Databricks Runtime 13.3 LTS para Machine Learning
O Databricks Runtime 13.3 LTS para Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso no aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 13.3 LTS. O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas de aprendizado de máquina populares, inclusive TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui o AutoML, uma ferramenta para treinamento automático de pipelines de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também oferece suporte ao treinamento de aprendizado profundo distribuído com o uso do Horovod.
Observação
LTS significa que essa versão possui suporte de longo prazo. Consulte Ciclo de vida da versão de LTS do Databricks Runtime.
Para obter mais informações, incluindo instruções para criar um cluster de ML do Databricks Runtime, confira IA e aprendizado de máquina no Databricks.
Dica
Para ver as notas sobre a versão das versões do Databricks Runtime que chegaram ao fim do suporte (EoS), confira Notas sobre as versões do Databricks Runtime em fim de suporte. As versões do Databricks Runtime EoS foram desativadas e podem não ser atualizadas.
Novos recursos e aprimoramentos
O Databricks Runtime 13.3 LTS para ML foi criado com base no Databricks Runtime 13.3 LTS. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 13.3 LTS, inclusive o MLlib e o SparkR do Apache Spark, consulte as notas da versão do Databricks Runtime 13.3 LTS.
Aprimoramentos no Databricks Feature Store
- O Databricks Runtime 13.3 LTS para ML contém o cliente do Repositório de Recursos v0.14.0. Com a versão do cliente 0.14.0 e superior, você deve especificar as colunas de chave de carimbo de data/hora no
primary_keys
argumento. As chaves de registro de data e hora fazem parte das "chaves primárias" que identificam exclusivamente cada linha na tabela de recursos. - Agora você pode excluir valores de recurso com carimbos de data/hora antes de uma hora especificada do conjunto de treinamento. Para obter mais detalhes, consulte Definir um limite de tempo para valores de recursos históricos.
- Agora os recursos de machine learning podem ser computados sob demanda no momento da inferência. A lógica de computação de recursos, os modelos e os dados são todos regidos pelo Catálogo do Unity. Isso permite que os modelos computem recursos usando entradas que só estão disponíveis em tempo de inferência, como o local atual de um usuário. Para obter mais informações, confira Recursos de computação sob demanda usando funções do Python definidas pelo usuário.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 13.3 LTS para ML difere do Databricks Runtime 13.3 LTS nestes pontos:
- DBUtils: o Databricks Runtime ML não inclui Utilitário de biblioteca (dbutils.library) (herdado).
Use os comandos
%pip
. Confira as bibliotecas Python no escopo do notebook. - Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
- CUDA==11.7
- CuDNN==8.5.0.96-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 7.2.2
O Databricks Runtime 13.3 LTS para ML inclui o XGBoost 1.7.3, que não tem suporte para os clusters de GPU com capacidade de computação 5.2 e inferior.
O pacote miniconda foi removido do Databricks Runtime 13.0 ML e superiores.
Bibliotecas
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 13.3 LTS para ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 13.3 LTS.
