Databricks Runtime 10.0 dla uczenia maszynowego (nieobsługiwane)
Środowisko Databricks Runtime 10.0 for Machine Edukacja zapewnia gotowe do użycia środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych oparte na środowisku Databricks Runtime 10.0 (nieobsługiwane). Środowisko Databricks Runtime ML zawiera wiele popularnych bibliotek uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i XGBoost. Obsługuje również trenowanie rozproszonego uczenia głębokiego przy użyciu struktury Horovod.
Aby uzyskać więcej informacji, w tym instrukcje dotyczące tworzenia klastra uczenia maszynowego usługi Databricks, zobacz AI and Machine Edukacja on Databricks (Sztuczna inteligencja i maszyna Edukacja w usłudze Databricks).
Nowe funkcje i ulepszenia
Środowisko Databricks Runtime 10.0 ML jest oparte na środowisku Databricks Runtime 10.0. Aby uzyskać informacje o nowościach w środowisku Databricks Runtime 10.0, w tym apache Spark MLlib i SparkR, zobacz informacje o wersji środowiska Databricks Runtime 10.0 (nieobsługiwane).
Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą rozwiązania AutoML
Rozwiązanie AutoML obsługuje teraz prognozowanie szeregów czasowych. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dokumentację rozwiązania AutoML.
Istotne zmiany w środowisku języka Python środowiska Databricks Runtime ML
Dodane pakiety języka Python
- databricks-automl-runtime 0.1.0
- niezrównoważony-learn 0.8.0
- transformatory 4.9.2
Środowisko systemu
Zaktualizowaliśmy dołączoną wersję oprogramowania RStudio Server Open Source do wersji 1.4.
Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 10.0 ML różni się od środowiska Databricks Runtime 10.0 w następujący sposób:
- DBUtils: Środowisko uruchomieniowe Databricks Runtime ML nie zawiera narzędzia biblioteki (dbutils.library) (starsza wersja).
Zamiast tego użyj
%pippoleceń. Zobacz Biblioteki języka Python o zakresie notesu. - W przypadku klastrów gpu środowisko Databricks Runtime ML obejmuje następujące biblioteki procesora GPU FIRMY NVIDIA:
- CUDA 11.0
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
Biblioteki
W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 10.0 ML, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 10.0.
W tej sekcji:
- Biblioteki najwyższego poziomu
- Biblioteki języka Python
- Biblioteki języka R
- Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Biblioteki najwyższego poziomu
Środowisko Databricks Runtime 10.0 ML obejmuje następujące biblioteki najwyższego poziomu:
- GraphFrames
- Horovod i HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Biblioteki języka Python
Środowisko Databricks Runtime 10.0 ML używa usługi Virtualenv do zarządzania pakietami języka Python i zawiera wiele popularnych pakietów uczenia maszynowego.
Oprócz pakietów określonych w poniższych sekcjach usługa Databricks Runtime 10.0 ML zawiera również następujące pakiety:
- hyperopt 0.2.5.db2
- sparkdl 2.2.0_db3
- feature_store 0.3.4
- automl 1.3.1
Biblioteki języka Python w klastrach procesora CPU
| Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (rolling ISO) | 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 | Bleach | 3.3.0 | blis | 0.7.4 |
| boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 | Wąskie gardło | 1.3.2 |
| cachetools | 4.2.2 | Katalog | 2.0.6 | certifi | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 | Clang | 5,0 |
| kliknięcie | 7.1.2 | cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 |
| configparser | 5.0.1 | konwertuj | 2.3.2 | Kryptografii | 3.4.7 |
| Cycler | 0.10.0 | cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 |
| databricks-automl-runtime | 0.1.0 | databricks-cli | 0.14.3 | dbus-python | 1.2.16 |
| Dekorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | Koperek | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.2 | dystrybucja informacji | 0.23ubuntu1 |
| punkty wejścia | 0.3 | efem | 4.0.0.2 | aspekty — omówienie | 1.0.0 |
| filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 | flatbuffers | 1.12 |
| fsspec | 0.9.0 | Przyszłości | 0.18.2 | Gast | 0.4.0 |
| gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 | google-auth | 1.22.1 |
| google-auth-oauthlib | 0.4.2 | makaron google | 0.2.0 | grpcio | 1.39.0 |
| gunicorn | 20.0.4 | h5py | 3.1.0 | konwerter hidżri | 2.2.1 |
| Wakacje | 0.11.2 | horovod | 0.22.1 | htmlmin | 0.1.12 |
| przytulanieface-hub | 0.0.12 | Idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 |
| niezrównoważona nauka | 0.8.0 | 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 | jegodangerous | 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 | 2.6.0 | Przetwarzanie wstępne protokołu Keras | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 |
| Koale | 1.8.1 | koreański kalendarz księżycowy | 0.2.1 | lightgbm | 3.1.1 |
| llvmlite | 0.37.0 | KsiężycowyCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.1.3 |
| Znaczniki języka Markdown | 3.3.3 | Znaczniki Sejf | 1.1.1 | matplotlib | 3.4.2 |
| missingno | 0.5.0 | mistune | 0.8.4 | mleap | 0.17.0 |
| mlflow-skinny | 1.20.2 | multimethod | 1.4 | szmurhash | 1.0.5 |
| nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | nbformat | 5.1.3 |
| nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2,5 | nltk | 3.6.1 |
| notes | 6.3.0 | numba | 0.54.0 | Numpy | 1.19.2 |
| oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 | Opakowania | 20.9 |
| Pandas | 1.2.4 | Profilowanie biblioteki pandas | 3.0.0 | pandocfilters | 1.4.3 |
| paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 | pathy | 0.6.0 |
| Patsy | 0.5.1 | petastorm | 0.11.2 | pexpect | 4.8.0 |
| phik | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 | Poduszkę | 8.2.0 |
| Pip | 21.0.1 | kreślenie | 5.1.0 | preshed | 3.0.5 |
| prometheus-client | 0.10.1 | prompt-toolkit | 3.0.17 | Proroka | 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 | pycparser | 2,20 | pydantic | 1.8.2 |
| Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 |
| PyNaCl | 1.3.0 | pyodbc | 4.0.30 | pyparsing | 2.4.7 |
| pirstent | 0.17.3 | pystan | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 |
| python-dateutil | 2.8.1 | Python-editor | 1.0.4 | pytz | 2020.5 |
| PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 | pyzmq | 20.0.0 |
| Regex | 2021.4.4 | żądania | 2.25.1 | requests-oauthlib | 1.3.0 |
| requests-unixsocket | 0.2.0 | rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 |
| sacremoses | 0.0.45 | 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 | 0.39.0 | simplejson | 3.17.2 |
| Sześć | 1.15.0 | Fragmentatora | 0.0.7 | smart-open | 5.2.0 |
| smmap | 3.0.5 | spacy | 3.1.2 | spacy-legacy | 3.0.8 |
| spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.1 | srsly | 2.4.1 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | tabulacji | 0.8.7 |
| splątane-up-in-unicode | 0.1.0 | Wytrzymałość | 6.2.0 | tablica tensorboard | 2.6.0 |
| tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.0 | tensorflow-cpu | 2.6.0 |
| tensorflow-estimator | 2.6.0 | termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 |
| ścieżka testowa | 0.4.4 | cienki | 8.0.8 | threadpoolctl | 2.1.0 |
| tokenizatory | 0.10.3 | Palnika | 1.9.0+ procesor | torchvision | 0.10.0+procesor |
| Tornado | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | traitlety | 5.0.5 |
| Transformatory | 4.9.2 | typer | 0.3.2 | wpisywanie rozszerzeń | 3.7.4.3 |
| ujson | 4.0.2 | nienadzorowane uaktualnienia | 0.1 | urllib3 | 1.25.11 |
| Virtualenv | 20.4.1 | Wizje | 0.7.1 | Wasabi | 0.8.2 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 |
| Werkzeug | 1.0.1 | Koła | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
| zawijanie | 1.12.1 | xgboost | 1.4.2 | zipp | 3.4.1 |
Biblioteki języka Python w klastrach gpu
| Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (rolling ISO) | 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 | Bleach | 3.3.0 | blis | 0.7.4 |
| boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 | Wąskie gardło | 1.3.2 |
| cachetools | 4.2.2 | Katalog | 2.0.6 | certifi | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 | Clang | 5,0 |
| kliknięcie | 7.1.2 | cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 |
| configparser | 5.0.1 | konwertuj | 2.3.2 | Kryptografii | 3.4.7 |
| Cycler | 0.10.0 | cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 |
| databricks-automl-runtime | 0.1.0 | databricks-cli | 0.14.3 | dbus-python | 1.2.16 |
| Dekorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | Koperek | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.2 | dystrybucja informacji | 0.23ubuntu1 |
| punkty wejścia | 0.3 | efem | 4.0.0.2 | aspekty — omówienie | 1.0.0 |
| filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 | flatbuffers | 1.12 |
| fsspec | 0.9.0 | Przyszłości | 0.18.2 | Gast | 0.4.0 |
| gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 | google-auth | 1.22.1 |
| google-auth-oauthlib | 0.4.2 | makaron google | 0.2.0 | grpcio | 1.39.0 |
| gunicorn | 20.0.4 | h5py | 3.1.0 | konwerter hidżri | 2.2.1 |
| Wakacje | 0.11.2 | horovod | 0.22.1 | htmlmin | 0.1.12 |
| przytulanieface-hub | 0.0.12 | Idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 |
| niezrównoważona nauka | 0.8.0 | 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 | jegodangerous | 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 | 2.6.0 | Przetwarzanie wstępne protokołu Keras | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 |
| Koale | 1.8.1 | koreański kalendarz księżycowy | 0.2.1 | lightgbm | 3.1.1 |
| llvmlite | 0.37.0 | KsiężycowyCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.1.3 |
| Znaczniki języka Markdown | 3.3.3 | Znaczniki Sejf | 1.1.1 | matplotlib | 3.4.2 |
| missingno | 0.5.0 | mistune | 0.8.4 | mleap | 0.17.0 |
| mlflow-skinny | 1.20.2 | multimethod | 1.4 | szmurhash | 1.0.5 |
| nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | nbformat | 5.1.3 |
| nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2,5 | nltk | 3.6.1 |
| notes | 6.3.0 | numba | 0.54.0 | Numpy | 1.19.2 |
| oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 | Opakowania | 20.9 |
| Pandas | 1.2.4 | Profilowanie biblioteki pandas | 3.0.0 | pandocfilters | 1.4.3 |
| paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 | pathy | 0.6.0 |
| Patsy | 0.5.1 | petastorm | 0.11.2 | pexpect | 4.8.0 |
| phik | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 | Poduszkę | 8.2.0 |
| Pip | 21.0.1 | kreślenie | 5.1.0 | preshed | 3.0.5 |
| prompt-toolkit | 3.0.17 | Proroka | 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 |
| pycparser | 2,20 | pydantic | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 |
| PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.3.0 |
| pyodbc | 4.0.30 | pyparsing | 2.4.7 | pirstent | 0.17.3 |
| pystan | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 | python-dateutil | 2.8.1 |
| Python-editor | 1.0.4 | pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 |
| PyYAML | 5.4.1 | pyzmq | 20.0.0 | Regex | 2021.4.4 |
| żądania | 2.25.1 | requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 |
| rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.45 |
| 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 | 0.39.0 | simplejson | 3.17.2 | Sześć | 1.15.0 |
| Fragmentatora | 0.0.7 | smart-open | 5.2.0 | smmap | 3.0.5 |
| spacy | 3.1.2 | spacy-legacy | 3.0.8 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
| sqlparse | 0.4.1 | srsly | 2.4.1 | ssh-import-id | 5.10 |
| statsmodels | 0.12.2 | tabulacji | 0.8.7 | splątane-up-in-unicode | 0.1.0 |
| Wytrzymałość | 6.2.0 | tablica tensorboard | 2.6.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-wit | 1.8.0 | tensorflow | 2.6.0 | tensorflow-estimator | 2.6.0 |
| termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | ścieżka testowa | 0.4.4 |
| cienki | 8.0.8 | threadpoolctl | 2.1.0 | tokenizatory | 0.10.3 |
| Palnika | 1.9.0+cu111 | torchvision | 0.10.0+cu111 | Tornado | 6.1 |
| tqdm | 4.59.0 | traitlety | 5.0.5 | Transformatory | 4.9.2 |
| typer | 0.3.2 | wpisywanie rozszerzeń | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 |
| nienadzorowane uaktualnienia | 0.1 | urllib3 | 1.25.11 | Virtualenv | 20.4.1 |
| Wizje | 0.7.1 | Wasabi | 0.8.2 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 | Werkzeug | 1.0.1 |
| Koła | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 | zawijanie | 1.12.1 |
| xgboost | 1.4.2 | zipp | 3.4.1 |
Pakiety platformy Spark zawierające moduły języka Python
| Pakiet Platformy Spark | Moduł języka Python | Wersja |
|---|---|---|
| ramki grafu | ramki grafu | 0.8.1-db6-spark3.2 |
Biblioteki języka R
Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 10.0.
Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 10.0 środowisko Databricks Runtime 10.0 ML zawiera następujące dane 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 | 0.17.0-4882dc3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.4.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.4.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.1-db6-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.20.2 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.20.2 |
| 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 | 0.17.0-4882dc3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.4.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.4.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.1-db6-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.20.2 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.20.2 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |