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Databricks Runtime 10.2 per ML (EoS)

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Nota

Il supporto per questa versione di Databricks Runtime è terminato. Per la data di fine del supporto, vedere Cronologia di fine del supporto. Per tutte le versioni supportate di Databricks Runtime, vedere Versioni e compatibilità delle note sulla versione di Databricks Runtime.

Databricks ha rilasciato questa versione nel dicembre 2021.

Databricks Runtime ML10.2 per ML è un ambiente immediatamente disponibile ottimizzato per l'esecuzione di processi di apprendimento automatico e data science basato su Databricks Runtime 10.2 (EoS) Databricks Runtime per Machine Learning contiene molte di queste librerie, tra cui TensorFlow, PyTorch, Keras e XGBoost. Databricks Runtime ML include AutoML, uno strumento per eseguire automaticamente il training delle pipeline di Machine Learning. Azure Databricks supporta il training di Deep Learning distribuito tramite HorovodRunner e il pacchetto .

Per altre informazioni, incluse le istruzioni per la creazione di un cluster di Machine Learning di Databricks Runtime, vedere Intelligenza artificiale e Machine Learning in Databricks.

Miglioramenti e nuove funzionalità

Databricks Runtime 10.2 ML è basato su Databricks Runtime 10.2. Per informazioni sulle novità di Databricks Runtime 10.2, tra cui Apache Spark MLlib e SparkR, vedere le note sulla versione di Databricks Runtime 10.2 (EoS).

Assegnazione automatica di Databricks (anteprima pubblica)

Databricks Autologging è ora disponibile in anteprima pubblica in tutte le aree. Databricks Autologging è una soluzione senza codice che fornisce il rilevamento automatico degli esperimenti per le sessioni di training di Machine Learning in Azure Databricks. Con l'assegnazione automatica di Databricks, i parametri del modello, le metriche, i file e le informazioni di derivazione vengono acquisiti automaticamente quando si esegue il training dei modelli da un'ampia gamma di librerie di Machine Learning più diffuse. Le sessioni di training vengono registrate come esecuzioni di rilevamento MLflow. I file di modello vengono inoltre rilevati in modo da poterli registrare facilmente nel Registro modelli MLflow e implementarli per l'assegnazione dei punteggi in tempo reale con MLflow Model Serving.

Per altre informazioni sull'assegnazione automatica di Databricks, vedere Databricks Autologging.For more information about Databricks Autologging, see Databricks Autologging.

Miglioramenti a Databricks AutoML

Sono stati apportati i seguenti miglioramenti a Databricks AutoML.

  • AutoML ignora le colonne con un solo valore.
  • Per i problemi di classificazione e regressione, la colonna temporale usata per suddividere il set di dati in set di training, convalida e test in ordine cronologico può ora essere di tipo stringa. In precedenza erano supportati solo timestamp e integer. Per maggiori dettagli, vedere Dividere i dati in training, convalida e set di test

Miglioramenti all'archivio funzionalità di Databricks

Sono stati apportati i miglioramenti seguenti all'archivio funzionalità di Databricks.

Interfaccia utente semplificata FeatureStoreClient

L'interfaccia FeatureStoreClient è stata semplificata.

  • FeatureStoreClient.create_feature_table() è stato deprecato. Usare invece FeatureStoreClient.create_table().
  • FeatureStoreClient.get_feature_table() è stato deprecato. Usare invece FeatureStoreClient.get_table().
  • Tutti gli argomenti di FeatureStoreClient.publish_table() name diverso da e online_store devono essere passati come argomenti di parola chiave.

Pubblicare solo le colonne selezionate negli archivi online

Databricks Feature Store supporta ora la pubblicazione solo di colonne selezionate in un archivio online. Per altre informazioni, vedere Pubblicare le funzionalità selezionate in uno store online.

Modifiche principali all'ambiente ML Python di Databricks Runtime

L'integrazione automatizzata di MLflow Tracking per Apache Spark MLlib, deprecata in Databricks Runtime 10.1 ML, è ora disabilitata per impostazione predefinita in Databricks Runtime 10.2 ML. È stata sostituita dall'integrazione di PySpark ML Autologging di MLflow, che è abilitata per impostazione predefinita con Databricks Autologging. L'assegnazione automatica registra informazioni aggiuntive oltre al rilevamento automatizzato di MLflow per MLlib acquisito, inclusi i parametri, le metriche e gli artefatti associati al modello migliore.