Nesta seção:
- Bibliotecas de camada superior
- Bibliotecas do Python
- Bibliotecas do R
- Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Bibliotecas de camada superior
O Databricks Runtime 13.3 LTS para ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- GraphFrames
- Horovod e HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Bibliotecas do Python
O Databricks Runtime 13.3 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 13.3 LTS para ML também inclui os seguintes pacotes:
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.20.0
Para reproduzir o ambiente do Python do Databricks Runtime ML no ambiente virtual do Python local, baixe o arquivo requirements-13.3.txt e execute pip install -r requirements-13.3.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 | accelerate | 0.20.3 | aiohttp | 3.8.5 |
aiosignal | 1.3.1 | anyio | 3.5.0 | appdirs | 1.4.4 |
argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | astor | 0.8.1 |
asttokens | 2.2.1 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
attrs | 21.4.0 | audioread | 3.0.0 | azure-core | 1.28.0 |
azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12.17.0 | azure-storage-file-datalake | 12.12.0 |
backcall | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.11.1 |
black | 22.6.0 | bleach | 4.1.0 | blinker | 1.4 |
blis | 0.7.10 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
cachetools | 4.2.4 | catalogue | 2.0.9 | category-encoders | 2.6.1 |
certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
charset-normalizer | 2.0.4 | clique | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 |
cmdstanpy | 1.1.0 | confecção | 0.1.0 | configparser | 5.2.0 |
convertdate | 2.4.0 | criptografia | 37.0.1 | cycler | 0.11.0 |
cymem | 2.0.7 | Cython | 0.29.32 | dacite | 1.8.1 |
databricks-automl-runtime | 0.2.17 | databricks-cli | 0.17.7 | databricks-feature-store | 0.14.0 |
databricks-sdk | 0.1.6 | dataclasses-json | 0.5.13 | conjuntos de dados | 2.13.1 |
dbl-tempo | 0.1.23 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.0 |
decorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.4 |
diskcache | 5.6.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0,12 |
entrypoints | 0,4 | ephem | 4.1.4 | evaluate | 0.4.0 |
em execução | 1.2.0 | facets-overview | 1.0.3 | fastapi | 0.98.0 |
fastjsonschema | 2.18.0 | fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.6.0 |
Flask | 1.1.2+db1 | flatbuffers | 23.5.26 | fonttools | 4.25.0 |
frozenlist | 1.4.0 | fsspec | 2022.7.1 | future | 0.18.2 |
gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.10 | GitPython | 3.1.27 |
google-api-core | 2.8.2 | google-auth | 1.33.0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 |
google-cloud-core | 2.3.3 | google-cloud-storage | 2.10.0 | google-crc32c | 1.5.0 |
google-pasta | 0.2.0 | google-resumable-media | 2.5.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 |
greenlet | 1.1.1 | grpcio | 1.48.1 | grpcio-status | 1.48.1 |
gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 | h11 | 0.14.0 |
h5py | 3.7.0 | feriados | 0.27.1 | horovod | 0.28.1 |
htmlmin | 0.1.12 | httplib2 | 0.20.2 | httptools | 0.6.0 |
huggingface-hub | 0.16.4 | idna | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 |
imbalanced-learn | 0.10.1 | importlib-metadata | 4.11.3 | importlib_resources | 6.0.0 |
ipykernel | 6.17.1 | ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
ipywidgets | 7.7.2 | isodate | 0.6.1 | itsdangerous | 2.0.1 |
jedi | 0.18.1 | jeepney | 0.7.1 | Jinja2 | 2.11.3 |
jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 |
jsonschema | 4.16.0 | jupyter-client | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 |
jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.11.0 |
keyring | 23.5.0 | kiwisolver | 1.4.2 | langchain | 0.0.217 |
langchainplus-sdk | 0.0.20 | langcodes | 3.3.0 | launchpadlib | 1.10.16 |
lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.3 |
libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.0 | lightgbm | 3.3.5 |
llvmlite | 0.38.0 | LunarCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 |
Markdown | 3.3.4 | MarkupSafe | 2.0.1 | marshmallow | 3.20.1 |
matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 | mccabe | 0.7.0 |
mistune | 0.8.4 | mleap | 0.20.0 | mlflow-skinny | 2.5.0 |
more-itertools | 8.10.0 | msgpack | 1.0.5 | multidict | 6.0.4 |
multimethod | 1.9.1 | multiprocess | 0.70.12.2 | murmurhash | 1.0.9 |
mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
