Databricks Runtime 6.2 untuk ML (tidak didukung)

Databricks merilis gambar ini pada Desember 2019.

Databricks Runtime 6.2 untuk Pembelajaran Mesin menyediakan lingkungan siap pakai untuk pembelajaran mesin dan ilmu data berdasarkan Databricks Runtime 6.2 (tidak didukung). Pembelajaran Mesin (ML) Databricks Runtime berisi banyak pustaka pembelajaran mesin populer, termasuk TensorFlow, PyTorch, Keras, dan XGBoost. Ini juga mendukung pelatihan pembelajaran mendalam terdistribusi menggunakan Horovod.

Untuk informasi selengkapnya, termasuk instruksi untuk membuat kluster ML Runtime Databricks, lihat AI dan Pembelajaran Mesin di Databricks.

Fitur baru

ML Databricks Runtime 6.2 dibaut di atas Databricks Runtime 6.2. Untuk informasi tentang apa yang baru di Databricks Runtime 6.2, lihat catatan rilis Databricks Runtime 6.2 (tidak didukung).

Penyempurnaan

Pustaka pembelajaran mesin yang ditingkatkan

• TensorFlow dan TensorBoard: 1.14.0 hingga 1.15.0. Ada dua masalah umum:

  • Anda mungkin perlu mengimpor modul tensorflow secara eksplisit dalam fungsi guna menghindari masalah pengawetan di PySpark, HorovodRunner, HyperOpt, dan pustaka pembelajaran mesin lainnya.
  • Tab Proyektor di TensorBoard kosong. Sebagai solusinya, untuk mengunjungi halaman proyektor secara langsung, Anda dapat mengganti #projector di URL dengan data/plugin/projector/projector_binary.html.

• Keras: 2.2.4 hingga 2.2.5.

  Catatan

  Jika Anda menggunakan backend TensorFlow untuk Keras, Databricks merekomendasikan untuk menggunakan tf.keras sebagai gantinya.

• PyTorch: 1.2.0 to 1.3.0.

• tensorboardX: 1.8 hingga 1.9.

  Catatan

  Karena PyTorch sekarang secara resmi mendukung TensorBoard, kami akan menghapus tensorboardX di rilis besar berikutnya.

• MLflow: 1.3.0 hingga 1.4.0.

  • Pencatatan otomatis Keras dan API persistensi sekarang kompatibel dengan TensorFlow 2.0.
  • Fungsi get_run, get_experiment, get_experiment_by_name baru

• Hyperopt: 0.2-db1 dengan integrasi Azure Databricks MLflow.

• mleap-databricks-runtime ke 0.15.0 dan termasuk mleap-xgboost-runtime.

Menambahkan dukungan untuk variabel siaran ke SparkTrials

Sebelumnya, Hyperopt dengan SparkTrials tidak dapat digunakan dengan variabel siaran PySpark. Sekarang, variabel siaran dapat dimasukkan dalam fungsi fn yang diteruskan ke fmin().

Penghentian

Selain penghentian di Databricks Runtime 6.2, paket berikut tidak digunakan lagi dan akan dihapus dalam rilis utama berikutnya:

• TensorFrames. Gunakan pandas UDF sebagai gantinya.
• Beberapa modul dan kelas dalam paket Python sparkdl. Yang utama adalah:
  • sparkdl.HorovodEstimator. Gunakan sparkdl.HorovodRunner sebagai gantinya.
  • sparkdl.graph. Gunakan pandas UDF sebagai gantinya.
  • sparkdl.udf. Gunakan pandas UDF sebagai gantinya.
  • Transformator dan Estimator yang digunakan dalam alur Spark ML tidak digunakan lagi. Gunakan alternatif berikut:
    • Gunakan panda UDF sebagai pengganti Transformer berikut:
      • TFImageTransformer
      • TFTransformer
      • DeepImagePredictor
      • DeepImageFeaturizer
      • KerasImageFileTransformer
      • KerasTransformer
    • KerasImageFileEstimator: Untuk menyetel model pembelajaran mendalam, gunakan Hyperopt sebagai gantinya.

Untuk detail lebih lanjut dan alternatif yang direkomendasikan, lihat pesan penghentian saat Anda menggunakan paket ini di notebook.

