Databricks Runtime 6.0 voor ML (niet ondersteund)

  • Artikel

Databricks heeft deze afbeelding uitgebracht in oktober 2019.

Databricks Runtime 6.0 voor Machine Learning biedt een kant-en-klare omgeving voor machine learning en gegevenswetenschap op basis van Databricks Runtime 6.0 (niet ondersteund). Databricks Runtime ML bevat veel populaire machine learning-bibliotheken, waaronder TensorFlow, PyTorch, Keras en XGBoost. Het biedt ook ondersteuning voor gedistribueerde deep learning-training met behulp van Horovod.

Zie AI en Machine Learning op Databricks voor meer informatie, waaronder instructies voor het maken van een Databricks Runtime ML-cluster.

Nieuwe functies

Databricks Runtime 6.0 ML is gebouwd op Databricks Runtime 6.0. Zie de releaseopmerkingen van Databricks Runtime 6.0 (niet-ondersteund) voor informatie over wat er nieuw is in Databricks Runtime 6.0.

Query's uitvoeren op MLflow-experimentgegevens op schaal met behulp van de nieuwe MLflow Spark-gegevensbron

De Spark-gegevensbron voor MLflow-experimenten biedt nu een standaard-API voor het laden van MLflow-experimentuitvoeringsgegevens. Hiermee kunt u grootschalige query's uitvoeren en analyseren van MLflow-experimentgegevens met behulp van DataFrame-API's. Voor een bepaald experiment bevat het DataFrame run_ids, metrische gegevens, parameters, tags, start_time, end_time, status en de artifact_uri voor artefacten. Zie MLflow-experiment.

Verbeteringen

  • Algemene beschikbaarheid van Hyperopt

    Hyperopt in Azure Databricks is nu algemeen beschikbaar. Belangrijke verbeteringen omdat openbare preview ondersteuning biedt voor MLflow-logboekregistratie op Spark-werkrollen, de juiste verwerking van PySpark-broadcastvariabelen, evenals een nieuwe handleiding voor modelselectie met Behulp van Hyperopt. We hebben ook kleine fouten in logboekberichten, foutafhandeling, gebruikersinterface opgelost en onze documenten meer lezersvriendelijk gemaakt. Zie de Hyperopt-documentatie voor meer informatie.

    We hebben bijgewerkt hoe Hyperopt-experimenten in Azure Databricks worden vastgelegd, zodat u nu een aangepaste metriek kunt registreren tijdens Hyperopt-uitvoeringen door de metrische waarde door te geven aan de mlflow.log_metric functie (zie log_metric). Dit is handig als u aangepaste metrische gegevens wilt registreren naast verlies, wat standaard wordt geregistreerd wanneer de hyperopt.fmin functie wordt aangeroepen.

  • MLflow

    • MLflow Java Client 1.2.0 toegevoegd
    • MLflow wordt nu gepromoveerd als een bibliotheek met de hoogste laag

  • Bijgewerkte machine learning-bibliotheken

    • Horovod bijgewerkt van 0.16.4 naar 0.18.1
    • MLflow bijgewerkt van 1.0.0 naar 1.2.0

  • Anaconda-distributie bijgewerkt van 5.2.0 naar 2019.03

Verwijdering

  • Databricks ML Model Export wordt verwijderd. Gebruik in plaats daarvan MLeap voor het importeren en exporteren van modellen.

  • In de Hyperopt-bibliotheek worden de volgende eigenschappen hyperopt.SparkTrials verwijderd:

    • SparkTrials.successful_trials_count
    • SparkTrials.failed_trials_count
    • SparkTrials.cancelled_trials_count
    • SparkTrials.total_trials_count

    Ze worden vervangen door de volgende functies:

    • SparkTrials.count_successful_trials()
    • SparkTrials.count_failed_trials()
    • SparkTrials.count_cancelled_trials()
    • SparkTrials.count_total_trials()

Systeemomgeving

De systeemomgeving in Databricks Runtime 6.0 ML verschilt als volgt van Databricks Runtime 6.0:

Bibliotheken

In de volgende secties worden de bibliotheken vermeld die zijn opgenomen in Databricks Runtime 6.0 ML die verschillen van de bibliotheken die zijn opgenomen in Databricks Runtime 6.0.

Bibliotheken met de hoogste laag

Databricks Runtime 6.0 ML bevat de volgende bibliotheken in de bovenste laag:

Python-bibliotheken

Databricks Runtime 6.0 ML maakt gebruik van Conda voor Python-pakketbeheer en bevat veel populaire ML-pakketten. In de volgende sectie wordt de Conda-omgeving voor Databricks Runtime 6.0 ML beschreven.

Python 3 op CPU-clusters

name: databricks-ml
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - _py-xgboost-mutex=2.0=cpu_0
  - _tflow_select=2.3.0=mkl
  - absl-py=0.7.1=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=3.1.6=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=py37_0
  - cloudpickle=0.8.0=py37_0
  - colorama=0.4.1=py37_0
  - configparser=3.7.4=py37_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=2.0.5=py37_0
  - gitpython=2.1.11=py37_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=py37_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=2.2.4=0
  - keras-applications=1.0.8=py_0
  - keras-base=2.2.4=py37_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=3.8.0=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_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
  - mock=3.0.5=py37_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=py37_0
  - openpyxl=2.6.1=py37_1
  - openssl=1.1.1b=h7b6447c_1
  - 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=3.8.0=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_0
  - py-xgboost-cpu=0.90=py37_0
  - pyasn1=0.4.6=py_0
  - pycparser=2.19=py37_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-cpu=1.1.0=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=py37_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=1.13.1=py37hf484d3e_0
  - tensorflow=1.13.1=mkl_py37h54b294f_0
  - tensorflow-base=1.13.1=mkl_py37h7ce6ba3_0
  - tensorflow-estimator=1.13.0=py_0
  - tensorflow-mkl=1.13.1=h4fcabd2_0
  - termcolor=1.1.0=py37_1
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - torchvision-cpu=0.3.0=py37_cuNone_1
  - 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==0.9.0
    - docker==4.0.2
    - fusepy==2.0.4
    - gorilla==0.3.0
    - horovod==0.18.1
    - hyperopt==0.1.2.db8
    - matplotlib==3.0.3
    - mleap==0.8.1
    - mlflow==1.2.0
    - nose-exclude==0.5.0
    - pyarrow==0.13.0
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.9.0
    - tensorboardx==1.8
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml

Spark-pakketten met Python-modules

Spark-pakket Python-module Versie
graphframes graphframes 0.7.0-db1-spark2.4
spark-deep learning sparkdl 1.5.0-db5-spark2.4
tensorframes tensorframes 0.7.0-s_2.11

R-bibliotheken

De R-bibliotheken zijn identiek aan de R-bibliotheken in Databricks Runtime 6.0.

Java- en Scala-bibliotheken (Scala 2.11-cluster)

Naast Java- en Scala-bibliotheken in Databricks Runtime 6.0 bevat Databricks Runtime 6.0 ML de volgende JAR's:

Groeps-id Artefact-id Versie
com.databricks spark-deep learning 1.5.0-db5-spark2.4
com.typesafe.akka akka-actor_2.11 2.3.11
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.11 0.14.0
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 1.2.0
org.tensorflow libtensorflow 1.13.1
org.tensorflow libtensorflow_jni 1.13.1
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.11 1.13.1
org.tensorflow tensorflow 1.13.1
org.tensorframes tensorframes 0.7.0-s_2.11