Aracılığıyla paylaş


Databricks Runtime 5.3 ML (desteklenmiyor)

Databricks bu görüntüyü Nisan 2019'da yayımladı.

Databricks Runtime 5.3 ML, Databricks Runtime 5.3 (desteklenmeyen) tabanlı makine öğrenmesi ve veri bilimi için kullanıma hazır bir ortam sağlar. ML için Databricks Runtime TensorFlow, PyTorch, Keras ve XGBoost gibi birçok popüler makine öğrenmesi kitaplığı içerir. Horovod kullanarak dağıtılmış derin öğrenme eğitimini de destekler.

Databricks Runtime ML kümesi oluşturma yönergeleri de dahil olmak üzere daha fazla bilgi için bkz . Databricks'te AI ve Machine Learning.

Yeni özellikler

Databricks Runtime 5.3 ML, Databricks Runtime 5.3'ün üzerine kurulmuştur. Databricks Runtime 5.3'teki yenilikler hakkında bilgi için bkz . Databricks Runtime 5.3 (desteklenmeyen) sürüm notları. Databricks Runtime 5.3 ML, kitaplık güncelleştirmelerine ek olarak aşağıdaki yeni özellikleri de sunar:

  • MLflow + Apache Spark MLlib tümleştirmesi: Databricks Runtime 5.3 ML, PySpark ayarlama algoritmaları ve TrainValidationSplitkullanılarak uygun modeller için MLflow çalıştırmalarınınCrossValidator otomatik olarak günlüğe kaydedilmesini destekler.

    Önemli

    Bu özellik, Özel Önizleme sürümündedir. Etkinleştirme hakkında bilgi edinmek için Azure Databricks satış temsilcinize başvurun.

  • Aşağıdaki kitaplıkları en son sürüme yükseltir:

    • 0.8.0 ile 0.12.1 arasında PyArrow: BinaryType Ok tabanlı dönüştürme tarafından desteklenir ve PandasUDF'de kullanılabilir.
    • 0.15.2'den 0.16.0'a kadar horovod.
    • TensorboardX 1.4'ten 1.6'ya.

Databricks ML Modeli Dışarı Aktarma API'si kullanım dışı bırakıldı. Azure Databricks bunun yerine MLlib model türlerinin daha geniş bir kapsamını sağlayan MLeap kullanılmasını önerir. Daha fazla bilgi için bkz . MLeap ML modeli dışarı aktarma.

Not

Ayrıca Databricks Runtime 5.3, derin öğrenme iş yükleri için yüksek performanslı G/Ç sağlayan her çalışandan paylaşılan depolama konumuna file:/dbfs/mlveri yükleme, model denetim noktası oluşturma ve günlüğe kaydetme için iyileştirilmiş yeni bir FUSE bağlaması içerir. Bkz . Makine öğrenmesi ve derin öğrenme için veri yükleme.

Bakım güncelleştirmeleri

Bkz . Databricks Runtime 5.4 ML bakım güncelleştirmeleri.

Sistem ortamı

Databricks Runtime 5.3 ML'deki sistem ortamı, Databricks Runtime 5.3'ten aşağıdaki gibi farklıdır:

  • Python: Python 2 kümeleri için 2.7.15 ve Python 3 kümeleri için 3.6.5.
  • DBUtils: Databricks Runtime 5.3 ML, Kitaplık yardımcı programı (dbutils.library) (eski) içermez.
  • GPU kümeleri için aşağıdaki NVIDIA GPU kitaplıkları:
    • Tesla sürücüsü 396.44
    • CUDA 9.2
    • CUDNN 7.2.1

Kitaplık

Aşağıdaki bölümlerde Databricks Runtime 5.3 ML'de bulunan ve Databricks Runtime 5.3'teki kitaplıklardan farklı kitaplıklar listelenmiştir.

Üst katman kitaplıkları

Databricks Runtime 5.3 ML aşağıdaki üst katman kitaplıklarını içerir:

Python kitaplıkları

Databricks Runtime 5.3 ML, Python paket yönetimi için Conda kullanır. Sonuç olarak, Databricks Runtime ile karşılaştırıldığında önceden yüklenmiş Python kitaplıklarında önemli farklılıklar vardır. Conda paket yöneticisi kullanılarak yüklenen sağlanan Python paketlerinin ve sürümlerinin tam listesi aşağıda verilmiştir.

Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm Kitaplık Sürüm
absl-py 0.7.0 argparse 1.4.0 asn1crypto 0.24.0
Astor 0.7.1 backports-abc 0,5 backports.functools-lru-cache 1.5
backports.weakref 1.0.post1 bcrypt 3.1.6 Çamaşır suyu 2.1.3
Boto 2.48.0 boto3 1.7.62 botocore 1.10.62
sertifikalı 2018.04.16 cffi 1.11.5 chardet 3.0.4
cloudpickle 0.5.3 colorama 0.3.9 yapılandırmaparser 3.5.0
Şifreleme 2.2.2 Cycler 0.10.0 Cython 0.28.2
Dekoratör 4.3.0 docutils 0,14 Entrypoints 0.2.3
enum34 1.1.6 et-xmlfile 1.0.1 funcsigs 1.0.2
functools32 3.2.3-2 fusepy 2.0.4 Vadeli 3.2.0
Gast 0.2.2 grpcio 1.12.1 h5py 2.8.0
horovod 0.16.0 html5lib 1.0.1 ıdna 2,6
ıpaddress 1.0.22 ipython 5.7.0 ipython_genutils 0.2.0
jdcal 1.4 Jinja2 2.10 jmespath 0.9.3
jsonschema 2.6.0 jupyter-client 5.2.3 jupyter-core 4.4.0
Keras 2.2.4 Keras Uygulamaları 1.0.6 Keras-Preprocessing 1.0.5
kiwisolver 1.0.1 linecache2 1.0.0 llvmlite 0.23.1
lxml 4.2.1 Markdown 3.0.1 İşaretlemeyi Kasa 1.0
matplotlib 2.2.2 yanlış 0.8.3 mleap 0.8.1
Sahte 2.0.0 msgpack 0.5.6 nbconvert 5.3.1
nbformat 4.4.0 Burun 1.3.7 burun dışlama 0.5.0
numba 0.38.0+0.g2a2b772fc.dirty numpy 1.14.3 olefile 0.45.1
openpyxl 2.5.3 pandas 0.23.0 pandocfilters 1.4.2
paramiko 2.4.1 pathlib2 2.3.2 Patsy 0.5.0
pbr 5.1.1 pexpect 4.5.0 pickleshare 0.7.4
Yastık 5.1.0 Pip 10.0.1 Kat 3.11
prompt-toolkit 1.0.15 protobuf 3.6.1 psutil 5.6.0
psycopg2 2.7.5 ptyprocess 0.5.2 serçe 0.12.1
pyasn1 0.4.5 pycparser 2.18 Pygments 2.2.0
PyNaCl 1.3.0 pyOpenSSL 18.0.0 pyparsing 2.2.0
PySocks 1.6.8 Python 2.7.15 python-dateutil 2.7.3
pytz 2018.4 PyYAML 3.12 pyzmq 17.0.0
istekler 2.18.4 s3transfer 0.1.13 scandir 1.7
scikit-learn 0.19.1 scipy 1.1.0 Sinan 0.8.1
kurulum araçları 39.1.0 simplegeneric 0.8.1 singledispatch 3.4.0.3
Altı 1.11.0 statsmodeller 0.9.0 altişlem32 3.5.3
tensorboard 1.12.2 tensorboardX 1.6 tensorflow 1.12.0
termcolor 1.1.0 test yolu 0.3.1 Meşale 0.4.1
torchvision 0.2.1 Kasırga 5.0.2 traceback2 1.4.0
traitlets 4.3.2 unittest2 1.1.0 urllib3 1.22
virtualenv 16.0.0 wcwidth 0.1.7 webencodings 0.5.1
Werkzeug 0.14.1 Tekerlek 0.31.1 kaydırma 1.10.11
wsgiref 0.1.2

Ayrıca, aşağıdaki Spark paketleri Python modüllerini içerir:

Spark Paketi Python Modülü Sürüm
graf çerçeveleri graf çerçeveleri 0.7.0-db1-spark2.4
spark-deep-learning sparkdl 1.5.0-db1-spark2.4
tensorframes tensorframes 0.6.0-s_2.11

R kitaplıkları

R kitaplıkları Databricks Runtime 5.3'teki R Kitaplıklarıyla aynıdır.

Java ve Scala kitaplıkları (Scala 2.11 kümesi)

Databricks Runtime 5.3'teki Java ve Scala kitaplıklarına ek olarak, Databricks Runtime 5.3 ML aşağıdaki JAR'leri içerir:

Grup Kimliği Yapıt Kimliği Sürüm
com.databricks spark-deep-learning 1.5.0-db1-spark2.4
com.typesafe.akka akka-actor_2.11 2.3.11
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.11 0.13.0
ml.dmlc xgboost4j 0,81
ml.dmlc xgboost4j-spark 0,81
org.graphframes graphframes_2.11 0.7.0-db1-spark2.4
org.tensorflow libtensorflow 1.12.0
org.tensorflow libtensorflow_jni 1.12.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.11 1.12.0
org.tensorflow tensorflow 1.12.0
org.tensorframes tensorframes 0.6.0-s_2.11