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Databricks Runtime 10.5 per Machine Learning (non supportato)

Databricks Runtime 10.5 per Machine Learning offre un ambiente pronto per l'apprendimento automatico e l'analisi scientifica dei dati basata su Databricks Runtime 10.5 (non supportato). Databricks Runtime ML contiene molte librerie di Machine Learning più diffuse, tra cui TensorFlow, PyTorch e XGBoost. Databricks Runtime ML include AutoML, uno strumento per eseguire automaticamente il training delle pipeline di Machine Learning. Databricks Runtime ML supporta anche il training di Deep Learning distribuito usando Horovod.

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

Miglioramenti e nuove funzionalità

Databricks Runtime 10.5 ML è basato su Databricks Runtime 10.5. Per informazioni sulle novità di Databricks Runtime 10.5, tra cui Apache Spark MLlib e SparkR, vedere le note sulla versione di Databricks Runtime 10.5 (non supportate).

Miglioramenti a Databricks AutoML

Sono stati apportati i miglioramenti seguenti a Databricks AutoML.

  • Miglioramento dell'utilizzo della memoria consente a AutoML di eseguire il training su set di dati di dimensioni maggiori.
  • Con la previsione autoML, è ora possibile esportare le stime del modello migliore in una tabella usando l'API. Se output_database viene specificato, AutoML salva le stime del modello migliore in una nuova tabella nel database specificato. Le stime non vengono salvate se output_database non viene specificato.

Miglioramenti all'archivio funzionalità di Databricks

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

  • È ora possibile eliminare una tabella delle funzionalità esistente con l'API drop_table . Questa azione elimina anche la tabella Delta sottostante.
  • È ora possibile usare l'API Python per aggiungere un tag a una tabella delle funzionalità quando viene creato o registrato e per aggiungere, aggiornare, eliminare o leggere tag nelle tabelle delle funzionalità esistenti.

Ambiente di sistema

L'ambiente di sistema in Databricks Runtime 10.5 ML differisce da Databricks Runtime 10.5 come indicato di seguito:

Librerie

Le sezioni seguenti elencano le librerie incluse in Databricks Runtime 10.5 ML che differiscono da quelle incluse in Databricks Runtime 10.5.

Contenuto della sezione:

Librerie di livello superiore

Databricks Runtime 10.5 ML include le librerie di livello superiore seguenti:

Librerie Python

Databricks Runtime 10.5 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 10.5 ML include anche i pacchetti seguenti:

  • hyperopt 0.2.7.db1
  • sparkdl 2.2.0-db6
  • feature_store 0.4.1
  • automl 1.8.0

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 0.7.7 boto3 1.16.7 botocore 1.19.7
cachetools 4.2.4 Catalogo 2.0.7 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 2.4.0 Crittografia 3.4.7 cycler 0.10.0
cymem 2.0.6 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime 0.2.7
databricks-cli 0.16.4 dbl-tempo 0.1.2 dbus-python 1.2.16
decorator 5.0.6 defusedxml 0.7.1 dill 0.3.2
diskcache 5.4.0 distlib 0.3.4 informazioni sulla distribuzione 0.23ubuntu1
entrypoints 0,3 ephem 4.1.3 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 4.0.9 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 2.2.3 festività 0,13
horovod 0.23.0 htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.5.1
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 2.8.0
Pre-elaborazione keras 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 koalas 1.8.2
coreano-lunare-calendario 0.2.1 langcodes 3.3.0 libclang 13.0.0
lightgbm 3.3.2 llvmlite 0.38.0 LunarCalendar 0.0.9
Mako 1.1.3 Markdown 3.3.3 MarkupSafe 2.0.1
matplotlib 3.4.2 missingno 0.5.1 mistune 0.8.4
mleap 0.18.1 mlflow-skinny 1.24.0 multimethod 1.8
mormurhash 1.0.6 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 0.55.1
numpy 1.20.1 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 0.6.1 patsy 0.5.1 petastorm 0.11.4
pexpect 4.8.0 phik 0.12.2 pickleshare 0.7.5
Pillow 8.2.0 pip 21.0.1 plotly 5.6.0
pmdarima 1.8.5 preshed 3.0.6 prometheus-client 0.10.1
prompt-toolkit 3.0.17 Profeta 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 2.9.2 pycparser 2,20 pydantic 1.8.2
Pygments 2.8.1 PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11
PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.30 pyparsing 2.4.7
pirsistente 0.17.3 pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7
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 4.8 s3transfer 0.3.7 sacrimoses 0.0.49
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 smart-open 5.2.1 smmap 3.0.5
Spacy 3.2.3 spacy-legacy 3.0.9 spacy-logger 1.0.2
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.3
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 2.8.0
tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.5.0 tensorboard-plugin-wit 1.8.1
tensorflow-cpu 2.8.0 tensorflow-estimator 2.8.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.24.0
termcolor 1.1.0 terminado 0.9.4 testpath 0.4.4
tf-estimator-nightly 2.8.0.dev2021122109 thinc 8.0.15 threadpoolctl 2.1.0
tokenizer 0.12.1 Torcia 1.10.2+CPU torchvision 0.11.3+CPU
tornado 6.1 tqdm 4.59.0 traitlets 5.0.5
Trasformatori 4.17.0 Typer 0.4.1 typing-extensions 3.7.4.3
ujson 4.0.2 aggiornamenti automatici 0,1 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.4.1 Visioni 0.7.4 Wasabi 0.9.1
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 1.5.2 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 0.7.7 boto3 1.16.7 botocore 1.19.7
cachetools 4.2.4 Catalogo 2.0.7 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 2.4.0 Crittografia 3.4.7 cycler 0.10.0
cymem 2.0.6 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime 0.2.7
databricks-cli 0.16.4 dbl-tempo 0.1.2 dbus-python 1.2.16
decorator 5.0.6 defusedxml 0.7.1 dill 0.3.2
diskcache 5.4.0 distlib 0.3.4 informazioni sulla distribuzione 0.23ubuntu1
entrypoints 0,3 ephem 4.1.3 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 4.0.9 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 2.2.3 festività 0,13
horovod 0.23.0 htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.5.1
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 2.8.0
Pre-elaborazione keras 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 koalas 1.8.2
coreano-lunare-calendario 0.2.1 langcodes 3.3.0 libclang 13.0.0
lightgbm 3.3.2 llvmlite 0.38.0 LunarCalendar 0.0.9
Mako 1.1.3 Markdown 3.3.3 MarkupSafe 2.0.1
matplotlib 3.4.2 missingno 0.5.1 mistune 0.8.4
mleap 0.18.1 mlflow-skinny 1.24.0 multimethod 1.8
mormurhash 1.0.6 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 0.55.1
numpy 1.20.1 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 0.6.1 patsy 0.5.1 petastorm 0.11.4
pexpect 4.8.0 phik 0.12.2 pickleshare 0.7.5
Pillow 8.2.0 pip 21.0.1 plotly 5.6.0
pmdarima 1.8.5 preshed 3.0.6 prompt-toolkit 3.0.17
Profeta 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 2.9.2
pycparser 2,20 pydantic 1.8.2 Pygments 2.8.1
PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.5.0
pyodbc 4.0.30 pyparsing 2.4.7 pirsistente 0.17.3
pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 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 4.8
s3transfer 0.3.7 sacrimoses 0.0.49 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
smart-open 5.2.1 smmap 3.0.5 Spacy 3.2.3
spacy-legacy 3.0.9 spacy-logger 1.0.2 spark-tensorflow-distributor 1.0.0
sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.3 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 2.8.0 tensorboard-data-server 0.6.1
tensorboard-plugin-profile 2.5.0 tensorboard-plugin-wit 1.8.1 tensorflow 2.8.0
tensorflow-estimator 2.8.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.24.0 termcolor 1.1.0
terminado 0.9.4 testpath 0.4.4 tf-estimator-nightly 2.8.0.dev2021122109
thinc 8.0.15 threadpoolctl 2.1.0 tokenizer 0.12.1
Torcia 1.10.2+cu113 torchvision 0.11.3+cu113 tornado 6.1
tqdm 4.59.0 traitlets 5.0.5 Trasformatori 4.17.0
Typer 0.4.1 typing-extensions 3.7.4.3 ujson 4.0.2
aggiornamenti automatici 0,1 urllib3 1.25.11 virtualenv 20.4.1
Visioni 0.7.4 Wasabi 0.9.1 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 1.5.2 zipp 3.4.1

Pacchetti Spark contenenti moduli Python

Pacchetto Spark Modulo Python Versione
grafici grafici 0.8.2-db1-spark3.2

Librerie R

Le librerie R sono identiche alle librerie R in Databricks Runtime 10.5.

Librerie Java e Scala (cluster Scala 2.12)

Oltre alle librerie Java e Scala in Databricks Runtime 10.5, Databricks Runtime 10.5 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 1.5.2
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.5.2
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.24.0
org.mlflow mlflow-spark 1.24.0
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 1.5.2
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.5.2
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.24.0
org.mlflow mlflow-spark 1.24.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0