| jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgetek | 1.0.1 | keras-nightly | 2.5.0.dev2021032900 | Keras-Előfeldolgozás | 1.1.2 |
| kiwisolver | 1.3.1 | Koalák | 1.8.1 | koreai-holdnaptár | 0.2.1 |
| lightgbm | 3.1.1 | llvmlite | 0.36.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Makó | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | Korrektúra Széf | 1.1.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.0 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.17.0 | mlflow-skinny | 1.19.0 | multimethod | 1.4 |
| nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | nbformat | 5.1.3 |
| nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2,5 | nltk | 3.6.1 |
| jegyzetfüzet | 6.3.0 | numba | 0.53.1 | numpy | 1.19.2 |
| oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 | Csomagolás | 20.9 |
| pandas | 1.2.4 | pandas-profilkészítés | 3.0.0 | pandocfilters | 1.4.3 |
| paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 | Patsy | 0.5.1 |
| petastorm | 0.11.1 | pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | Párna | 8.2.0 | Pip | 21.0.1 |
| ábrázolás | 4.14.3 | prometheus-client | 0.10.1 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
| Próféta | 1.0.1 | protobuf | 3.17.2 | psutil | 5.8.0 |
| psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 | pyarrow | 4.0.0 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pycparser | 2,20 |
| pydantic | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 |
| PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.3.0 | pyodbc | 4.0.30 |
| pyparsing | 2.4.7 | pyrsistent | 0.17.3 | pystan | 2.19.1.1 |
| python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 | python-dateutil | 2.8.1 | python-editor | 1.0.4 |
| pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 |
| pyzmq | 20.0.0 | Regex | 2021.4.4 | kérelmek | 2.25.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 | Újrapróbálkozás | 1.3.3 |
| Rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | scikit-learn | 0.24.1 |
| scipy | 1.6.2 | tengeri | 0.11.1 | Send2Trash | 1.5.0 |
| setuptools | 52.0.0 | setuptools-git | 1,2 | shap | 0.39.0 |
| simplejson | 3.17.2 | Hat | 1.15.0 | Szeletelő | 0.0.7 |
| smmap | 3.0.5 | spark-tensorflow-distributor | 0.1.0 | sqlparse | 0.4.1 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | táblázatos | 0.8.7 |
| tangled-up-in-unicode | 0.1.0 | tensorboard | 2.5.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-wit | 1.8.0 | tensorflow-cpu | 2.5.0 | tensorflow-estimator | 2.5.0 |
| termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 |
| threadpoolctl | 2.1.0 | Fáklya | 1.9.0+cpu | torchvision | 0.10.0+cpu |
| Tornádó | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | árulók | 5.0.5 |
| gépelés-bővítmények | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 | felügyelet nélküli frissítések | 0,1 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 | Látomások | 0.7.1 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 |
| Werkzeug | 1.0.1 | Kerék | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
| wrapt | 1.12.1 | xgboost | 1.4.2 |
Python-kódtárak GPU-fürtökön
| Könyvtár | Verzió | Könyvtár | Verzió | Könyvtár | Verzió |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-rolling) | appdirs | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | Astor | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 |
| aszinkron generátor | 1.10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | Fehérítő | 3.3.0 | boto3 | 1.16.7 |
| botocore | 1.19.7 | Torlódás | 1.3.2 | cachetools | 4.2.2 |
| minősítés | 2020.12.5 | cffi | 1.14.5 | karakterkészlet | 4.0.0 |
| kattintás | 7.1.2 | cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 |
| configparser | 5.0.1 | konvertálás | 2.3.2 | Titkosítás | 3.4.7 |
| cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.23 | databricks-cli | 0.14.3 |
| dbus-python | 1.2.16 | Dekoratőr | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 |
| Kapros | 0.3.2 | diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.2 |
| distro-info | 0,23ubuntu1 | belépési pontok | 0.3 | ephem | 4.0.0.2 |
| aspektusok áttekintése | 1.0.0 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 1.12 | fsspec | 0.9.0 | Jövőben | 0.18.2 |
| Gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| google-hitelesítés | 1.22.1 | google-auth-oauthlib | 0.4.2 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.34.1 | gunicorn | 20.0.4 | h5py | 3.1.0 |
| hijri-konverter | 2.1.3 | Ünnepek | 0.10.5.2 | horovod | 0.22.1 |
| htmlmin | 0.1.12 | idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 |
| ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.6.4 | isodate | 0.6.0 | itsdangerous | 1.1.0 |
| Jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 | jsonschema | 3.2.0 |
| jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgetek | 1.0.1 | keras-nightly | 2.5.0.dev2021032900 | Keras-Előfeldolgozás | 1.1.2 |
| kiwisolver | 1.3.1 | Koalák | 1.8.1 | koreai-holdnaptár | 0.2.1 |
| lightgbm | 3.1.1 | llvmlite | 0.36.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Makó | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | Korrektúra Széf | 1.1.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.0 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.17.0 | mlflow-skinny | 1.19.0 | multimethod | 1.4 |
| nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | nbformat | 5.1.3 |
| nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2,5 | nltk | 3.6.1 |
| jegyzetfüzet | 6.3.0 | numba | 0.53.1 | numpy | 1.19.2 |
| oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 | Csomagolás | 20.9 |
| pandas | 1.2.4 | pandas-profilkészítés | 3.0.0 | pandocfilters | 1.4.3 |
| paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 | Patsy | 0.5.1 |
| petastorm | 0.11.1 | pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | Párna | 8.2.0 | Pip | 21.0.1 |
| ábrázolás | 4.14.3 | prometheus-client | 0.11.0 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
| Próféta | 1.0.1 | protobuf | 3.17.2 | psutil | 5.8.0 |
| psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 | pyarrow | 4.0.0 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pycparser | 2,20 |
| pydantic | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 |
| PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.3.0 | pyodbc | 4.0.30 |
| pyparsing | 2.4.7 | pyrsistent | 0.17.3 | pystan | 2.19.1.1 |
| python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 | python-dateutil | 2.8.1 | python-editor | 1.0.4 |
| pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 |
| pyzmq | 20.0.0 | Regex | 2021.4.4 | kérelmek | 2.25.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 | Újrapróbálkozás | 1.3.3 |
| Rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | scikit-learn | 0.24.1 |
| scipy | 1.6.2 | tengeri | 0.11.1 | Send2Trash | 1.5.0 |
| setuptools | 52.0.0 | setuptools-git | 1,2 | shap | 0.39.0 |
| simplejson | 3.17.2 | Hat | 1.15.0 | Szeletelő | 0.0.7 |
| smmap | 3.0.5 | spark-tensorflow-distributor | 0.1.0 | sqlparse | 0.4.1 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | táblázatos | 0.8.7 |
| tangled-up-in-unicode | 0.1.0 | tensorboard | 2.5.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-wit | 1.8.0 | tensorflow | 2.5.0 | tensorflow-estimator | 2.5.0 |
| termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 |
| threadpoolctl | 2.1.0 | Fáklya | 1.9.0+cu111 | torchvision | 0.10.0+cu111 |
| Tornádó | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | árulók | 5.0.5 |
| gépelés-bővítmények | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 | felügyelet nélküli frissítések | 0,1 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 | Látomások | 0.7.1 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 |
| Werkzeug | 1.0.1 | Kerék | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
| wrapt | 1.12.1 | xgboost | 1.4.2 |
Python-modulokat tartalmazó Spark-csomagok
| Spark-csomag | Python-modul | Verzió |
|---|---|---|
| gráfkeretek | gráfkeretek | 0.8.1-db3-spark3.1 |
R-kódtárak
Az R-kódtárak megegyeznek a Databricks Runtime 9.0 R-kódtáraival .
Java- és Scala-kódtárak (Scala 2.12-fürt)
A Databricks Runtime 9.0 Java- és Scala-kódtárai mellett a Databricks Runtime 9.0 ML a következő JAR-eket tartalmazza:
CPU-fürtök
| Csoportazonosító | Összetevő azonosítója | Verzió |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.0-4882dc3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.4.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.4.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.1-db2-spark3.1 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.19.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.19.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
GPU-fürtök
| Csoportazonosító | Összetevő azonosítója | Verzió |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.0-4882dc3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.4.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.4.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.1-db2-spark3.1 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.19.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.19.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |