Databricks Runtime 7.1 for ML (サポート対象外)

Databricks は、2020 年 7 月にこのイメージをリリースしました。

Databricks Runtime 7.1 for Machine Learning では、Databricks Runtime 7.1 (サポート対象外) に基づいて、機械学習とデータ サイエンス用にすぐに利用できる環境が用意されています。 Databricks Runtime ML には、TensorFlow、PyTorch、XGBoost など、多くの一般的な機械学習ライブラリが含まれています。 また、Horovod を使用した分散型ディープ ラーニング トレーニングもサポートされています。

Databricks Runtime ML クラスターの作成手順を含む詳細については、「Databricks 上の AI と Machine Learning」を参照してください。

新機能と主な変更点

Databricks Runtime 7.1 ML は Databricks Runtime 7.1 上に構築されています。 Apache Spark MLlib や SparkR など、Databricks Runtime 7.1 の新機能については、Databricks Runtime 7.1 (サポート対象外) リリース ノートを参照してください。

Databricks Runtime ML Python 環境の大きな変更点

このセクションでは、インストールされている Databricks Runtime ML Python 環境に対する主な変更点について、Databricks Runtime 7.0 ML (サポート対象外) と比較して説明します。 また、Databricks Runtime 7.1 (サポート対象外) の Databricks Runtime Python 環境に対する主な変更点についても確認する必要があります。 インストールされている Python パッケージとそのバージョンの完全な一覧については、「Python ライブラリ」を参照してください。

pip および conda マジック コマンドが既定で有効になりました (パブリック プレビュー)

Databricks Runtime ML 6.4 以降では、%pip および %conda マジック コマンドは、クラスターの構成設定を介して利用できました。 これらのコマンドが、既定で有効になりました。 詳細については、「ノートブック スコープの Python ライブラリ」を参照してください。

アップグレードされた Python パッケージ

• pillow 7.0.0 -> 7.1.0
• pytorch 1.5.0 -> 1.5.1
• torchvision 0.6.0 -> 0.6.1
• horovod 0.19.1 -> 0.19.5
• mlflow 1.8.0 -> 1.9.1

追加された Python パッケージ

• spark-tensorflow-distributor: 0.1.0

ML Spark パッケージ、Java、および Scala ライブラリに対する変更点

次のパッケージがアップグレードされています。

• mlflow-client: 1.9.1

システム環境

Databricks Runtime 7.1 ML のシステム環境は、Databricks Runtime 7.1 とは次のように異なります。

• DBUtils: Databricks Runtime ML には、ライブラリ ユーティリティ (dbutils.library) (レガシ) が含まれていません。 代わりに、%pip および %conda コマンドを使用できます。 「ノートブック スコープの Python ライブラリ」を参照してください。
• GPU クラスターの場合、NVIDIA GPU ライブラリは次のとおりです。
  • CUDA 10.1 Update 2
  • cuDNN 7.6.5
  • NCCL 2.7.3
  • TensorRT 6.0.1

ライブラリ

以下のセクションでは、Databricks Runtime 7.1 に含まれているものとは異なる、Databricks Runtime 7.1 ML に含まれるライブラリの一覧を示します。

このセクションの内容は次のとおりです。

• 最上位層ライブラリ
• Python ライブラリ
• R ライブラリ
• Java および Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスター)

最上位層ライブラリ

Databricks Runtime 7.1 ML には、次の最上位層ライブラリが含まれています。

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

Python ライブラリ

Databricks Runtime 7.1 ML は、Python パッケージ管理に Conda を使用し、多くの一般的な ML パッケージを含んでいます。 次のセクションでは、Databricks Runtime 7.1 ML の Conda 環境について説明します。

CPU クラスター上の Python

name: databricks-ml
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.9.0=py37_0
  - asn1crypto=1.3.0=py37_0
  - astor=0.8.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - backports=1.0=py_2
  - bcrypt=3.1.7=py37h7b6447c_1
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py37_0
  - boto3=1.12.0=py_0
  - botocore=1.15.0=py_0
  - c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
  - ca-certificates=2020.6.24=0
  - cachetools=4.1.0=py_1
  - certifi=2020.6.20=py37_0
  - cffi=1.14.0=py37h2e261b9_0
  - chardet=3.0.4=py37_1003
  - click=7.0=py37_0
  - cloudpickle=1.3.0=py_0
  - configparser=3.7.4=py37_0
  - cpuonly=1.0=0
  - cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - cython=0.29.15=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.1=py_0
  - dill=0.3.1.1=py37_1
  - docutils=0.15.2=py37_0
  - entrypoints=0.3=py37_0
  - flask=1.1.1=py_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - future=0.18.2=py37_1
  - gast=0.3.3=py_0
  - gitdb=4.0.5=py_0
  - gitdb2=4.0.2=py_0
  - gitpython=3.0.5=py_0
  - google-auth=1.11.2=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
  - gunicorn=20.0.4=py37_0
  - h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.8=py37_0
  - intel-openmp=2020.0=166
  - ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
  - ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py37_0
  - isodate=0.6.0=py_1
  - itsdangerous=1.1.0=py37_0
  - jedi=0.14.1=py37_0
  - jinja2=2.11.1=py_0
  - jmespath=0.9.4=py_0
  - joblib=0.14.1=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=5.3.4=py37_0
  - jupyter_core=4.6.1=py37_0
  - kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
  - krb5=1.16.4=h173b8e3_0
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libpq=11.2=h20c2e04_0
  - libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_0
  - lightgbm=2.3.0=py37he6710b0_0
  - lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
  - mako=1.1.2=py_0
  - markdown=3.1.1=py37_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h7b6447c_0
  - matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
  - mkl=2020.0=166
  - mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
  - mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.4=py_0
  - ninja=1.9.0=py37hfd86e86_0
  - nltk=3.4.5=py37_0
  - numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
  - numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openssl=1.1.1g=h7b6447c_0
  - packaging=20.1=py_0
  - pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
  - paramiko=2.7.1=py_0
  - parso=0.5.2=py_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.8.0=py37_0
  - pickleshare=0.7.5=py37_0
  - pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
  - pip=20.0.2=py37_3
  - plotly=4.8.1=py_0
  - prompt_toolkit=3.0.3=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
  - psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.4=py37h1ba5d50_0
  - ptyprocess=0.6.0=py37_0
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.7=py_0
  - pycparser=2.19=py37_0
  - pygments=2.5.2=py_0
  - pyjwt=1.7.1=py37_0
  - pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
  - pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=py37_0
  - pyparsing=2.4.6=py_0
  - pysocks=1.7.1=py37_0
  - python=3.7.6=h0371630_2
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.5.1=py3.7_cpu_0
  - pytz=2019.3=py_0
  - pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - requests=2.22.0=py37_1
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py37_2
  - rsa=4.0=py_0
  - s3transfer=0.3.3=py37_0
  - scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
  - scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
  - setuptools=45.2.0=py37_0
  - simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
  - six=1.14.0=py37_0
  - smmap=3.0.2=py_0
  - sqlite=3.31.1=h62c20be_1
  - sqlparse=0.3.0=py_0
  - statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.3=py37_0
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - torchvision=0.6.1=py37_cpu
  - tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
  - tqdm=4.42.1=py_0
  - traitlets=4.3.3=py37_0
  - unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
  - urllib3=1.25.8=py37_0
  - wcwidth=0.1.8=py_0
  - websocket-client=0.56.0=py37_0
  - werkzeug=1.0.0=py_0
  - wheel=0.34.2=py37_0
  - wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - zeromq=4.3.1=he6710b0_3
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
    - astunparse==1.6.3
    - azure-core==1.6.0
    - azure-storage-blob==12.3.2
    - databricks-cli==0.11.0
    - diskcache==4.1.0
    - docker==4.2.2
    - gorilla==0.3.0
    - horovod==0.19.5
    - hyperopt==0.2.4.db2
    - keras-preprocessing==1.1.2
    - koalas==1.0.1
    - mleap==0.16.0
    - mlflow==1.9.1
    - msrest==0.6.17
    - opt-einsum==3.2.1
    - petastorm==0.9.2
    - pyarrow==0.15.1
    - pyyaml==5.3.1
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.10.0
    - spark-tensorflow-distributor==0.1.0
    - sparkdl==2.1.0-db1
    - tensorboard==2.2.2
    - tensorboard-plugin-wit==1.7.0
    - tensorflow-cpu==2.2.0
    - tensorflow-estimator==2.2.0
    - termcolor==1.1.0
    - xgboost==1.1.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml

GPU クラスター上の Python

name: databricks-ml-gpu
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.9.0=py37_0
  - asn1crypto=1.3.0=py37_0
  - astor=0.8.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - backports=1.0=py_2
  - bcrypt=3.1.7=py37h7b6447c_1
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py37_0
  - boto3=1.12.0=py_0
  - botocore=1.15.0=py_0
  - c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
  - ca-certificates=2020.6.24=0
  - cachetools=4.1.0=py_1
  - certifi=2020.6.20=py37_0
  - cffi=1.14.0=py37h2e261b9_0
  - chardet=3.0.4=py37_1003
  - click=7.0=py37_0
  - cloudpickle=1.3.0=py_0
  - configparser=3.7.4=py37_0
  - cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
  - cudatoolkit=10.1.243=h6bb024c_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - cython=0.29.15=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.1=py_0
  - dill=0.3.1.1=py37_1
  - docutils=0.15.2=py37_0
  - entrypoints=0.3=py37_0
  - flask=1.1.1=py_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - future=0.18.2=py37_1
  - gast=0.3.3=py_0
  - gitdb=4.0.5=py_0
  - gitdb2=4.0.2=py_0
  - gitpython=3.0.5=py_0
  - google-auth=1.11.2=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
  - gunicorn=20.0.4=py37_0
  - h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.8=py37_0
  - intel-openmp=2020.0=166
  - ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
  - ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py37_0
  - isodate=0.6.0=py_1
  - itsdangerous=1.1.0=py37_0
  - jedi=0.14.1=py37_0
  - jinja2=2.11.1=py_0
  - jmespath=0.9.4=py_0
  - joblib=0.14.1=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=5.3.4=py37_0
  - jupyter_core=4.6.1=py37_0
  - kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
  - krb5=1.16.4=h173b8e3_0
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libpq=11.2=h20c2e04_0
  - libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_0
  - lightgbm=2.3.0=py37he6710b0_0
  - lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
  - mako=1.1.2=py_0
  - markdown=3.1.1=py37_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h7b6447c_0
  - matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
  - mkl=2020.0=166
  - mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
  - mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.4=py_0
  - ninja=1.9.0=py37hfd86e86_0
  - nltk=3.4.5=py37_0
  - numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
  - numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openssl=1.1.1g=h7b6447c_0
  - packaging=20.1=py_0
  - pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
  - paramiko=2.7.1=py_0
  - parso=0.5.2=py_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.8.0=py37_0
  - pickleshare=0.7.5=py37_0
  - pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
  - pip=20.0.2=py37_3
  - plotly=4.8.1=py_0
  - prompt_toolkit=3.0.3=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
  - psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.4=py37h1ba5d50_0
  - ptyprocess=0.6.0=py37_0
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.7=py_0
  - pycparser=2.19=py37_0
  - pygments=2.5.2=py_0
  - pyjwt=1.7.1=py37_0
  - pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
  - pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=py37_0
  - pyparsing=2.4.6=py_0
  - pysocks=1.7.1=py37_0
  - python=3.7.6=h0371630_2
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.5.1=py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0
  - pytz=2019.3=py_0
  - pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - requests=2.22.0=py37_1
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py37_2
  - rsa=4.0=py_0
  - s3transfer=0.3.3=py37_0
  - scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
  - scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
  - setuptools=45.2.0=py37_0
  - simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
  - six=1.14.0=py37_0
  - smmap=3.0.2=py_0
  - sqlite=3.31.1=h62c20be_1
  - sqlparse=0.3.0=py_0
  - statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.3=py37_0
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - torchvision=0.6.1=py37_cu101
  - tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
  - tqdm=4.42.1=py_0
  - traitlets=4.3.3=py37_0
  - unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
  - urllib3=1.25.8=py37_0
  - wcwidth=0.1.8=py_0
  - websocket-client=0.56.0=py37_0
  - werkzeug=1.0.0=py_0
  - wheel=0.34.2=py37_0
  - wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - zeromq=4.3.1=he6710b0_3
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
    - astunparse==1.6.3
    - azure-core==1.6.0
    - azure-storage-blob==12.3.2
    - databricks-cli==0.11.0
    - diskcache==4.1.0
    - docker==4.2.2
    - gorilla==0.3.0
    - horovod==0.19.5
    - hyperopt==0.2.4.db1
    - keras-preprocessing==1.1.2
    - koalas==1.0.1
    - mleap==0.16.0
    - mlflow==1.9.1
    - msrest==0.6.17
    - opt-einsum==3.2.1
    - petastorm==0.9.2
    - pyarrow==0.15.1
    - pyyaml==5.3.1
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.10.0
    - spark-tensorflow-distributor==0.1.0
    - sparkdl==2.1.0-db1
    - tensorboard==2.2.2
    - tensorboard-plugin-wit==1.7.0
    - tensorflow==2.2.0
    - tensorflow-estimator==2.2.0
    - termcolor==1.1.0
    - xgboost==1.1.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu

Python モジュールを含む Spark パッケージ

Spark パッケージ	Python モジュール	Version
graphframes	graphframes	0.8.0-db2-spark3.0

R ライブラリ

R ライブラリは、Databricks Runtime 7.1 の R ライブラリと同じです。

Java と Scala のライブラリ (Scala 2.12 クラスター)

Databricks Runtime 7.1 ML には、Databricks Runtime 7.1 の Java および Scala ライブラリに加え、次の JAR が含まれています。

グループ ID	成果物 ID	Version
com.typesafe.akka	akka-actor_2.12	2.5.23
ml.combust.mleap	mleap-databricks-runtime_2.12	0.17.1-4882dc3
ml.dmlc	xgboost4j-spark_2.12	1.0.0
ml.dmlc	xgboost4j_2.12	1.0.0
org.mlflow	mlflow-client	1.9.1
org.scala-lang.modules	scala-java8-compat_2.12	0.8.0
org.tensorflow	spark-tensorflow-connector_2.12	1.15.0