Perbaikan bug

Di Databricks Community Edition, pekerja PySpark sekarang dapat menemukan Paket Spark yang telah diinstal sebelumnya.

Lingkungan sistem

Lingkungan sistem di ML Databricks Runtime 6.2 berbeda dari Databricks Runtime 6.2 sebagai berikut:

• DBUtils: Tidak berisi utilitas Pustaka (dbutils.library) (warisan).
• Untuk kluster GPU, pustaka GPU NVIDIA berikut:
  • NVIDIA driver 418.40
  • CUDA 10.0
  • cuDNN 7.6.4
  • NCCL 2.4.7

Pustaka

Bagian berikut mencantumkan pustaka yang disertakan dalam ML Databricks 6.2 Runtime yang berbeda dari yang disertakan dalam Databricks Runtime 6.2.

Di bagian ini:

• Pustaka tingkat atas
• Pustaka Python
• Pustaka R
• Pustaka Java dan Scala (Kluster Scala 2.11)

Pustaka tingkat atas

ML Databricks Runtime 6.2 mencakup pustaka tingkat atas berikut:

• GraphFrames
• Horovod dan HorovodRunner
• MLflow
• PyTorch
• spark-tensorflow-connector
• TensorFlow 2.5.0
• TensorBoard

Pustaka Python

ML Databricks Runtime 6.2 menggunakan Conda untuk manajemen paket Phyton dan mencakup banyak paket ML populer. Bagian berikut menjelaskan lingkungan Conda untuk Databricks Runtime 6.2 ML.

Python pada kluster CPU

name: databricks-ml
channels:
  - Databricks
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - _py-xgboost-mutex=2.0=cpu_0
  - _tflow_select=2.3.0=mkl
  - absl-py=0.8.1=py37_0
  - asn1crypto=0.24.0=py37_0
  - astor=0.8.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - backports=1.0=py_2
  - bcrypt=3.1.7=py37h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - boto=2.49.0=py37_0
  - boto3=1.9.162=py_0
  - botocore=1.12.163=py_0
  - c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
  - ca-certificates=2019.1.23=0
  - certifi=2019.3.9=py37_0
  - cffi=1.12.2=py37h2e261b9_1
  - chardet=3.0.4=py37_1003
  - click=7.0=py_0
  - cloudpickle=0.8.0=py37_0
  - colorama=0.4.1=py_0
  - configparser=3.7.4=py37_0
  - cpuonly=1.0=0
  - cryptography=2.6.1=py37h1ba5d50_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - cython=0.29.6=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.0=py37_1
  - docutils=0.14=py37_0
  - entrypoints=0.3=py37_0
  - et_xmlfile=1.0.1=py37_0
  - flask=1.0.2=py37_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - future=0.17.1=py37_0
  - gast=0.2.2=py37_0
  - gitdb2=2.0.6=py_0
  - gitpython=2.1.11=py37_0
  - google-pasta=0.1.8=py_0
  - grpcio=1.16.1=py37hf8bcb03_1
  - gunicorn=19.9.0=py37_0
  - h5py=2.9.0=py37h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - html5lib=1.0.1=py_0
  - icu=58.2=h9c2bf20_1
  - idna=2.8=py37_0
  - intel-openmp=2019.3=199
  - ipython=7.4.0=py37h39e3cac_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py37_0
  - itsdangerous=1.1.0=py_0
  - jdcal=1.4=py37_0
  - jedi=0.13.3=py37_0
  - jinja2=2.10=py37_0
  - jmespath=0.9.4=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - keras-applications=1.0.8=py_0
  - keras-preprocessing=1.1.0=py_1
  - kiwisolver=1.0.1=py37hf484d3e_0
  - krb5=1.16.1=h173b8e3_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.36=hbc83047_0
  - libpq=11.2=h20c2e04_0
  - libprotobuf=3.9.2=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - libtiff=4.0.10=h2733197_2
  - libxgboost=0.90=he6710b0_1
  - libxml2=2.9.9=hea5a465_1
  - libxslt=1.1.33=h7d1a2b0_0
  - llvmlite=0.28.0=py37hd408876_0
  - lxml=4.3.2=py37hefd8a0e_0
  - mako=1.0.10=py_0
  - markdown=3.1.1=py37_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h7b6447c_0
  - mkl=2019.3=199
  - mkl_fft=1.0.10=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.0.2=py37hd81dba3_0
  - ncurses=6.1=he6710b0_1
  - networkx=2.2=py37_1
  - ninja=1.9.0=py37hfd86e86_0
  - nose=1.3.7=py37_2
  - numba=0.43.1=py37h962f231_0
  - numpy=1.16.2=py37h7e9f1db_0
  - numpy-base=1.16.2=py37hde5b4d6_0
  - olefile=0.46=py_0
  - openpyxl=2.6.1=py37_1
  - openssl=1.1.1b=h7b6447c_1
  - opt_einsum=3.1.0=py_0
  - pandas=0.24.2=py37he6710b0_0
  - paramiko=2.4.2=py37_0
  - parso=0.3.4=py37_0
  - pathlib2=2.3.3=py37_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.6.0=py37_0
  - pickleshare=0.7.5=py37_0
  - pillow=5.4.1=py37h34e0f95_0
  - pip=19.0.3=py37_0
  - ply=3.11=py37_0
  - prompt_toolkit=2.0.9=py37_0
  - protobuf=3.9.2=py37he6710b0_0
  - psutil=5.6.1=py37h7b6447c_0
  - psycopg2=2.7.6.1=py37h1ba5d50_0
  - ptyprocess=0.6.0=py37_0
  - py-xgboost=0.90=py37he6710b0_1
  - py-xgboost-cpu=0.90=py37_1
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pycparser=2.19=py_0
  - pygments=2.3.1=py37_0
  - pymongo=3.8.0=py37he6710b0_1
  - pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
  - pyopenssl=19.0.0=py37_0
  - pyparsing=2.3.1=py37_0
  - pysocks=1.6.8=py37_0
  - python=3.7.3=h0371630_0
  - python-dateutil=2.8.0=py37_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.3.0=py3.7_cpu_0
  - pytz=2018.9=py37_0
  - pyyaml=5.1=py37h7b6447c_0
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - requests=2.21.0=py37_0
  - s3transfer=0.2.1=py37_0
  - scikit-learn=0.20.3=py37hd81dba3_0
  - scipy=1.2.1=py37h7c811a0_0
  - setuptools=40.8.0=py37_0
  - simplejson=3.16.0=py37h14c3975_0
  - singledispatch=3.4.0.3=py37_0
  - six=1.12.0=py37_0
  - smmap2=2.0.5=py_0
  - sqlite=3.27.2=h7b6447c_0
  - sqlparse=0.3.0=py_0
  - statsmodels=0.9.0=py37h035aef0_0
  - tabulate=0.8.3=py37_0
  - tensorboard=1.15.0+db2=pyhb230dea_0
  - tensorflow=1.15.0+db2=mkl_py37hc5fbf04_0
  - tensorflow-base=1.15.0+db2=mkl_py37h2ae1e84_0
  - tensorflow-estimator=1.15.1+db2=pyh2649769_0
  - tensorflow-mkl=1.15.0+db2=h4fcabd2_0
  - termcolor=1.1.0=py37_1
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - torchvision=0.4.1=py37_cpu
  - tqdm=4.31.1=py37_1
  - traitlets=4.3.2=py37_0
  - urllib3=1.24.1=py37_0
  - virtualenv=16.0.0=py37_0
  - wcwidth=0.1.7=py37_0
  - webencodings=0.5.1=py37_1
  - websocket-client=0.56.0=py37_0
  - werkzeug=0.14.1=py37_0
  - wheel=0.33.1=py37_0
  - wrapt=1.11.1=py37h7b6447c_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - yaml=0.1.7=had09818_2
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
    - argparse==1.4.0
    - databricks-cli==0.9.1
    - deprecated==1.2.7
    - docker==4.1.0
    - fusepy==2.0.4
    - gorilla==0.3.0
    - horovod==0.18.2
    - hyperopt==0.2.1.db1
    - keras==2.2.5
    - matplotlib==3.0.3
    - mleap==0.8.1
    - mlflow==1.4.0
    - nose-exclude==0.5.0
    - pyarrow==0.13.0
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.9.0
    - tensorboardx==1.9
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml

Python pada kluster GPU

name: databricks-ml-gpu
channels:
  - Databricks
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - _py-xgboost-mutex=1.0=gpu_0
  - _tflow_select=2.1.0=gpu
  - absl-py=0.8.1=py37_0
  - asn1crypto=0.24.0=py37_0
  - astor=0.8.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - backports=1.0=py_2
  - bcrypt=3.1.7=py37h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - boto=2.49.0=py37_0
  - boto3=1.9.162=py_0
  - botocore=1.12.163=py_0
  - c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
  - ca-certificates=2019.1.23=0
  - certifi=2019.3.9=py37_0
  - cffi=1.12.2=py37h2e261b9_1
  - chardet=3.0.4=py37_1003
  - click=7.0=py_0
  - cloudpickle=0.8.0=py37_0
  - colorama=0.4.1=py_0
  - configparser=3.7.4=py37_0
  - cryptography=2.6.1=py37h1ba5d50_0
  - cudatoolkit=10.0.130=0
  - cudnn=7.6.4=cuda10.0_0
  - cupti=10.0.130=0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - cython=0.29.6=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.0=py37_1
  - docutils=0.14=py37_0
  - entrypoints=0.3=py37_0
  - et_xmlfile=1.0.1=py37_0
  - flask=1.0.2=py37_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - future=0.17.1=py37_0
  - gast=0.2.2=py37_0
  - gitdb2=2.0.6=py_0
  - gitpython=2.1.11=py37_0
  - google-pasta=0.1.8=py_0
  - grpcio=1.16.1=py37hf8bcb03_1
  - gunicorn=19.9.0=py37_0
  - h5py=2.9.0=py37h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - html5lib=1.0.1=py_0
  - icu=58.2=h9c2bf20_1
  - idna=2.8=py37_0
  - intel-openmp=2019.3=199
  - ipython=7.4.0=py37h39e3cac_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py37_0
  - itsdangerous=1.1.0=py_0
  - jdcal=1.4=py37_0
  - jedi=0.13.3=py37_0
  - jinja2=2.10=py37_0
  - jmespath=0.9.4=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - keras-applications=1.0.8=py_0
  - keras-preprocessing=1.1.0=py_1
  - kiwisolver=1.0.1=py37hf484d3e_0
  - krb5=1.16.1=h173b8e3_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.36=hbc83047_0
  - libpq=11.2=h20c2e04_0
  - libprotobuf=3.9.2=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - libtiff=4.0.10=h2733197_2
  - libxgboost=0.90=h688424c_0
  - libxml2=2.9.9=hea5a465_1
  - libxslt=1.1.33=h7d1a2b0_0
  - llvmlite=0.28.0=py37hd408876_0
  - lxml=4.3.2=py37hefd8a0e_0
  - mako=1.0.10=py_0
  - markdown=3.1.1=py37_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h7b6447c_0
  - mkl=2019.3=199
  - mkl_fft=1.0.10=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.0.2=py37hd81dba3_0
  - ncurses=6.1=he6710b0_1
  - networkx=2.2=py37_1
  - ninja=1.9.0=py37hfd86e86_0
  - nose=1.3.7=py37_2
  - numba=0.43.1=py37h962f231_0
  - numpy=1.16.2=py37h7e9f1db_0
  - numpy-base=1.16.2=py37hde5b4d6_0
  - olefile=0.46=py_0
  - openpyxl=2.6.1=py37_1
  - openssl=1.1.1b=h7b6447c_1
  - opt_einsum=3.1.0=py_0
  - pandas=0.24.2=py37he6710b0_0
  - paramiko=2.4.2=py37_0
  - parso=0.3.4=py37_0
  - pathlib2=2.3.3=py37_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.6.0=py37_0
  - pickleshare=0.7.5=py37_0
  - pillow=5.4.1=py37h34e0f95_0
  - pip=19.0.3=py37_0
  - ply=3.11=py37_0
  - prompt_toolkit=2.0.9=py37_0
  - protobuf=3.9.2=py37he6710b0_0
  - psutil=5.6.1=py37h7b6447c_0
  - psycopg2=2.7.6.1=py37h1ba5d50_0
  - ptyprocess=0.6.0=py37_0
  - py-xgboost=0.90=py37h688424c_0
  - py-xgboost-gpu=0.90=py37h28bbb66_0
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pycparser=2.19=py_0
  - pygments=2.3.1=py37_0
  - pymongo=3.8.0=py37he6710b0_1
  - pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
  - pyopenssl=19.0.0=py37_0
  - pyparsing=2.3.1=py37_0
  - pysocks=1.6.8=py37_0
  - python=3.7.3=h0371630_0
  - python-dateutil=2.8.0=py37_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.3.0=py3.7_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0
  - pytz=2018.9=py37_0
  - pyyaml=5.1=py37h7b6447c_0
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - requests=2.21.0=py37_0
  - s3transfer=0.2.1=py37_0
  - scikit-learn=0.20.3=py37hd81dba3_0
  - scipy=1.2.1=py37h7c811a0_0
  - setuptools=40.8.0=py37_0
  - simplejson=3.16.0=py37h14c3975_0
  - singledispatch=3.4.0.3=py37_0
  - six=1.12.0=py37_0
  - smmap2=2.0.5=py_0
  - sqlite=3.27.2=h7b6447c_0
  - sqlparse=0.3.0=py_0
  - statsmodels=0.9.0=py37h035aef0_0
  - tabulate=0.8.3=py37_0
  - tensorboard=1.15.0+db2=pyhb230dea_0
  - tensorflow=1.15.0+db2=gpu_py37h9fd0ff8_0
  - tensorflow-base=1.15.0+db2=gpu_py37hd56f5dd_0
  - tensorflow-estimator=1.15.1+db2=pyh2649769_0
  - tensorflow-gpu=1.15.0+db2=h0d30ee6_0
  - termcolor=1.1.0=py37_1
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - torchvision=0.4.1=py37_cu100
  - tqdm=4.31.1=py37_1
  - traitlets=4.3.2=py37_0
  - urllib3=1.24.1=py37_0
  - virtualenv=16.0.0=py37_0
  - wcwidth=0.1.7=py37_0
  - webencodings=0.5.1=py37_1
  - websocket-client=0.56.0=py37_0
  - werkzeug=0.14.1=py37_0
  - wheel=0.33.1=py37_0
  - wrapt=1.11.1=py37h7b6447c_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - yaml=0.1.7=had09818_2
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
    - argparse==1.4.0
    - databricks-cli==0.9.1
    - deprecated==1.2.7
    - docker==4.1.0
    - fusepy==2.0.4
    - gorilla==0.3.0
    - horovod==0.18.2
    - hyperopt==0.2.1.db1
    - keras==2.2.5
    - matplotlib==3.0.3
    - mleap==0.8.1
    - mlflow==1.4.0
    - nose-exclude==0.5.0
    - pyarrow==0.13.0
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.9.0
    - tensorboardx==1.9
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu

Paket Spark yang berisi modul Python

Paket Spark	Modul Python	Versi
graphframes	graphframes	0.7.0-db1-spark2.4
spark-deep-learning	sparkdl	1.5.0-db12-spark2.4
tensorframes	tensorframes	0.8.2-s_2.11

Pustaka R

Pustaka R identik dengan Pustaka R di Databricks Runtime 6.2.

Pustaka Java dan Scala (Kluster Scala 2.11)

Selain pustaka Java dan Scala di Databricks Runtime 6.2, ML Databricks Runtime 6.2 berisi JAR berikut:

ID Grup	ID Artefak	Versi
com.databricks	spark-deep-learning	1.5.0-db12-spark2.4
com.typesafe.akka	akka-actor_2.11	2.3.11
ml.combust.mleap	mleap-databricks-runtime_2.11	0.15.0
ml.dmlc	xgboost4j	0.90
ml.dmlc	xgboost4j-spark	0.90
org.graphframes	graphframes_2.11	0.7.0-db1-spark2.4
org.mlflow	mlflow-client	1.4.0
org.tensorflow	libtensorflow	1.15.0
org.tensorflow	libtensorflow_jni	1.15.0
org.tensorflow	spark-tensorflow-connector_2.11	1.15.0
org.tensorflow	tensorflow	1.15.0
org.tensorframes	tensorframes	0.8.2-s_2.11