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Databricks Runtime 12.2 LTS para Machine Learning (EoS)

Observação

O suporte para esta versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para obter a data de fim do suporte, consulte o histórico de fim de suporte e fim de vida. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Notas de versão do Databricks Runtime: versões e compatibilidade.

O Databricks Runtime 12.2 LTS para machine learning fornece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 12.2 LTS (EoS). O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas de machine learning populares, incluindo o TensorFlow, o PyTorch e o XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui o AutoML, uma ferramenta para treinamento automático de pipelines de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também dá suporte ao treinamento de aprendizado profundo distribuído usando o Horovod.

Novos recursos e melhorias

Databricks Runtime 12.2 LTS ML é construído sobre o Databricks Runtime 12.2 LTS. Para obter informações sobre as novidades no Databricks Runtime 12.2 LTS, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 12.2 LTS (EoS ).

AutoML

Você pode usar as tabelas de recursos existentes no Repositório de Recursos para aumentar o conjunto de dados de entrada original para os problemas de previsão do AutoML. Para obter detalhes, consulte a integração do Repositório de Recursos do AutoML.

Para obter mais informações sobre o AutoML, consulte O que é o AutoML?.

Ambiente do sistema

O ambiente do sistema no Databricks Runtime 12.2 LTS ML difere do Databricks Runtime 12.2 LTS da seguinte forma:

O Databricks Runtime 12.2 LTS para ML inclui o XGBoost 1.7.2, que não tem suporte para os clusters de GPU com capacidade de computação 5.2 e inferior.

Bibliotecas

As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 12.2 LTS ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 12.2 LTS.

Nesta seção:

Bibliotecas de camada superior

O Databricks Runtime 12.2 LTS para ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:

Bibliotecas do Python

O Databricks Runtime 12.2 LTS para ML usa o Virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes de ML populares.

Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 12.2 LTS para ML também inclui os seguintes pacotes:

  • hyperopt 0.2.7+db3
  • sparkdl 2.3.0-db3
  • automl 1.16.0

Para reproduzir o ambiente Python do Databricks Runtime ML no ambiente virtual Python local, baixe o arquivo requirements-12.2.txt e execute pip install -r requirements-12.2.txt. Esse comando instala todas as bibliotecas código aberto que o Databricks Runtime ML usa, mas não instala bibliotecas desenvolvidas pelo Databricks, como databricks-automl, databricks-feature-store, ou o fork do Databricks de hyperopt.

Bibliotecas do Python em clusters de CPU

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
absl-py 1.0.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
Astor 0.8.1 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
atributos 21.4.0 azure-core 1.26.3 azure-cosmos 4.2.0
backcall 0.2.0 backports.entry-points-selectable 1.2.0 bcrypt 3.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 preto 22.3.0 bleach 4.1.0
felicidade 0.7.9 boto3 1.21.32 botocore 1.24.32
ferramentas de cache 4.2.2 catálogo 2.0.8 codificadores de categoria 2.5.1.post0
certificado 2021.10.8 cffi 1.15.0 chardet 4.0.0
normalizador de conjunto de caracteres 2.0.4 clique 8.0.4 cloudpickle 2.0.0
cmdstanpy 1.1.0 confecção 0.0.4 configparser 5.2.0
convertdate 2.4.0 criptografia 3.4.8 ciclista 0.11.0
cymem 2.0.7 Cython 0.29.28 databricks-automl-runtime 0.2.15
databricks-cli 0.17.4 DataBricks Feature Store 0.10.0 dbl-tempo 0.1.12
dbus-python 1.2.16 debugpy 1.5.1 decorador 5.1.1
defusedxml 0.7.1 endro 0.3.4 cache de disco 5.4.0
distlib 0.3.6 de docstring para markdown 0.11 pontos de entrada 0,4
efêm 4.1.4 em execução 0.8.3 Visão geral de facetas 1.0.0
fastjsonschema 2.16.2 fasttext 0.9.2 bloqueio de arquivo 3.6.0
Flask 1.1.2 flatbuffers 23.1.21 fonttools 4.25.0
fsspec 2022.2.0 futuro 0.18.2 gast 0.4.0
gitdb 4.0.10 GitPython 3.1.27 google-auth (autenticação do Google) 1.33.0
google-auth-oauthlib 0.4.6 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.42.0
gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0 h5py 3.6.0
hijri-converter 2.2.4 Férias 0.18 horovod 0.27.0
htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.12.0 IDNA 3.3
ImageHash 4.3.1 desequilibrado-learn 0.10.1 importlib-metadata 4.11.3
ipykernel 6.15.3 ipython 8.5.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 isodate 0.6.1 itsdangerous 2.0.1
Jedi 0.18.1 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.1.1 joblibspark 0.5.1 jsonschema 4.4.0
Cliente Jupyter 6.1.12 jupyter_core 4.11.2 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.11.0 kiwisolver 1.3.2
calendário lunar coreano 0.3.1 códigos de idioma 3.3.0 libclang 15.0.6.1
lightgbm 3.3.4 llvmlite 0.38.0 Calendário Lunar 0.0.9
Mako 1.2.0 Markdown 3.3.4 MarkupSafe 2.0.1
matplotlib 3.5.1 matplotlib-inline 0.1.2 mccabe 0.7.0
Mistune 0.8.4 mleap 0.20.0 mlflow-skinny 2.1.1
multimétodo 1.9.1 murmurhash 1.0.9 mypy-extensions 0.4.3
nbclient 0.5.13 nbconvert 6.4.4 nbformat 5.3.0
nest-asyncio 1.5.5 networkx 2.7.1 nltk 3.7
nodeenv 1.7.0 notebook 6.4.8 numba 0.55.1
numpy 1.21.5 oauthlib 3.2.0 opt-einsum 3.3.0
empacotamento 21.3 Pandas 1.4.2 pandas-profiling 3.6.2
pandocfilters 1.5.0 paramiko 2.9.2 parso 0.8.3
pathspec 0.9.0 patia 0.10.1 patsy 0.5.2
petastorm 0.12.1 pexpect 4.8.0 phik 0.12.3
pickleshare 0.7.5 Almofada 9.0.1 pip 21.2.4
platformdirs 2.6.2 enredo 5.6.0 Pluggy 1.0.0
pmdarima 2.0.2 If the text refers to a technical term or specific term that may need localization, and a translation exists, that translation should be provided instead of remaining untranslated. 3.0.8 prometheus-client 0.13.1
prompt-toolkit 3.0.20 profeta 1.1.1 protobuf 3.19.4
psutil 5.8.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 Pyarrow 7.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.10.3 pycparser 2.21
pydantic 1.10.2 pyflakes 2.5.0 Pygments 2.11.2
PyGObject 3.36.0 PyJWT 2.6.0 PyMeeus 0.5.12
PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.32 pyparsing 3.0.4
pyright 1.1.283 pyrsistent 0.18.0 python-dateutil 2.8.2
editor de Python 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-server (servidor LSP para Python) 1.6.0
Pytz 2021.3 PyWavelets 1.3.0 PyYAML 6,0
pyzmq 22.3.0 regex 15/03/2022 requests 2.27.1
requests-oauthlib 1.3.1 requests-unixsocket 0.2.0 corda 0.22.0
rsa 4.7.2 s3transfer 0.5.0 scikit-aprender 1.0.2
scipy 1.7.3 seaborn (biblioteca de visualização em Python) 0.11.2 Send2Trash 1.8.0
Ferramentas de configuração 61.2.0 setuptools-git 1.2 shap 0.41.0
simplejson 3.17.6 seis 1.16.0 segmentação 0.0.7
smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0 soupsieve 2.3.1
espaçoso 3.4.4 spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.4
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.5
ssh-import-id 5.10 dados empilhados 0.2.0 statsmodels (biblioteca para modelos estatísticos em Python) 0.13.2
tabulate 0.8.9 tangled-up-in-unicode 0.2.0 tenacidade 8.0.1
tensorboard 2.11.2 tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.11.1
tensorboard-plugin-wit 1.8.1 tensorflow-cpu 2.11.0 tensorflow-estimator 2.11.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.30.0 termcolor 2.2.0 terminado 0.13.1
caminho de teste 0.5.0 thinc 8.1.7 threadpoolctl 2.2.0
tokenize-rt 4.2.1 criadores de token 0.13.2 tomli 1.2.2
lanterna 1.13.1+cpu torchvision 0.14.1+cpu tornado 6.1
tqdm 4.64.0 traitlets 5.1.1 Transformadores 4.25.1
guarda-tipo 2.13.3 Typer 0.7.0 typing_extensions 4.1.1
ujson 5.1.0 atualizações não supervisionadas 0.1 urllib3 1.26.9
virtualenv 20.8.0 visões 0.7.5 wasabi 0.10.1
wcwidth 0.2.5 codificações web 0.5.1 websocket-client (cliente WebSocket) 0.58.0
Ferramentas 2.0.3 whatthepatch 1.0.4 wheel 0.37.1
widgetsnbextension 3.6.1 embrulhado 1.12.1 xgboost 1.7.2
yapf 0.31.0 zipp 3.7.0

Bibliotecas do Python em clusters de GPU

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
absl-py 1.0.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
Astor 0.8.1 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
atributos 21.4.0 azure-core 1.26.3 azure-cosmos 4.2.0
backcall 0.2.0 backports.entry-points-selectable 1.2.0 bcrypt 3.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 preto 22.3.0 bleach 4.1.0
felicidade 0.7.9 boto3 1.21.32 botocore 1.24.32
ferramentas de cache 4.2.2 catálogo 2.0.8 codificadores de categoria 2.5.1.post0
certificado 2021.10.8 cffi 1.15.0 chardet 4.0.0
normalizador de conjunto de caracteres 2.0.4 clique 8.0.4 cloudpickle 2.0.0
cmdstanpy 1.1.0 confecção 0.0.4 configparser 5.2.0
convertdate 2.4.0 criptografia 3.4.8 ciclista 0.11.0
cymem 2.0.7 Cython 0.29.28 databricks-automl-runtime 0.2.15
databricks-cli 0.17.4 DataBricks Feature Store 0.10.0 dbl-tempo 0.1.12
dbus-python 1.2.16 debugpy 1.5.1 decorador 5.1.1
defusedxml 0.7.1 endro 0.3.4 cache de disco 5.4.0
distlib 0.3.6 de docstring para markdown 0.11 pontos de entrada 0,4
efêm 4.1.4 em execução 0.8.3 Visão geral de facetas 1.0.0
fastjsonschema 2.16.2 fasttext 0.9.2 bloqueio de arquivo 3.6.0
Flask 1.1.2 flatbuffers 23.1.21 fonttools 4.25.0
fsspec 2022.2.0 futuro 0.18.2 gast 0.4.0
gitdb 4.0.10 GitPython 3.1.27 google-auth (autenticação do Google) 1.33.0
google-auth-oauthlib 0.4.6 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.42.0
gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0 h5py 3.6.0
hijri-converter 2.2.4 Férias 0.18 horovod 0.27.0
htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.12.0 IDNA 3.3
ImageHash 4.3.1 desequilibrado-learn 0.10.1 importlib-metadata 4.11.3
ipykernel 6.15.3 ipython 8.5.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 isodate 0.6.1 itsdangerous 2.0.1
Jedi 0.18.1 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.1.1 joblibspark 0.5.1 jsonschema 4.4.0
Cliente Jupyter 6.1.12 jupyter_core 4.11.2 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.11.0 kiwisolver 1.3.2
calendário lunar coreano 0.3.1 códigos de idioma 3.3.0 libclang 15.0.6.1
lightgbm 3.3.4 llvmlite 0.38.0 Calendário Lunar 0.0.9
Mako 1.2.0 Markdown 3.3.4 MarkupSafe 2.0.1
matplotlib 3.5.1 matplotlib-inline 0.1.2 mccabe 0.7.0
Mistune 0.8.4 mleap 0.20.0 mlflow-skinny 2.1.1
multimétodo 1.9.1 murmurhash 1.0.9 mypy-extensions 0.4.3
nbclient 0.5.13 nbconvert 6.4.4 nbformat 5.3.0
nest-asyncio 1.5.5 networkx 2.7.1 nltk 3.7
nodeenv 1.7.0 notebook 6.4.8 numba 0.55.1
numpy 1.21.5 oauthlib 3.2.0 opt-einsum 3.3.0
empacotamento 21.3 Pandas 1.4.2 pandas-profiling 3.6.2
pandocfilters 1.5.0 paramiko 2.9.2 parso 0.8.3
pathspec 0.9.0 patia 0.10.1 patsy 0.5.2
petastorm 0.12.1 pexpect 4.8.0 phik 0.12.3
pickleshare 0.7.5 Almofada 9.0.1 pip 21.2.4
platformdirs 2.6.2 enredo 5.6.0 Pluggy 1.0.0
pmdarima 2.0.2 If the text refers to a technical term or specific term that may need localization, and a translation exists, that translation should be provided instead of remaining untranslated. 3.0.8 prompt-toolkit 3.0.20
profeta 1.1.1 protobuf 3.19.4 psutil 5.8.0
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
Pyarrow 7.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pybind11 2.10.3 pycparser 2.21 pydantic 1.10.2
pyflakes 2.5.0 Pygments 2.11.2 PyGObject 3.36.0
PyJWT 2.6.0 PyMeeus 0.5.12 PyNaCl 1.5.0
pyodbc 4.0.32 pyparsing 3.0.4 pyright 1.1.283
pyrsistent 0.18.0 python-dateutil 2.8.2 editor de Python 1.0.4
python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-server (servidor LSP para Python) 1.6.0 Pytz 2021.3
PyWavelets 1.3.0 PyYAML 6,0 pyzmq 22.3.0
regex 15/03/2022 requests 2.27.1 requests-oauthlib 1.3.1
requests-unixsocket 0.2.0 corda 0.22.0 rsa 4.7.2
s3transfer 0.5.0 scikit-aprender 1.0.2 scipy 1.7.3
seaborn (biblioteca de visualização em Python) 0.11.2 Send2Trash 1.8.0 Ferramentas de configuração 61.2.0
setuptools-git 1.2 shap 0.41.0 simplejson 3.17.6
seis 1.16.0 segmentação 0.0.7 smart-open 5.2.1
smmap 5.0.0 soupsieve 2.3.1 espaçoso 3.4.4
spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.4 spark-tensorflow-distributor 1.0.0
sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.5 ssh-import-id 5.10
dados empilhados 0.2.0 statsmodels (biblioteca para modelos estatísticos em Python) 0.13.2 tabulate 0.8.9
tangled-up-in-unicode 0.2.0 tenacidade 8.0.1 tensorboard 2.11.2
tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.11.1 tensorboard-plugin-wit 1.8.1
tensorflow 2.11.0 tensorflow-estimator 2.11.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.30.0
termcolor 2.2.0 terminado 0.13.1 caminho de teste 0.5.0
thinc 8.1.7 threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1
criadores de token 0.13.2 tomli 1.2.2 lanterna 1.13.1+cu117
torchvision 0.14.1+cu117 tornado 6.1 tqdm 4.64.0
traitlets 5.1.1 Transformadores 4.25.1 guarda-tipo 2.13.3
Typer 0.7.0 typing_extensions 4.1.1 ujson 5.1.0
atualizações não supervisionadas 0.1 urllib3 1.26.9 virtualenv 20.8.0
visões 0.7.5 wasabi 0.10.1 wcwidth 0.2.5
codificações web 0.5.1 websocket-client (cliente WebSocket) 0.58.0 Ferramentas 2.0.3
whatthepatch 1.0.4 wheel 0.37.1 widgetsnbextension 3.6.1
embrulhado 1.12.1 xgboost 1.7.2 yapf 0.31.0
zipp 3.7.0

Bibliotecas de R

As bibliotecas do R são idênticas às Bibliotecas do R existentes no Databricks Runtime 12.2 LTS.

Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)

Além das bibliotecas do Java e do Scala no Databricks Runtime 12.2 LTS, o Databricks Runtime 12.2 LTS para ML contém os seguintes JARs:

Clusters de CPU

ID do grupo ID do artefato Versão
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 v0.20.0-db1
ml.dmlc xgboost4j-spark_2.12 1.7.3
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.7.3
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 2.1.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

Clusters de GPU

ID do grupo ID do artefato Versão
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 v0.20.0-db1
ml.dmlc xgboost4j-gpu_2.12 1.7.3
ml.dmlc xgboost4j-spark-gpu_2.12 1.7.3
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 2.1.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0