nbformat | 5.5.0 | nest-asyncio | 1.5.5 | networkx | 2.8.4 |
ninja | 1.11.1 | nltk | 3.7 | nodeenv | 1.8.0 |
notebook | 6.4.12 | numba | 0.55.1 | numexpr | 2.8.4 |
numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 | openai | 0.27.8 |
openapi-schema-pydantic | 1.2.4 | opt-einsum | 3.3.0 | empacotando | 21.3 |
pandas | 1.4.4 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 |
parso | 0.8.3 | pathspec | 0.9.0 | pathy | 0.10.2 |
patsy | 0.5.2 | petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
phik | 0.12.3 | pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 9.2.0 |
pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 | plotly | 5.9.0 |
pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.3 | pooch | 1.7.0 |
preshed | 3.0.8 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 |
prophet | 1.1.4 | protobuf | 3.19.4 | psutil | 5.9.0 |
psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
pyarrow | 8.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
pybind11 | 2.11.1 | pycparser | 2.21 | pydantic | 1.10.6 |
pyflakes | 3.0.1 | Pygments | 2.11.2 | PyGObject | 3.42.1 |
PyJWT | 2.3.0 | PyMeeus | 0.5.12 | PyNaCl | 1.5.0 |
pyodbc | 4.0.32 | pyparsing | 3.0.9 | pyright | 1.1.294 |
pyrsistent | 0.18.0 | pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil | 2.8.2 |
python-dotenv | 1.0.0 | python-editor | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 |
python-lsp-server | 1.7.1 | pytoolconfig | 1.2.2 | pytz | 2022.1 |
PyWavelets | 1.3.0 | PyYAML | 6,0 | pyzmq | 23.2.0 |
regex | 2022.7.9 | solicitações | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
responses | 0.18.0 | rope | 1.7.0 | rsa | 4.9 |
s3transfer | 0.6.0 | safetensors | 0.3.1 | scikit-learn | 1.1.1 |
scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
Send2Trash | 1.8.0 | sentence-transformers | 2.2.2 | sentencepiece | 0.1.99 |
setuptools | 63.4.1 | shap | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 |
six | 1.16.0 | slicer | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 |
smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 | soundfile | 0.12.1 |
soupsieve | 2.3.1 | soxr | 0.3.5 | spacy | 3.5.3 |
spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.4 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 | srsly | 2.4.7 |
ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.2 | starlette | 0.27.0 |
statsmodels | 0.13.2 | tabulate | 0.8.10 | tangled-up-in-unicode | 0.2.0 |
tenacity | 8.1.0 | tensorboard | 2.11.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
tensorboard-plugin-profile | 2.11.2 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow-cpu | 2.11.1 |
tensorflow-estimator | 2.11.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.32.0 | termcolor | 2.3.0 |
terminado | 0.13.1 | testpath | 0.6.0 | thinc | 8.1.10 |
threadpoolctl | 2.2.0 | tiktoken | 0.4.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
criadores de token | 0.13.3 | tomli | 2.0.1 | torch | 1.13.1+cpu |
torchvision | 0.14.1+cpu | tornado | 6.1 | tqdm | 4.64.1 |
traitlets | 5.1.1 | transformers | 4.30.2 | typeguard | 2.13.3 |
typer | 0.7.0 | typing-inspect | 0.9.0 | typing_extensions | 4.3.0 |
ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.26.11 |
uvicorn | 0.23.1 | uvloop | 0.17.0 | virtualenv | 20.16.3 |
visions | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.2 |
watchfiles | 0.19.0 | wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 |
websocket-client | 0.58.0 | websockets | 11.0.3 | Werkzeug | 2.0.3 |
whatthepatch | 1.0.2 | wheel | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 |
wordcloud | 1.9.2 | wrapt | 1.14.1 | xgboost | 1.7.6 |
xxhash | 3.2.0 | yapf | 0.31.0 | yarl | 1.9.2 |
ydata-profiling | 4.2.0 | zipp | 3.8.0 |
Bibliotecas do Python em clusters de GPU
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | accelerate | 0.20.3 | aiohttp | 3.8.5 |
aiosignal | 1.3.1 | anyio | 3.5.0 | appdirs | 1.4.4 |
argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | astor | 0.8.1 |
asttokens | 2.2.1 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
attrs | 21.4.0 | audioread | 3.0.0 | azure-core | 1.28.0 |
azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12.17.0 | azure-storage-file-datalake | 12.12.0 |
backcall | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.11.1 |
black | 22.6.0 | bleach | 4.1.0 | blinker | 1.4 |
blis | 0.7.10 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
cachetools | 4.2.4 | catalogue | 2.0.9 | category-encoders | 2.6.1 |
certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
charset-normalizer | 2.0.4 | clique | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 |
cmdstanpy | 1.1.0 | confecção | 0.1.0 | configparser | 5.2.0 |
convertdate | 2.4.0 | criptografia | 37.0.1 | cycler | 0.11.0 |
cymem | 2.0.7 | Cython | 0.29.32 | dacite | 1.8.1 |
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databricks-sdk | 0.1.6 | dataclasses-json | 0.5.13 | conjuntos de dados | 2.13.1 |
dbl-tempo | 0.1.23 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.0 |
decorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.4 |
diskcache | 5.6.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0,12 |
einops | 0.6.1 | entrypoints | 0,4 | ephem | 4.1.4 |
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isodate | 0.6.1 | itsdangerous | 2.0.1 | jedi | 0.18.1 |
jeepney | 0.7.1 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | jsonschema | 4.16.0 |
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jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.11.0 | keyring | 23.5.0 |
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MarkupSafe | 2.0.1 | marshmallow | 3.20.1 | matplotlib | 3.5.2 |
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msgpack | 1.0.5 | multidict | 6.0.4 | multimethod | 1.9.1 |
multiprocess | 0.70.12.2 | murmurhash | 1.0.9 | mypy-extensions | 0.4.3 |
nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 | nbformat | 5.5.0 |
nest-asyncio | 1.5.5 | networkx | 2.8.4 | ninja | 1.11.1 |
nltk | 3.7 | nodeenv | 1.8.0 | notebook | 6.4.12 |
numba | 0.55.1 | numexpr | 2.8.4 | numpy | 1.21.5 |
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pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 9.2.0 | pip | 22.2.2 |
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pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.11.1 | pycparser | 2.21 |
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PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | PyMeeus | 0.5.12 |
PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 4.0.32 | pyparsing | 3.0.9 |
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SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | sentence-transformers | 2.2.2 |
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starlette | 0.27.0 | statsmodels | 0.13.2 | tabulate | 0.8.10 |
tangled-up-in-unicode | 0.2.0 | tenacity | 8.1.0 | tensorboard | 2.11.0 |
tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-profile | 2.11.2 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 |
tensorflow | 2.11.1 | tensorflow-estimator | 2.11.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.32.0 |
termcolor | 2.3.0 | terminado | 0.13.1 | testpath | 0.6.0 |
thinc | 8.1.10 | threadpoolctl | 2.2.0 | tiktoken | 0.4.0 |
tokenize-rt | 4.2.1 | criadores de token | 0.13.3 | tomli | 2.0.1 |
torch | 1.13.1+cu117 | torchvision | 0.14.1+cu117 | tornado | 6.1 |
tqdm | 4.64.1 | traitlets | 5.1.1 | transformers | 4.30.2 |
typeguard | 2.13.3 | typer | 0.7.0 | typing-inspect | 0.9.0 |
typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 |
urllib3 | 1.26.11 | uvicorn | 0.23.1 | uvloop | 0.17.0 |
virtualenv | 20.16.3 | visions | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
wasabi | 1.1.2 | watchfiles | 0.19.0 | wcwidth | 0.2.5 |
webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.58.0 | websockets | 11.0.3 |
Werkzeug | 2.0.3 | whatthepatch | 1.0.2 | wheel | 0.37.1 |
widgetsnbextension | 3.6.1 | wordcloud | 1.9.2 | wrapt | 1.14.1 |
xgboost | 1.7.6 | xxhash | 3.2.0 | yapf | 0.31.0 |
yarl | 1.9.2 | ydata-profiling | 4.2.0 | zipp | 3.8.0 |
Bibliotecas do R
As bibliotecas do R são idênticas às Bibliotecas do R existentes no Databricks Runtime 13.3 LTS.
Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Além das bibliotecas do Java e do Scala no Databricks Runtime 13.3 LTS, o Databricks Runtime 13.3 LTS para ML contém os seguintes JARs:
Clusters de CPU
ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
---|---|---|
com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
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-db2-spark3.4 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.5.0 |
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 | Artifact ID | Versão |
---|---|---|
com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
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-db2-spark3.4 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.5.0 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |