Udostępnij za pośrednictwem

Databricks Runtime 11.1 for Machine Learning (EoS)

Uwaga

Obsługa tej wersji środowiska Databricks Runtime została zakończona. Aby uzyskać datę zakończenia pomocy technicznej, zobacz Historia zakończenia pomocy technicznej. Wszystkie obsługiwane wersje środowiska Databricks Runtime można znaleźć w uwagach o wersji i zgodności środowiska Databricks Runtime.

Środowisko Databricks Runtime 11.1 for Machine Learning zapewnia gotowe do użycia środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych oparte na środowisku Databricks Runtime 11.1 (EoS). Środowisko Databricks Runtime ML zawiera wiele popularnych bibliotek uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i XGBoost. Środowisko Databricks Runtime ML obejmuje rozwiązanie AutoML— narzędzie do automatycznego trenowania potoków uczenia maszynowego. Środowisko Databricks Runtime ML obsługuje również trenowanie rozproszonego uczenia głębokiego przy użyciu struktury Horovod.

Aby uzyskać więcej informacji, w tym instrukcje dotyczące tworzenia klastra uczenia maszynowego usługi Databricks Runtime, zobacz Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w usłudze Databricks.

Nowe funkcje i ulepszenia

Środowisko Databricks Runtime 11.1 ML jest oparte na środowisku Databricks Runtime 11.1. Aby uzyskać informacje na temat nowości w środowisku Databricks Runtime 11.1, w tym Apache Spark MLlib i SparkR, zobacz uwagi do wydania Databricks Runtime 11.1 (EoS).

Ulepszenia rozwiązania AutoML

Następujące ulepszenia zostały wprowadzone do rozwiązania AutoML.

  • Gdy rozwiązanie AutoML wykryje, że problem klasyfikacji jest binarny, oblicza metryki klasyfikacji binarnej i wywnioskuje dodatnią klasę problemu. Można również określić klasę dodatnią przy użyciu nowego pos_label parametru. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz AutoML Python API reference (Dokumentacja interfejsu API języka Python rozwiązania AutoML).
  • W przypadku problemów z prognozowaniem rozwiązanie AutoML może teraz obsługiwać scenariusz, w którym horyzont jest długi względem zakresu czasu danych treningowych.

Ulepszenia Databricks Feature Store

Następujące ulepszenia zostały wprowadzone w usłudze Databricks Feature Store.

  • Teraz możesz ręcznie zaktualizować źródła danych tablicy cech przy użyciu interfejsu API repozytorium cech w języku Python.

Środowisko systemu

Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 11.1 ML różni się od środowiska Databricks Runtime 11.1 w następujący sposób:

Biblioteki

W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 11.1 ML, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 11.1.

W tej sekcji:

Biblioteki najwyższego poziomu

Środowisko Databricks Runtime 11.1 ML obejmuje następujące biblioteki najwyższego poziomu:

Biblioteki języka Python

Środowisko Databricks Runtime 11.1 ML używa usługi Virtualenv do zarządzania pakietami języka Python i zawiera wiele popularnych pakietów uczenia maszynowego.

Oprócz pakietów określonych w poniższych sekcjach środowisko Databricks Runtime 11.1 ML zawiera również następujące pakiety:

  • hyperopt 0.2.7.db1
  • sparkdl 2.2.0-db6
  • feature_store wersja 0.5.0
  • automl 1.11.0

Biblioteki języka Python w klastrach procesora CPU

Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja
absl-py 1.0.0 Antergos Linux 2015.10 (ISO ciągły) argon2-cffi 20.1.0
Astor 0.8.1 astunparse 1.6.3 asynchroniczny generator 1.10
attrs 21.2.0 azure-core 1.22.1 azure-cosmos 4.2.0
oddzwonienie 0.2.0 backports.ustawienia-punktów-wejścia 1.1.1 bcrypt 3.2.2
wybielacz 4.0.0 błogość 0.7.8 boto3 1.21.18
botocore 1.24.18 cachetools (narzędzia do zarządzania pamięcią podręczną) 5.2.0 katalog 2.0.7
certyfikat 2021.10.8 cffi 1.14.6 chardet 4.0.0
normalizator zestawu znaków 2.0.4 kliknij 8.0.3 cloudpickle (biblioteka Python do serializacji obiektów) 2.0.0
cmdstanpy 0.9.68 configparser 5.2.0 konwertujdatę 2.4.0
kryptografia 3.4.8 rowerzysta 0.10.0 cymem 2.0.6
Cython 0.29.24 databricks-automl-runtime 0.2.9.1 databricks-cli 0.16.8
dbl-tempo 0.1.12 dbus-python 1.2.16 debugpy 1.4.1
dekorator 5.1.0 defusedxml (biblioteka zabezpieczająca przetwarzanie XML) 0.7.1 koper 0.3.4
bufor dyskowy 5.4.0 distlib 0.3.4 informacje o dystrybucji 0.23ubuntu1
punkty wejścia 0,3 efem 4.1.3 aspekty — omówienie 1.0.0
FastText 0.9.2 blokada plików 3.3.1 Flask 1.1.2
flatbuffers 1.12 fsspec 2021.8.1 przyszłość 0.18.2
Gast 0.4.0 gitdb (baza danych Git) 4.0.9 GitPython 3.1.27
google-auth (autoryzacja Google) 2.6.0 google-auth-oauthlib (biblioteka uwierzytelniania OAuth dla Google) 0.4.6 makaron Google 0.2.0
grpcio 1.44.0 gunicorn 20.1.0 Gviz-API 1.10.0
h5py 3.3.0 konwerter kalendarza hidżry 2.2.4 wakacje 0.14.2
korowód 0.24.3 htmlmin 0.1.12 Hugging Face Hub 0.8.1
IDNA 3.2 ImageHash 4.2.1 niezrównoważona nauka 0.8.1
importlib-metadata 4.8.1 ipykernel 6.12.1 ipython 7.32.0
ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.0 isodate 0.6.1
jegodangerous 2.0.1 Jedi 0.18.0 Jinja2 2.11.3
jmespath 0.10.0 joblib 1.0.1 joblibspark 0.5.0
jsonschema 3.2.0 jupyter-client 6.1.12 jupyter-core 4.8.1
jupyterlab-pygments 0.1.2 Widżety JupyterLab 1.0.0 Keras 2.9.0
Przetwarzanie wstępne Keras 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 koreański kalendarz księżycowy 0.2.1
kody językowe 3.3.0 libclang 14.0.1 lightgbm 3.3.2
llvmlite 0.38.1 Kalendarz Księżycowy 0.0.9 Mako 1.2.0
Markdown 3.3.6 MarkupSafe 2.0.1 biblioteka matplotlib 3.4.3
biblioteka matplotlib-inline 0.1.2 missingno (błąd w grze Pokémon) 0.5.1 Mistune 0.8.4
mleap 0.20.0 mlflow-skinny 1.27.0 wielometodowy 1.8
szmurhash 1.0.7 NBClient 0.5.3 nbconvert - narzędzie do konwersji plików Jupyter Notebook 6.1.0
nbformat 5.1.3 nest-asyncio 1.5.1 networkx 2.6.3
Natural Language Toolkit (nltk) 3.6.5 notes 6.4.5 numba 0.55.2
numpy 1.20.3 oauthlib 3.2.0 opt-einsum 3.3.0
opakowanie 21,0 Pandas 1.3.4 Profilowanie pandas 3.1.0
pandocfilters 1.4.3 paramiko - biblioteka do protokołu SSH2 dla języka Python 2.9.2 parso 0.8.2
patia 0.6.2 Patsy 0.5.2 petastorm 0.11.4
pexpect 4.8.0 phik 0.12.2 pickleshare (jeśli to nazwa własna, nie trzeba tłumaczyć) 0.7.5
Poduszka 8.4.0 pip (menedżer pakietów Pythona) 21.2.4 platformdirs 2.5.2
kreślenie 5.8.2 pmdarima 1.8.5 preszkicowany (if "preshed" implies preparing or sketching something beforehand) 3.0.6
prometheus-client 0.11.0 zestaw narzędzi prompt 3.0.20 prorok 1.0.1
Protobuf (w skrócie od Protocol Buffers) 3.19.4 psutil 5.8.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 pyarrow 7.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.9.2 pycparser 2,20
pydantic (biblioteka Python do walidacji danych i zarządzania ustawieniami) 1.8.2 Pygments 2.10.0 PyGObject 3.36.0
PyJWT 2.4.0 PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.5.0
pyodbc 4.0.31 pyparsing (biblioteka Pythona) 3.0.4 pirstent 0.18.0
pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 python-dateutil (biblioteka Pythona do zarządzania datami) 2.8.2
Python-editor 1.0.4 pytz (biblioteka Pythona do obliczeń stref czasowych) 2021.3 PyWavelets 1.1.1
PyYAML 6.0 pyzmq 22.2.1 wyrażenie regularne 2021.8.3
żądania 2.26.0 requests-oauthlib 1.3.1 requests-unixsocket 0.2.0
RSA 4.8 s3transfer 0.5.2 scikit-learn 0.24.2
scipy (biblioteka naukowa dla Pythona) 1.7.1 urodzony na morzu 0.11.2 Send2Trash 1.8.0
setuptools 58.0.4 setuptools-git 1.2 Shap 0.40.0
simplejson 3.17.6 Sześć 1.16.0 fragmentator 0.0.7
inteligentne-otwarcie 5.2.1 smmap 5.0.0 spaCy 3.3.1
spacy-legacy 3.0.9 spacy-loggers 1.0.2 spark-tensorflow-distributor (biblioteka do dystrybucji TensorFlow w Spark) 1.0.0
sqlparse 0.4.2 serio 2.4.3 ssh-import-id (narzędzie do importowania kluczy SSH) 5.10
statsmodels - biblioteka do modelowania statystycznego 0.12.2 sporządzać tabelę 0.8.9 splątane-w-unicode 0.1.0
Wytrzymałość 8.0.1 tablica tensorboard 2.9.1 serwer danych TensorBoard 0.6.1
wtyczka TensorBoard do profilowania 2.8.0 wtyczka-tensorboard-wit 1.8.1 tensorflow-cpu 2.9.1
tensorflow-estimator (moduł TensorFlow do estymacji) 2.9.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.26.0 termcolor (narzędzie do zarządzania kolorami w terminalu) 1.1.0
zakończone 0.9.4 ścieżka testowa 0.5.0 cienki 8.0.17
threadpoolctl 2.2.0 narzędzia tokenizacji 0.12.1 pochodnia 1.11.0+procesor
TorchVision (Wizja Pochodni 0.12.0+ procesor tornado 6.1 tqdm 4.62.3
traitlety 5.1.0 Transformatory 4.20.0 pisarz 0.4.2
wpisywanie rozszerzeń 3.10.0.2 ujson (szybka biblioteka do obsługi formatu JSON) 4.0.2 nienadzorowane uaktualnienia 0.1
urllib3 1.26.7 virtualenv 20.8.0 Wizje 0.7.4
wasabi 0.9.1 szerokość(wcwidth) 0.2.5 kodowania webowe 0.5.1
websocket-klient 1.3.1 Narzędzie 2.0.2 wheel 0.37.0
widgetsnbextension 3.6.0 zawijanie 1.12.1 xgboost 1.5.2
zamek błyskawiczny 3.6.0

Biblioteki języka Python w klastrach gpu

Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja
absl-py 1.0.0 Antergos Linux 2015.10 (ISO ciągły) argon2-cffi 20.1.0
Astor 0.8.1 astunparse 1.6.3 asynchroniczny generator 1.10
attrs 21.2.0 azure-core 1.22.1 azure-cosmos 4.2.0
oddzwonienie 0.2.0 backports.ustawienia-punktów-wejścia 1.1.1 bcrypt 3.2.2
wybielacz 4.0.0 błogość 0.7.8 boto3 1.21.18
botocore 1.24.18 cachetools (narzędzia do zarządzania pamięcią podręczną) 5.2.0 katalog 2.0.7
certyfikat 2021.10.8 cffi 1.14.6 chardet 4.0.0
normalizator zestawu znaków 2.0.4 kliknij 8.0.3 cloudpickle (biblioteka Python do serializacji obiektów) 2.0.0
cmdstanpy 0.9.68 configparser 5.2.0 konwertujdatę 2.4.0
kryptografia 3.4.8 rowerzysta 0.10.0 cymem 2.0.6
Cython 0.29.24 databricks-automl-runtime 0.2.9.1 databricks-cli 0.16.8
dbl-tempo 0.1.12 dbus-python 1.2.16 debugpy 1.4.1
dekorator 5.1.0 defusedxml (biblioteka zabezpieczająca przetwarzanie XML) 0.7.1 koper 0.3.4
bufor dyskowy 5.4.0 distlib 0.3.4 informacje o dystrybucji 0.23ubuntu1
punkty wejścia 0,3 efem 4.1.3 aspekty — omówienie 1.0.0
FastText 0.9.2 blokada plików 3.3.1 Flask 1.1.2
flatbuffers 1.12 fsspec 2021.8.1 przyszłość 0.18.2
Gast 0.4.0 gitdb (baza danych Git) 4.0.9 GitPython 3.1.27
google-auth (autoryzacja Google) 2.6.0 google-auth-oauthlib (biblioteka uwierzytelniania OAuth dla Google) 0.4.6 makaron Google 0.2.0
grpcio 1.44.0 gunicorn 20.1.0 Gviz-API 1.10.0
h5py 3.3.0 konwerter kalendarza hidżry 2.2.4 wakacje 0.14.2
korowód 0.24.3 htmlmin 0.1.12 Hugging Face Hub 0.8.1
IDNA 3.2 ImageHash 4.2.1 niezrównoważona nauka 0.8.1
importlib-metadata 4.8.1 ipykernel 6.12.1 ipython 7.32.0
ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.0 isodate 0.6.1
jegodangerous 2.0.1 Jedi 0.18.0 Jinja2 2.11.3
jmespath 0.10.0 joblib 1.0.1 joblibspark 0.5.0
jsonschema 3.2.0 jupyter-client 6.1.12 jupyter-core 4.8.1
jupyterlab-pygments 0.1.2 Widżety JupyterLab 1.0.0 Keras 2.9.0
Przetwarzanie wstępne Keras 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 koreański kalendarz księżycowy 0.2.1
kody językowe 3.3.0 libclang 14.0.1 lightgbm 3.3.2
llvmlite 0.38.1 Kalendarz Księżycowy 0.0.9 Mako 1.2.0
Markdown 3.3.6 MarkupSafe 2.0.1 biblioteka matplotlib 3.4.3
biblioteka matplotlib-inline 0.1.2 missingno (błąd w grze Pokémon) 0.5.1 Mistune 0.8.4
mleap 0.20.0 mlflow-skinny 1.27.0 wielometodowy 1.8
szmurhash 1.0.7 NBClient 0.5.3 nbconvert - narzędzie do konwersji plików Jupyter Notebook 6.1.0
nbformat 5.1.3 nest-asyncio 1.5.1 networkx 2.6.3
Natural Language Toolkit (nltk) 3.6.5 notes 6.4.5 numba 0.55.2
numpy 1.20.3 oauthlib 3.2.0 opt-einsum 3.3.0
opakowanie 21,0 Pandas 1.3.4 Profilowanie pandas 3.1.0
pandocfilters 1.4.3 paramiko - biblioteka do protokołu SSH2 dla języka Python 2.9.2 parso 0.8.2
patia 0.6.2 Patsy 0.5.2 petastorm 0.11.4
pexpect 4.8.0 phik 0.12.2 pickleshare (jeśli to nazwa własna, nie trzeba tłumaczyć) 0.7.5
Poduszka 8.4.0 pip (menedżer pakietów Pythona) 21.2.4 platformdirs 2.5.2
kreślenie 5.8.2 pmdarima 1.8.5 preszkicowany (if "preshed" implies preparing or sketching something beforehand) 3.0.6
zestaw narzędzi prompt 3.0.20 prorok 1.0.1 Protobuf (w skrócie od Protocol Buffers) 3.19.4
psutil 5.8.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pyarrow 7.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pybind11 2.9.2 pycparser 2,20 pydantic (biblioteka Python do walidacji danych i zarządzania ustawieniami) 1.8.2
Pygments 2.10.0 PyGObject 3.36.0 PyJWT 2.4.0
PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.31
pyparsing (biblioteka Pythona) 3.0.4 pirstent 0.18.0 pystan 2.19.1.1
python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 python-dateutil (biblioteka Pythona do zarządzania datami) 2.8.2 Python-editor 1.0.4
pytz (biblioteka Pythona do obliczeń stref czasowych) 2021.3 PyWavelets 1.1.1 PyYAML 6.0
pyzmq 22.2.1 wyrażenie regularne 2021.8.3 żądania 2.26.0
requests-oauthlib 1.3.1 requests-unixsocket 0.2.0 RSA 4.8
s3transfer 0.5.2 scikit-learn 0.24.2 scipy (biblioteka naukowa dla Pythona) 1.7.1
urodzony na morzu 0.11.2 Send2Trash 1.8.0 setuptools 58.0.4
setuptools-git 1.2 Shap 0.40.0 simplejson 3.17.6
Sześć 1.16.0 fragmentator 0.0.7 inteligentne-otwarcie 5.2.1
smmap 5.0.0 spaCy 3.3.1 spacy-legacy 3.0.9
spacy-loggers 1.0.2 spark-tensorflow-distributor (biblioteka do dystrybucji TensorFlow w Spark) 1.0.0 sqlparse 0.4.2
serio 2.4.3 ssh-import-id (narzędzie do importowania kluczy SSH) 5.10 statsmodels - biblioteka do modelowania statystycznego 0.12.2
sporządzać tabelę 0.8.9 splątane-w-unicode 0.1.0 Wytrzymałość 8.0.1
tablica tensorboard 2.9.1 serwer danych TensorBoard 0.6.1 wtyczka TensorBoard do profilowania 2.8.0
wtyczka-tensorboard-wit 1.8.1 TensorFlow 2.9.1 tensorflow-estimator (moduł TensorFlow do estymacji) 2.9.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.26.0 termcolor (narzędzie do zarządzania kolorami w terminalu) 1.1.0 zakończone 0.9.4
ścieżka testowa 0.5.0 cienki 8.0.17 threadpoolctl 2.2.0
narzędzia tokenizacji 0.12.1 pochodnia 1.11.0+cu113 TorchVision (Wizja Pochodni 0.12.0+cu113
tornado 6.1 tqdm 4.62.3 traitlety 5.1.0
Transformatory 4.20.0 pisarz 0.4.2 wpisywanie rozszerzeń 3.10.0.2
ujson (szybka biblioteka do obsługi formatu JSON) 4.0.2 nienadzorowane uaktualnienia 0.1 urllib3 1.26.7
virtualenv 20.8.0 Wizje 0.7.4 wasabi 0.9.1
szerokość(wcwidth) 0.2.5 kodowania webowe 0.5.1 websocket-klient 1.3.1
Narzędzie 2.0.2 wheel 0.37.0 widgetsnbextension 3.6.0
zawijanie 1.12.1 xgboost 1.5.2 zamek błyskawiczny 3.6.0

Pakiety platformy Spark zawierające moduły języka Python

Pakiet Spark Moduł języka Python Wersja
GraphFrames GraphFrames 0.8.2-db1-spark3.2

Biblioteki R

Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 11.1.

Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)

Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 11.1 środowisko Databricks Runtime 11.1 ML zawiera następujące jednostki JAR:

Klastry procesora CPU

Identyfikator grupy Identyfikator artefaktu Wersja
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.20.0-db1
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 1.27.0
org.mlflow mlflow-spark 1.27.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

Klastry procesora GPU

Identyfikator grupy Identyfikator artefaktu Wersja
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.20.0-db1
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 1.27.0
org.mlflow mlflow-spark 1.27.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0
  • Last updated on