Pacchetti Python aggiornati

  • Interfaccia della riga di comando di Databricks 0.14.3 => 0.16.2
  • keras 2.6.0 => 2.7.0
  • lightgbm 3.3.0 => 3.3.1
  • mlflow 1.21.0 => 1.22.0
  • plotly 5.3.0 => 5.3.1
  • shap 0.39.0 => 0.40.0
  • spacy 3.1.3 => 3.2.0
  • tensorboard 2.6.0 => 2.7.0
  • tensorflow 2.6.0 => 2.7.0
  • torch 1.9.1 => 1.10.0
  • torchvision 0.10.1 => 0.11.1
  • trasformatori 4.11.3 => 4.12.3
  • xgboost 1.4.2 => 1.5.0

Ambiente di sistema

L'ambiente di sistema in Databricks Runtime 10.2 ML differisce da Databricks Runtime 10.2 come indicato di seguito:

Librerie

Le sezioni seguenti elencano le librerie incluse in Databricks Runtime 10.2 ML che differiscono da quelle incluse in Databricks Runtime 10.2.

Contenuto della sezione:

Librerie di livello superiore

Databricks Runtime 10.2 ML include le librerie di livello superiore seguenti:

Librerie Python

Databricks Runtime 10.2 ML usa Virtualenv per la gestione dei pacchetti Python e include molti pacchetti di Machine Learning più diffusi.

Oltre ai pacchetti specificati nelle sezioni seguenti, Databricks Runtime 10.2 ML include anche i pacchetti seguenti:

  • hyperopt 0.2.7.db1
  • sparkdl 2.2.0-db5
  • feature_store 0.3.6
  • automl 1.5.0

Librerie Python nei cluster CPU

Libreria Versione Libreria Versione Libreria Versione
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
async-generator 1,10 attrs 20.3.0 backcall 0.2.0
bcrypt 3.2.0 bidict 0.21.4 bleach 3.3.0
blis 0.7.4 boto3 1.16.7 botocore 1.19.7
cachetools 4.2.4 servizio 2.0.6 certifi 2020.12.5
cffi 1.14.5 chardet 4.0.0 Clic 7.1.2
cloudpickle 1.6.0 cmdstanpy 0.9.68 configparser 5.0.1
convertdate 2.3.2 Crittografia 3.4.7 cycler 0.10.0
cymem 2.0.5 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime 0.2.4
databricks-cli 0.16.2 dbus-python 1.2.16 decorator 5.0.6
defusedxml 0.7.1 dill 0.3.2 diskcache 5.2.1
distlib 0.3.3 informazioni sulla distribuzione 0.23ubuntu1 entrypoints 0,3
ephem 4.1.1 facet-overview 1.0.0 fasttext 0.9.2
filelock 3.0.12 Flask 1.1.2 flatbuffers 2.0
fsspec 0.9.0 future 0.18.2 gast 0.4.0
gitdb 4.0.7 gitpython 3.1.12 google-auth 1.22.1
google-auth-oauthlib 0.4.2 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.39.0
gunicorn 20.0.4 gviz-api 1.10.0 h5py 3.1.0
hijri-converter 2.2.2 festività 0.11.3.1 Horovod 0.23.0
htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.1.2 idna 2.10
ImageHash 4.2.1 sbilanciato-learn 0.8.1 importlib-metadata 3.10.0
ipykernel 5.3.4 ipython 7.22.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.6.3 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-widgets 1.0.0 keras 2.7.0 keras-preprocessing 1.1.2
