Databricks Runtime 8.0 voor ML (niet ondersteund)

Databricks heeft deze afbeelding uitgebracht in maart 2021.

Databricks Runtime 8.0 voor Machine Learning biedt een kant-en-klare omgeving voor machine learning en gegevenswetenschap op basis van Databricks Runtime 8.0 (niet ondersteund). Databricks Runtime ML bevat veel populaire machine learning-bibliotheken, waaronder TensorFlow, PyTorch 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 en belangrijke wijzigingen

Databricks Runtime 8.0 ML is gebouwd op Databricks Runtime 8.0. Zie de releaseopmerkingen van Databricks Runtime 8.0, waaronder Apache Spark MLlib en SparkR, voor informatie over wat er nieuw is in Databricks Runtime 8.0 (niet-ondersteund ).

Conda-kanaalconfiguratie

In september 2020 heeft Anaconda Inc. hun servicevoorwaarden voor anaconda.org kanalen bijgewerkt. Op basis van de nieuwe servicevoorwaarden hebt u mogelijk een commerciële licentie nodig als u afhankelijk bent van de verpakking en distributie van Anaconda. Ga naar De veelgestelde vragen over Anaconda Commercial Edition voor meer informatie. Als gevolg van deze wijziging hebben we de standaardkanaalconfiguratie voor conda-pakketbeheer in Databricks Runtime ML 8.0 verwijderd. Als u pakketten wilt installeren of bijwerken met behulp van de %conda opdracht, moet u een kanaal opgeven. Uw gebruik van anaconda-kanalen is onderhevig aan hun servicevoorwaarden.

Belangrijke wijzigingen in de Python-omgeving van Databricks Runtime ML

Zie Databricks Runtime 8.0 (niet ondersteund) voor de belangrijkste wijzigingen in de Python-omgeving van Databricks Runtime. Zie Python-bibliotheken voor een volledige lijst met geïnstalleerde Python-pakketten en hun versies.

Belangrijke wijzigingen in de omgeving

  • Standaard Conda-kanalen zijn verwijderd.
  • De python-standaardversie van het systeem is bijgewerkt van 3.7.6 naar 3.8.5.
  • TensorFlow 1.x wordt niet meer ondersteund.

Python-pakketten bijgewerkt

  • tensorboard 2.3.1 -> 2.4.1
  • tensorflow 2.3.1 -> 2.4.0
  • matplotlib 3.1.3 -> 3.2.2
  • joblib 0.14.1 -> 0.17.0
  • petastorm 0.9.7 -> 0.9.8
  • cloudpickle 1.4.1 -> 1.6.0
  • nltk 3.4.5 -> 3.5
  • Pakketten in de Anaconda-distributie zijn bijgewerkt van 2020.02 naar 2020.11

Python-pakketten toegevoegd

  • shap: 0.37.0

Python-pakketten verwijderd

  • Gorilla
  • Backports

Systeemomgeving

De systeemomgeving in Databricks Runtime 8.0 ML verschilt als volgt van Databricks Runtime 8.0:

Bibliotheken

In de volgende secties worden de bibliotheken vermeld die zijn opgenomen in Databricks Runtime 8.0 ML die verschillen van de bibliotheken die zijn opgenomen in Databricks Runtime 8.0.

In deze sectie:

Bibliotheken met de hoogste laag

Databricks Runtime 8.0 ML bevat de volgende bibliotheken met de hoogste laag:

Python-bibliotheken

Databricks Runtime 8.0 ML maakt gebruik van Conda voor Python-pakketbeheer en bevat veel populaire ML-pakketten.

Naast de pakketten die zijn opgegeven in de Conda-omgevingen in de volgende secties, bevat Databricks Runtime 8.0 ML ook de volgende pakketten:

  • hyperopt 0.2.5.db1
  • sparkdl 2.1.0.db4

Python-bibliotheken op CPU-clusters

name: databricks-ml
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.11.0=pyhd3eb1b0_1
  - aiohttp=3.6.3=py38h7b6447c_0
  - asn1crypto=1.4.0=py_0
  - astor=0.8.1=py38_0
  - async-timeout=3.0.1=py38_0
  - attrs=20.3.0=pyhd3eb1b0_0
  - backcall=0.2.0=py_0
  - bcrypt=3.2.0=py38h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py38_0
  - boto3=1.16.7=pyhd3eb1b0_0
  - botocore=1.19.7=pyhd3eb1b0_0
  - brotlipy=0.7.0=py38h27cfd23_1003
  - c-ares=1.17.1=h27cfd23_0
  - ca-certificates=2021.4.13=h06a4308_1 # (updated from 2021.1.19 in May 26, 2021 maintenance update)
  - cachetools=4.2.0=pyhd3eb1b0_0
  - certifi=2020.12.5=py38h06a4308_0
  - cffi=1.14.3=py38h261ae71_2
  - chardet=3.0.4=py38h06a4308_1003
  - click=7.1.2=pyhd3eb1b0_0
  - cloudpickle=1.6.0=py_0
  - configparser=5.0.1=py_0
  - cpuonly=1.0=0
  - cryptography=3.1.1=py38h1ba5d50_0
  - cycler=0.10.0=py38_0
  - cython=0.29.21=py38h2531618_0
  - decorator=4.4.2=py_0
  - dill=0.3.2=py_0
  - docutils=0.15.2=py38_0
  - entrypoints=0.3=py38_0
  - flask=1.1.2=py_0
  - freetype=2.10.4=h5ab3b9f_0
  - future=0.18.2=py38_1
  - gitdb=4.0.5=py_0
  - gitpython=3.1.11=pyhd3eb1b0_1
  - google-auth=1.22.1=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.2=pyhd3eb1b0_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - gunicorn=20.0.4=py38_0
  - h5py=2.10.0=py38h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.10=pyhd3eb1b0_0
  - importlib-metadata=2.0.0=py_1
  - intel-openmp=2019.4=243
  - ipykernel=5.3.4=py38h5ca1d4c_0
  - ipython=7.19.0=py38hb070fc8_1
  - ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
  - isodate=0.6.0=py_1
  - itsdangerous=1.1.0=py_0
  - jedi=0.17.2=py38h06a4308_1
  - jinja2=2.11.2=pyhd3eb1b0_0
  - jmespath=0.10.0=py_0
  - joblib=0.17.0=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=6.1.7=py_0
  - jupyter_core=4.6.3=py38_0
  - kiwisolver=1.3.0=py38h2531618_0
  - krb5=1.17.1=h173b8e3_0
  - lcms2=2.11=h396b838_0
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20191231=h14c3975_1
  - libffi=3.3=he6710b0_2
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libpq=12.2=h20c2e04_0
  - libprotobuf=3.13.0.1=hd408876_0
  - libsodium=1.0.18=h7b6447c_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_1
  - lightgbm=3.1.1=py38h2531618_0
  - lz4-c=1.9.2=heb0550a_3
  - mako=1.1.3=py_0
  - markdown=3.3.2=py38_0
  - markupsafe=1.1.1=py38h7b6447c_0
  - matplotlib-base=3.2.2=py38hef1b27d_0
  - mkl=2019.4=243
  - mkl-service=2.3.0=py38he904b0f_0
  - mkl_fft=1.2.0=py38h23d657b_0
  - mkl_random=1.1.0=py38h962f231_0
  - more-itertools=8.6.0=pyhd3eb1b0_0
  - multidict=4.7.6=py38h7b6447c_1
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.5=py_0
  - nltk=3.5=py_0
  - numpy=1.19.2=py38h54aff64_0
  - numpy-base=1.19.2=py38hfa32c7d_0
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py_0
  - openssl=1.1.1k=h27cfd23_0 # (updated from 1.1.1i in May 26, 2021 maintenance update)
  - packaging=20.4=py_0
  - pandas=1.1.3=py38he6710b0_0
  - paramiko=2.7.2=py_0
  - parso=0.7.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py38_0
  - pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
  - pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
  - pillow=8.0.1=py38he98fc37_0
  - pip=20.2.4=py38h06a4308_0
  - plotly=4.14.2=pyhd3eb1b0_0
  - prompt-toolkit=3.0.8=py_0
  - prompt_toolkit=3.0.8=0
  - protobuf=3.13.0.1=py38he6710b0_1
  - psutil=5.7.2=py38h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.5=py38h3c74f83_1
  - ptyprocess=0.6.0=pyhd3eb1b0_2
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.8=py_0
  - pycparser=2.20=py_2
  - pygments=2.7.2=pyhd3eb1b0_0
  - pyjwt=1.7.1=py38_0
  - pynacl=1.4.0=py38h7b6447c_1
  - pyodbc=4.0.30=py38he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=pyhd3eb1b0_1
  - pyparsing=2.4.7=pyhd3eb1b0_0
  - pysocks=1.7.1=py38h06a4308_0
  - python=3.8.8=hdb3f193_4 # (updated from 3.8.5 in May 26, 2021 maintenance update)
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytz=2020.1=py_0
  - pyzmq=19.0.2=py38he6710b0_1
  - readline=8.0=h7b6447c_0
  - regex=2020.10.15=py38h7b6447c_0
  - requests=2.24.0=py_0
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py_2
  - rsa=4.7=pyhd3eb1b0_1
  - s3transfer=0.3.4=pyhd3eb1b0_0
  - scikit-learn=0.23.2=py38h0573a6f_0
  - scipy=1.5.2=py38h0b6359f_0
  - setuptools=50.3.1=py38h06a4308_1
  - simplejson=3.17.2=py38h7b6447c_0
  - six=1.15.0=py38h06a4308_0
  - smmap=3.0.4=py_0
  - sqlite=3.33.0=h62c20be_0
  - sqlparse=0.4.1=py_0
  - statsmodels=0.12.0=py38h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.7=py38_0
  - threadpoolctl=2.1.0=pyh5ca1d4c_0
  - tk=8.6.10=hbc83047_0
  - tornado=6.0.4=py38h7b6447c_1
  - tqdm=4.50.2=py_0
  - traitlets=5.0.5=py_0
  - typing_extensions=3.7.4.3=py_0
  - unixodbc=2.3.9=h7b6447c_0
  - urllib3=1.25.11=py_0
  - wcwidth=0.2.5=py_0
  - websocket-client=0.57.0=py38_2
  - werkzeug=1.0.1=py_0
  - wheel=0.35.1=pyhd3eb1b0_0
  - wrapt=1.12.1=py38h7b6447c_1
  - xz=5.2.5=h7b6447c_0
  - yarl=1.6.3=py38h27cfd23_0
  - zeromq=4.3.3=he6710b0_3
  - zipp=3.4.0=pyhd3eb1b0_0
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.4.5=h9ceee32_0
  - pip:
    - astunparse==1.6.3
    - azure-core==1.10.0
    - azure-storage-blob==12.7.0
    - databricks-cli==0.14.1
    - diskcache==5.1.0
    - docker==4.4.1
    - flatbuffers==1.12
    - gast==0.3.3
    - grpcio==1.32.0
    - horovod==0.21.1
    - joblibspark==0.3.0
    - keras-preprocessing==1.1.2
    - koalas==1.5.0
    - llvmlite==0.35.0
    - mleap==0.16.1
    - mlflow==1.13.1
    - msrest==0.6.19
    - numba==0.52.0
    - opt-einsum==3.3.0
    - petastorm==0.9.8
    - pyarrow==1.0.1
    - pyyaml==5.4
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.10.0
    - shap==0.37.0
    - slicer==0.0.3
    - spark-tensorflow-distributor==0.1.0
    - tensorboard==2.4.1
    - tensorboard-plugin-wit==1.8.0
    - tensorflow-cpu==2.4.0
    - tensorflow-estimator==2.4.0
    - termcolor==1.1.0
    - torch==1.7.1
    - torchvision==0.8.2
    - xgboost==1.3.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml

Spark-pakketten met Python-modules

Spark-pakket Python-module Versie
graphframes graphframes 0.8.1-db2-spark3.1

R-bibliotheken

De R-bibliotheken zijn identiek aan de R-bibliotheken in Databricks Runtime 8.0.

Java- en Scala-bibliotheken (Scala 2.12-cluster)

Naast Java- en Scala-bibliotheken in Databricks Runtime 8.0 bevat Databricks Runtime 8.0 ML de volgende JAR's:

CPU-clusters

Groeps-id Artefact-id Versie
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.17.0-4882dc3
ml.dmlc xgboost4j-spark_2.12 1.3.1
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.3.1
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.1-db2-spark3.1
org.mlflow mlflow-client 1.13.1
org.mlflow mlflow-spark 1.13.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0