Databricks Runtime 10.4 LTS för Machine Learning
Databricks Runtime 10.4 LTS for Machine Learning tillhandahåller en färdig miljö för maskininlärning och datavetenskap baserat på Databricks Runtime 10.4 LTS. Databricks Runtime ML innehåller många populära maskininlärningsbibliotek, inklusive TensorFlow, PyTorch och XGBoost. Databricks Runtime ML innehåller AutoML, ett verktyg för att automatiskt träna maskininlärningspipelines. Databricks Runtime ML stöder även distribuerad djupinlärningsträning med Horovod.
Kommentar
LTS innebär att den här versionen stöds på lång sikt. Se Livscykeln för Databricks Runtime LTS-versionen.
Mer information, inklusive instruktioner för att skapa ett Databricks Runtime ML-kluster, finns i AI och maskininlärning på Databricks.
Dricks
Information om hur du ser viktig information för Databricks Runtime-versioner som har nått supportens slut (EoS) finns i Viktig information om Databricks Runtime-slut. EoS Databricks Runtime-versionerna har dragits tillbaka och kanske inte uppdateras.
Nya funktioner och förbättringar
Databricks Runtime 10.4 LTS ML bygger på Databricks Runtime 10.4 LTS. Information om nyheter i Databricks Runtime 10.4 LTS, inklusive Apache Spark MLlib och SparkR, finns i viktig information om Databricks Runtime 10.4 LTS .
Förbättringar av Mosaic AutoML
Följande förbättringar har gjorts i Mosaic AutoML.
Mosaic AutoML är allmänt tillgängligt
Från och med Databricks Runtime 10.4 LTS ML är Mosaic AutoML allmänt tillgängligt.
Imputation av saknade värden
Nu kan du ange hur nullvärden ska imputeras. Som standard väljer AutoML en imputationsmetod baserat på kolumntyp och innehåll. Mer information finns i Impute missing values (Impute missing values ).).
Kolumnval från användargränssnittet
För klassificerings- och regressionsproblem kan du nu använda användargränssnittet utöver API:et för att ange kolumner som AutoML ska ignorera under sina beräkningar. Se Kolumnval.
Ny datatyp
AutoML stöder nu numeriska matristyper.
Anpassad plats för genererade notebook-filer och experiment
Nu kan du ange en plats på arbetsytan där AutoML ska spara genererade notebook-filer och experiment. Använd parametern experiment_dir . Se Mosaic AutoML Python API-referens.
Förbättringar av Databricks-funktionsarkivet
Följande förbättringar har gjorts i Databricks Feature Store.
- Nu kan du registrera en befintlig Delta-tabell som en funktionstabell.
Systemmiljö
Systemmiljön i Databricks Runtime 10.4 LTS ML skiljer sig från Databricks Runtime 10.4 LTS enligt följande:
- DBUtils: Databricks Runtime ML innehåller inte biblioteksverktyget (dbutils.library) (äldre).
Använd
%pipkommandon i stället. Se Python-bibliotek med notebook-omfång. - För GPU-kluster innehåller Databricks Runtime ML följande NVIDIA GPU-bibliotek:
- CUDA 11.0
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
Bibliotek
I följande avsnitt visas de bibliotek som ingår i Databricks Runtime 10.4 LTS ML som skiljer sig från de som ingår i Databricks Runtime 10.4 LTS.
I detta avsnitt:
- Bibliotek på den översta nivån
- Python-bibliotek
- R-bibliotek
- Java- och Scala-bibliotek (Scala 2.12-kluster)
Bibliotek på den översta nivån
Databricks Runtime 10.4 LTS ML innehåller följande bibliotek på den översta nivån:
- GraphFrames
- Horovod och HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Python-bibliotek
Databricks Runtime 10.4 LTS ML använder Virtualenv för Python-pakethantering och innehåller många populära ML-paket.
Förutom de paket som anges i följande avsnitt innehåller Databricks Runtime 10.4 LTS ML även följande paket:
- hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.2.0-db5
- feature_store 0.3.8
- automl 1.7.2
Python-bibliotek i CPU-kluster
Om du vill återskapa Databricks Runtime ML Python-miljön i din lokala virtuella Python-miljö laddar du ned filen requirements-10.4.txt och kör pip install -r requirements-10.4.txt. Det här kommandot installerar alla öppen källkod bibliotek som Databricks Runtime ML använder, men installerar inte Azure Databricks-utvecklade bibliotek, till exempel databricks-automl, databricks-feature-storeeller Databricks-förgreningen för hyperopt.