kiwisolver 1.3.1 koalas 1.8.2 coreano-lunare-calendario 0.2.1
langcodes 3.3.0 libclang 12.0.0 lightgbm 3.3.1
llvmlite 0.37.0 LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.1.3
Markdown 3.3.3 MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.4.2
missingno 0.5.0 mistune 0.8.4 mleap 0.18.1
mlflow-skinny 1.22.0 multimethod 1.6 mormurhash 1.0.5
nbclient 0.5.3 nbconvert 6.0.7 nbformat 5.1.3
nest-asyncio 1.5.1 networkx 2.5 nltk 3.6.1
notebook 6.3.0 numba 0.54.1 numpy 1.19.2
oauthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0 creazione del pacchetto 21.3
pandas 1.2.4 pandas-profiling 3.1.0 pandocfilters 1.4.3
paramiko 2.7.2 parso 0.7.0 patia 0.6.0
patsy 0.5.1 Petastorm 0.11.3 pexpect 4.8.0
phik 0.12.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 8.2.0
pip 21.0.1 plotly 5.3.1 preshed 3.0.5
prometheus-client 0.10.1 prompt-toolkit 3.0.17 prophet 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 PyBind11 2.8.1 pycparser 2,20
pydantic 1.8.2 Pygments 2.8.1 pygobject 3.36.0
PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.4.0 pyodbc 4.0.30
pyparsing 2.4.7 pirsistente 0.17.3 pystan 2.19.1.1
API Python 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 python-dateutil 2.8.1 python-editor 1.0.4
python-engineio 4.3.0 python-socketio 5.4.1 pytz 2020.5
PyWavelets 1.1.1 PyYAML 5.4.1 pyzmq 20.0.0
regex 2021.4.4 requests 2.25.1 requests-oauthlib 1.3.0
requests-unixsocket 0.2.0 rsa 4.7.2 s3transfer 0.3.7
sacrimoses 0.0.46 scikit-learn 0.24.1 scipy 1.6.2
seaborn 0.11.1 Send2Trash 1.5.0 setuptools 52.0.0
setuptools-git 1.2 shap 0.40.0 simplejson 3.17.2
sei 1.15.0 filtro dei dati 0.0.7 Ritaglio intelligente 5.2.0
smmap 3.0.5 spaCy 3.2.0 spacy-legacy 3.0.8
spacy-logger 1.0.1 spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.1
srsly 2.4.1 ssh-import-id 5.10 statsmodels 0.12.2
tabulate 0.8.7 tangled-up-in-unicode 0.1.0 tenacity 6.2.0
tensorboard 2.7.0 tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.5.0
tensorboard-plugin-wit 1.8.0 tensorflow-cpu 2.7.0 tensorflow-estimator 2.7.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.22.0 termcolor 1.1.0 terminado 0.9.4
testpath 0.4.4 thinc 8.0.12 threadpoolctl 2.1.0
tokenizers (0.10.3) Torch 1.10.0+CPU torchvision 0.11.1+CPU
tornado 6.1 tqdm 4.59.0 traitlets 5.0.5
Convertitori 4.12.3 Typer 0.3.2 typing-extensions 3.7.4.3
ujson 4.0.2 aggiornamenti automatici 0,1 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.4.1 Visione 0.7.4 wasabi 0.8.2
wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 websocket-client 0.57.0
Werkzeug 1.0.1 wheel 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1
wrapt 1.12.1 xgboost 1.5.0 zipp 3.4.1

Librerie Python nei cluster GPU

Libreria Versione Libreria Versione Libreria Versione
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
async-generator 1,10 attrs 20.3.0 backcall 0.2.0
bcrypt 3.2.0 bidict 0.21.4 bleach 3.3.0
blis 0.7.4 boto3 1.16.7 botocore 1.19.7
cachetools 4.2.4 servizio 2.0.6 certifi 2020.12.5
cffi 1.14.5 chardet 4.0.0 Clic 7.1.2
cloudpickle 1.6.0 cmdstanpy 0.9.68 configparser 5.0.1
convertdate 2.3.2 Crittografia 3.4.7 cycler 0.10.0
cymem 2.0.5 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime 0.2.4
databricks-cli 0.16.2 dbus-python 1.2.16 decorator 5.0.6
defusedxml 0.7.1 dill 0.3.2 diskcache 5.2.1
distlib 0.3.3 informazioni sulla distribuzione 0.23ubuntu1 entrypoints 0,3
ephem 4.1.1 facet-overview 1.0.0 fasttext 0.9.2
filelock 3.0.12 Flask 1.1.2 flatbuffers 2.0
fsspec 0.9.0 future 0.18.2 gast 0.4.0
gitdb 4.0.7 gitpython 3.1.12 google-auth 1.22.1
google-auth-oauthlib 0.4.2 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.39.0
gunicorn 20.0.4 gviz-api 1.10.0 h5py 3.1.0
hijri-converter 2.2.2 festività 0.11.3.1 Horovod 0.23.0
htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.1.2 idna 2.10
ImageHash 4.2.1 sbilanciato-learn 0.8.1 importlib-metadata 3.10.0
ipykernel 5.3.4 ipython 7.22.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.6.3 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-widgets 1.0.0 keras 2.7.0 keras-preprocessing 1.1.2
kiwisolver 1.3.1 koalas 1.8.2 coreano-lunare-calendario 0.2.1
langcodes 3.3.0 libclang 12.0.0 lightgbm 3.3.1
llvmlite 0.37.0 LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.1.3
Markdown 3.3.3 MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.4.2
missingno 0.5.0 mistune 0.8.4 mleap 0.18.1
mlflow-skinny 1.22.0 multimethod 1.6 mormurhash 1.0.5
nbclient 0.5.3 nbconvert 6.0.7 nbformat 5.1.3
nest-asyncio 1.5.1 networkx 2.5 nltk 3.6.1
notebook 6.3.0 numba 0.54.1 numpy 1.19.2
oauthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0 creazione del pacchetto 21.3
pandas 1.2.4 pandas-profiling 3.1.0 pandocfilters 1.4.3
paramiko 2.7.2 parso 0.7.0 patia 0.6.0
patsy 0.5.1 Petastorm 0.11.3 pexpect 4.8.0
phik 0.12.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 8.2.0
pip 21.0.1 plotly 5.3.1 preshed 3.0.5
prompt-toolkit 3.0.17 prophet 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
PyBind11 2.8.1 pycparser 2,20 pydantic 1.8.2
Pygments 2.8.1 pygobject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11
PyNaCl 1.4.0 pyodbc 4.0.30 pyparsing 2.4.7
pirsistente 0.17.3 pystan 2.19.1.1 API Python 2.0.0+ubuntu0.20.4.6
python-dateutil 2.8.1 python-editor 1.0.4 python-engineio 4.3.0
python-socketio 5.4.1 pytz 2020.5 PyWavelets 1.1.1
PyYAML 5.4.1 pyzmq 20.0.0 regex 2021.4.4
requests 2.25.1 requests-oauthlib 1.3.0 requests-unixsocket 0.2.0
rsa 4.7.2 s3transfer 0.3.7 sacrimoses 0.0.46
scikit-learn 0.24.1 scipy 1.6.2 seaborn 0.11.1
Send2Trash 1.5.0 setuptools 52.0.0 setuptools-git 1.2
shap 0.40.0 simplejson 3.17.2 sei 1.15.0
filtro dei dati 0.0.7 Ritaglio intelligente 5.2.0 smmap 3.0.5
spaCy 3.2.0 spacy-legacy 3.0.8 spacy-logger 1.0.1
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.1
ssh-import-id 5.10 statsmodels 0.12.2 tabulate 0.8.7
tangled-up-in-unicode 0.1.0 tenacity 6.2.0 tensorboard 2.7.0
tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.5.0 tensorboard-plugin-wit 1.8.0
tensorflow 2.7.0 tensorflow-estimator 2.7.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.22.0
termcolor 1.1.0 terminado 0.9.4 testpath 0.4.4
thinc 8.0.12 threadpoolctl 2.1.0 tokenizers (0.10.3)
Torch 1.10.0+cu111 torchvision 0.11.1+cu111 tornado 6.1
tqdm 4.59.0 traitlets 5.0.5 Convertitori 4.12.3
Typer 0.3.2 typing-extensions 3.7.4.3 ujson 4.0.2
aggiornamenti automatici 0,1 urllib3 1.25.11 virtualenv 20.4.1
Visione 0.7.4 wasabi 0.8.2 wcwidth 0.2.5
webencodings 0.5.1 websocket-client 0.57.0 Werkzeug 1.0.1
wheel 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1 wrapt 1.12.1
xgboost 1.5.0 zipp 3.4.1

Pacchetti Spark contenenti moduli Python

Pacchetti Spark Modulo Python Versione
GraphFrames GraphFrames 0.8.2-db1-spark3.2

Librerie R

Le librerie R sono identiche alle librerie R in Databricks Runtime 10.2.

Librerie Java e Scala (cluster Scala 2.12)

Oltre alle librerie Java e Scala in Databricks Runtime 10.2, Databricks Runtime 10.2 ML contiene i file JAR seguenti:

Cluster CPU

ID gruppo ID artefatto Versione
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.18.1-23eb1ef
ml.dmlc xgboost4j-spark_2.12 1.5.1
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.5.1
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.22.0
org.mlflow mlflow-spark 1.22.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

Cluster GPU

ID gruppo ID artefatto Versione
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.18.1-23eb1ef
ml.dmlc xgboost4j-spark_2.12 1.5.1
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.5.1
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.22.0
org.mlflow mlflow-spark 1.22.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0