| Bibliotek | Version | Bibliotek | Version | Bibliotek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rullande) | 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 | bidict | 0.21.4 | blekmedel | 3.3.0 |
| blis | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 |
| cachetools | 4.2.4 | katalog | 2.0.6 | certifi | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 | klicka | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| konvertera | 2.3.2 | kryptografi | 3.4.7 | cyklist | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 | databricks-automl-runtime | 0.2.6 |
| databricks-cli | 0.16.3 | dbl-tempo | 0.1.2 | dbus-python | 1.2.16 |
| dekoratör | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.4 | distro-info | 0.23ubuntu1 |
| entrypoints | 0,3 | efem | 4.1.3 | facets-overview | 1.0.0 |
| snabbtext | 0.9.2 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 2.0 | fsspec | 0.9.0 | framtid | 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 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.39.0 | gunicorn | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.1.0 | hijri-converter | 2.2.3 | ferier | 0,12 |
| horovod | 0.23.0 | htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub | 0.1.2 |
| idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 | obalanserad inlärning | 0.8.1 |
| 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 |
| itsdangerous | 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 | 2.8.0 |
| Keras-förbearbetning | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 | Koalas | 1.8.2 |
| korean-lunar-calendar | 0.2.1 | langcodes | 3.3.0 | libclang | 13.0.0 |
| lightgbm | 3.3.2 | llvmlite | 0.38.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Mako | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 2.0.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.1 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.18.1 | mlflow-skinny | 1.24.0 | multimethod | 1,7 |
| murmurhash | 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 | notebook-fil | 6.3.0 | numba | 0.55.1 |
| numpy | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| emballage | 21,3 | Pandas | 1.2.4 | pandas-profilering | 3.1.0 |
| pandocfilter | 1.4.3 | paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 |
| Pati | 0.6.0 | Patsy | 0.5.1 | petastorm | 0.11.4 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Kudde | 8.2.0 | pip | 21.0.1 | plotly | 5.5.0 |
| pmdarima | 1.8.4 | fördefinierad | 3.0.5 | prometheus-client | 0.10.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.17 | profet | 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 |
| pybind11 | 2.9.1 | pycparser | 2,20 | pydantisk | 1.8.2 |
| Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 |
| PyNaCl | 1.4.0 | pyodbc | 4.0.30 | pyparsing | 2.4.7 |
| pyrsistent | 0.17.3 | pystan | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 |
| python-dateutil | 2.8.1 | python-editor | 1.0.4 | python-engineio | 4.3.0 |
| python-socketio | 5.4.1 | pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 |
| PyYAML | 5.4.1 | pyzmq | 20.0.0 | regex | 2021.4.4 |
| begäranden | 2.25.1 | requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 |
| RSA | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 |
| 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 | 0.40.0 | simplejson | 3.17.2 | sex | 1.15.0 |
| Slicer | 0.0.7 | smart-open | 5.2.0 | smmap | 3.0.5 |
| spacy | 3.2.1 | spacy-legacy | 3.0.8 | spacy-loggers | 1.0.1 |
| spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.1 | srsly | 2.4.1 |
| ssh-import-id | 5,10 | statsmodels | 0.12.2 | Tabellform | 0.8.7 |
| trasslig upp-i-unicode | 0.1.0 | orubblighet | 6.2.0 | tensorboard | 2.8.0 |
| tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-profile | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 |
| tensorflow-cpu | 2.8.0 | tensorflow-estimator | 2.8.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.24.0 |
| termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 |
| tf-estimator-nightly | 2.8.0.dev2021122109 | thinc | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 |
| tokenizers | 0.10.3 | fackla | 1.10.2+cpu | torchvision | 0.11.3+cpu |
| tromb | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | traitlets | 5.0.5 |
| Transformatorer | 4.16.2 | typer | 0.3.2 | skriva tillägg | 3.7.4.3 |
| ujson | 4.0.2 | obevakade uppgraderingar | 0,1 | urllib3 | 1.25.11 |
| virtualenv | 20.4.1 | Visioner | 0.7.4 | Wasabi | 0.8.2 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 |
| Werkzeug | 1.0.1 | hjul | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
| wrapt | 1.12.1 | xgboost | 1.5.2 | zipp | 3.4.1 |
Python-bibliotek i GPU-kluster
| Bibliotek | Version | Bibliotek | Version | Bibliotek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rullande) | 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 | bidict | 0.21.4 | blekmedel | 3.3.0 |
| blis | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 |
| cachetools | 4.2.4 | katalog | 2.0.6 | certifi | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 | klicka | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| konvertera | 2.3.2 | kryptografi | 3.4.7 | cyklist | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 | databricks-automl-runtime | 0.2.6 |
| databricks-cli | 0.16.3 | dbl-tempo | 0.1.2 | dbus-python | 1.2.16 |
| dekoratör | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.4 | distro-info | 0.23ubuntu1 |
| entrypoints | 0,3 | efem | 4.1.3 | facets-overview | 1.0.0 |
| snabbtext | 0.9.2 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 2.0 | fsspec | 0.9.0 | framtid | 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 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.39.0 | gunicorn | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.1.0 | hijri-converter | 2.2.3 | ferier | 0,12 |
| horovod | 0.23.0 | htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub | 0.1.2 |
| idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 | obalanserad inlärning | 0.8.1 |
| 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 |
| itsdangerous | 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 | 2.8.0 |
| Keras-förbearbetning | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 | Koalas | 1.8.2 |
| korean-lunar-calendar | 0.2.1 | langcodes | 3.3.0 | libclang | 13.0.0 |
| lightgbm | 3.3.2 | llvmlite | 0.38.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Mako | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 2.0.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.1 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.18.1 | mlflow-skinny | 1.24.0 | multimethod | 1,7 |
| murmurhash | 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 | notebook-fil | 6.3.0 | numba | 0.55.1 |
| numpy | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| emballage | 21,3 | Pandas | 1.2.4 | pandas-profilering | 3.1.0 |
| pandocfilter | 1.4.3 | paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 |
| Pati | 0.6.0 | Patsy | 0.5.1 | petastorm | 0.11.4 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Kudde | 8.2.0 | pip | 21.0.1 | plotly | 5.5.0 |
| pmdarima | 1.8.4 | fördefinierad | 3.0.5 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
| profet | 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 | pybind11 | 2.9.1 |
| pycparser | 2,20 | pydantisk | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 |
| PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.4.0 |
| pyodbc | 4.0.30 | pyparsing | 2.4.7 | pyrsistent | 0.17.3 |
| pystan | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 | python-dateutil | 2.8.1 |
| python-editor | 1.0.4 | python-engineio | 4.3.0 | python-socketio | 5.4.1 |
| pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 |
| pyzmq | 20.0.0 | regex | 2021.4.4 | begäranden | 2.25.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 | RSA | 4.7.2 |
| s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 | 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 | 0.40.0 |
| simplejson | 3.17.2 | sex | 1.15.0 | Slicer | 0.0.7 |
| smart-open | 5.2.0 | smmap | 3.0.5 | spacy | 3.2.1 |
| spacy-legacy | 3.0.8 | spacy-loggers | 1.0.1 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
| sqlparse | 0.4.1 | srsly | 2.4.1 | ssh-import-id | 5,10 |
| statsmodels | 0.12.2 | Tabellform | 0.8.7 | trasslig upp-i-unicode | 0.1.0 |
| orubblighet | 6.2.0 | tensorboard | 2.8.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-profile | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow | 2.8.0 |
| tensorflow-estimator | 2.8.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.24.0 | termcolor | 1.1.0 |
| terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 | tf-estimator-nightly | 2.8.0.dev2021122109 |
| thinc | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 | tokenizers | 0.10.3 |
| fackla | 1.10.2+cu111 | torchvision | 0.11.3+cu111 | tromb | 6.1 |
| tqdm | 4.59.0 | traitlets | 5.0.5 | Transformatorer | 4.16.2 |
| typer | 0.3.2 | skriva tillägg | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 |
| obevakade uppgraderingar | 0,1 | urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 |
| Visioner | 0.7.4 | Wasabi | 0.8.2 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 | Werkzeug | 1.0.1 |
| hjul | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 | wrapt | 1.12.1 |
| xgboost | 1.5.2 | zipp | 3.4.1 |
Spark-paket som innehåller Python-moduler
| Spark-paket | Python-modul | Version |
|---|---|---|
| graphframes | graphframes | 0.8.2-db1-spark3.2 |
R-bibliotek
R-biblioteken är identiska med R-biblioteken i Databricks Runtime 10.4 LTS.
Java- och Scala-bibliotek (Scala 2.12-kluster)
Förutom Java- och Scala-bibliotek i Databricks Runtime 10.4 LTS innehåller Databricks Runtime 10.4 LTS ML följande JAR:er:
CPU-kluster
| Grupp-ID | Artefakt-ID | Version |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.18.1-23eb1ef |
| 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 | 1.24.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.24.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
GPU-kluster
| Grupp-ID | Artefakt-ID | Version |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.18.1-23eb1ef |
| 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 | 1.24.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.24.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |