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Databricks Runtime 10.5 für Machine Learning (EoS)

Hinweis

Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Informationen zum Enddatum des Supports finden Sie unter "Ende des Supports" und "Ende des Lebenszyklus". Eine Übersicht aller unterstützten Databricks Runtime-Versionen finden Sie unter Versionshinweise und Kompatibilität von Databricks Runtime.

Databricks Runtime 10.5 für Machine Learning bietet eine ready-to-go Umgebung für machine learning und Data Science basierend auf Databricks Runtime 10.5 (EoS). Databricks Runtime ML enthält viele beliebte Machine Learning-Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, PyTorch und XGBoost. Databricks Runtime ML enthält AutoML, ein Tool zum automatischen Trainieren von Machine Learning-Pipelines. Databricks Runtime ML unterstützt auch verteiltes Deep Learning-Training mit Horovod.

Weitere Informationen, einschließlich Anweisungen zum Erstellen eines Databricks Runtime ML-Clusters, finden Sie unter KI und Machine Learning in Databricks.

Neue Features und Verbesserungen

Databricks Runtime 10.5 ML basiert auf Databricks Runtime 10.5. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 10.5, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zur Databricks Runtime 10.5 (EoS).

Verbesserungen an AutoML

Die folgenden Verbesserungen wurden an AutoML vorgenommen.

  • Dank der verbesserten Speicherauslastung kann AutoML mit größeren Datasets trainieren.
  • Mit der AutoML-Prognose können Sie jetzt die besten Vorhersagen des Modells mithilfe der API in eine Tabelle exportieren. Wenn output_database angegeben wird, speichert AutoML die Vorhersagen des besten Modells in einer neuen Tabelle in der angegebenen Datenbank. Die Vorhersagen werden nicht gespeichert, wenn output_database nicht angegeben wird.

Optimierungen des Databricks Feature Store

Die folgenden Verbesserungen wurden an Databricks Feature Store vorgenommen.

  • Sie können jetzt eine bestehende Featuretabelle über die drop_table-API löschen. Diese Aktion entfernt auch die zugrunde liegende Delta-Tabelle.
  • Sie können jetzt die Python-API verwenden, um einem Featuretabelle beim Erstellen oder Registrieren ein Tag hinzuzufügen und um Tags zu vorhandenen Featuretabellen hinzuzufügen, zu aktualisieren, zu löschen oder zu lesen.

Systemumgebung

Die Systemumgebung der Databricks Runtime 10.5 ML unterscheidet sich wie folgt von der Databricks Runtime 10.5:

Bibliotheken

In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgelistet, die in Databricks Runtime 10.5 ML enthalten sind und sich von den in Databricks Runtime 10.5 enthaltenen Bibliotheken unterscheiden.

Inhalt dieses Abschnitts:

Bibliotheken der obersten Ebene

Databricks Runtime 10.5 ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:

Python-Bibliotheken

Databricks Runtime 10.5 ML verwendet Virtualenv für Python Paketverwaltung und enthält viele beliebte ML-Pakete.

Zusätzlich zu den Paketen, die in den folgenden Abschnitten aufgeführt sind, umfasst Databricks Runtime 10.5 ML auch die folgenden Pakete:

  • hyperopt 0.2.7.db1
  • sparkdl 2.2.0-db6
  • feature_store 0.4.1
  • automl 1.8.0

Python-Bibliotheken auf CPU-Clustern

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 0.11.0 Antergos Linux 2015.10 (ISO-Rolling) AppDirs 1.4.4
argon2-cffi 20.1.0 Astor 0.8.1 astunparse 1.6.3
asynchroner Generator 1.10 Attrs 20.3.0 backcall 0.2.0
bcrypt 3.2.0 bidict 0.21.4 Bleichmittel 3.3.0
blis 0.7.7 boto3 1.16.7 Botocore 1.19.7
CacheWerkzeuge 4.2.4 Katalog 2.0.7 Zertifikat 2020.12.5
cffi 1.14.5 Chardet 4.0.0 klicken 7.1.2
cloudpickle 1.6.0 cmdstanpy 0.9.68 configparser 5.0.1
Convertdate 2.4.0 Kryptografie 3.4.7 Fahrradfahrer 0.10.0
cymem 2.0.6 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime 0.2.7
databricks-cli 0.16.4 dbl-tempo 0.1.2 dbus-python 1.2.16
Dekorateur 5.0.6 defusedxml 0.7.1 Dill 0.3.2
Festplatten-Cache 5.4.0 Distlib 0.3.4 Distro-Informationen 0.23ubuntu1
Einstiegspunkte 0,3 Kurzlebig 4.1.3 Übersicht der Facetten 1.0.0
fasttext 0.9.2 Dateisperrung 3.0.12 Flask 1.1.2
FlatBuffers 2.0 fsspec 0.9.0 Zukunft 0.18.2
gast 0.4.0 gitdb 4.0.9 GitPython 3.1.12
Google-Authentifizierung 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-Konverter 2.2.3 Ferien 0,13
Horovod 0.23.0 htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.5.1
IDNA 2.10 ImageHash 4.2.1 Ungleichgewichte lernen 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
es ist gefährlich 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-Preprocessing 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 Koalas 1.8.2
koreanischer Lunarkalender 0.2.1 langcodes 3.3.0 libclang 13.0.0
lightgbm 3.3.2 llvmlite 0.38.0 Mondkalender 0.0.9
Mako 1.1.3 Markdown 3.3.3 MarkupSafe 2.0.1
matplotlib 3.4.2 fehltNein 0.5.1 mistune 0.8.4
mleap 0.18.1 mlflow-skinny 1.24.0 multimethod 1.8
Murmurhash 1.0.6 nbclient 0.5.3 nbconvert 6.0.7
nbformat 5.1.3 nest-asyncio 1.5.1 networkx 2,5
Natural Language Toolkit (nltk) 3.6.1 Notebook 6.3.0 numba 0.55.1
numpy 1.20.1 oauthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0
Verpackung 21,3 Pandas 1.2.4 Pandas-Profiling 3.1.0
Pandocfilter 1.4.3 paramiko 2.7.2 Parso 0.7.0
pathie 0.6.1 patsy 0.5.1 Petastorm 0.11.4
pexpect 4.8.0 phik 0.12.2 pickleshare 0.7.5
Kissen 8.2.0 pip 21.0.1 plotly 5.6.0
pmdarima 1.8.5 vorgehäckselt 3.0.6 prometheus-client 0.10.1
Prompt-Toolkit 3.0.17 prophet 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-Module 0.2.8
pybind11 2.9.2 Pycparser 2,20 Pydantisch 1.8.2
Pygments 2.8.1 PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11
PyNaCl 1.5.0 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
requests 2.25.1 requests-oauthlib 1.3.0 requests-unixsocket 0.2.0
rsa 4.8 s3transfer 0.3.7 sacremoses 0.0.49
scikit-learn 0.24.1 SciPy 1.6.2 Seegeboren 0.11.1
Send2Trash 1.5.0 setuptools 52.0.0 setuptools-git 1.2
Schattierung 0.40.0 simplejson 3.17.2 Sechs 1.15.0
slicer 0.0.7 smart-open 5.2.1 smmap 3.0.5
Geräumig 3.2.3 spacy-legacy 3.0.9 spacy-loggers 1.0.2
Spark-Tensorflow-Distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.3
ssh-import-id 5.10 StatistikModelle 0.12.2 tabellarisieren 0.8.7
tangled-up-in-unicode 0.1.0 Hartnäckigkeit 6.2.0 TensorBoard 2.8.0
tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile (Tensorboard-Plugin-Profil) 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 Testpfad 0.4.4
tf-estimator-nightly 2.8.0.dev2021122109 thinc 8.0.15 Threadpoolctl 2.1.0
tokenizers 0.12.1 Fackel 1.10.2+cpu torchvision 0.11.3+cpu
tornado 6.1 tqdm 4.59.0 traitlets 5.0.5
Transformatoren 4.17.0 Typer 0.4.1 Erweiterungen für Typisierung 3.7.4.3
ujson 4.0.2 unbeaufsichtigte Aktualisierungen 0,1 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.4.1 Visionen 0.7.4 Wasabi 0.9.1
wcwidth (Breite eines Zeichens) 0.2.5 Webkodierungen 0.5.1 WebSocket-Client 0.57.0
Werkzeug 1.0.1 Rad 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1
Eingehüllt 1.12.1 xgboost 1.5.2 zipp 3.4.1

Python Bibliotheken auf GPU-Clustern

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 0.11.0 Antergos Linux 2015.10 (ISO-Rolling) AppDirs 1.4.4
argon2-cffi 20.1.0 Astor 0.8.1 astunparse 1.6.3
asynchroner Generator 1.10 Attrs 20.3.0 backcall 0.2.0
bcrypt 3.2.0 bidict 0.21.4 Bleichmittel 3.3.0
blis 0.7.7 boto3 1.16.7 Botocore 1.19.7
CacheWerkzeuge 4.2.4 Katalog 2.0.7 Zertifikat 2020.12.5
cffi 1.14.5 Chardet 4.0.0 klicken 7.1.2
cloudpickle 1.6.0 cmdstanpy 0.9.68 configparser 5.0.1
Convertdate 2.4.0 Kryptografie 3.4.7 Fahrradfahrer 0.10.0
cymem 2.0.6 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime 0.2.7
databricks-cli 0.16.4 dbl-tempo 0.1.2 dbus-python 1.2.16
Dekorateur 5.0.6 defusedxml 0.7.1 Dill 0.3.2
Festplatten-Cache 5.4.0 Distlib 0.3.4 Distro-Informationen 0.23ubuntu1
Einstiegspunkte 0,3 Kurzlebig 4.1.3 Übersicht der Facetten 1.0.0
fasttext 0.9.2 Dateisperrung 3.0.12 Flask 1.1.2
FlatBuffers 2.0 fsspec 0.9.0 Zukunft 0.18.2
gast 0.4.0 gitdb 4.0.9 GitPython 3.1.12
Google-Authentifizierung 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-Konverter 2.2.3 Ferien 0,13
Horovod 0.23.0 htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.5.1
IDNA 2.10 ImageHash 4.2.1 Ungleichgewichte lernen 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
es ist gefährlich 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-Preprocessing 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 Koalas 1.8.2
koreanischer Lunarkalender 0.2.1 langcodes 3.3.0 libclang 13.0.0
lightgbm 3.3.2 llvmlite 0.38.0 Mondkalender 0.0.9
Mako 1.1.3 Markdown 3.3.3 MarkupSafe 2.0.1
matplotlib 3.4.2 fehltNein 0.5.1 mistune 0.8.4
mleap 0.18.1 mlflow-skinny 1.24.0 multimethod 1.8
Murmurhash 1.0.6 nbclient 0.5.3 nbconvert 6.0.7
nbformat 5.1.3 nest-asyncio 1.5.1 networkx 2,5
Natural Language Toolkit (nltk) 3.6.1 Notebook 6.3.0 numba 0.55.1
numpy 1.20.1 oauthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0
Verpackung 21,3 Pandas 1.2.4 Pandas-Profiling 3.1.0
Pandocfilter 1.4.3 paramiko 2.7.2 Parso 0.7.0
pathie 0.6.1 patsy 0.5.1 Petastorm 0.11.4
pexpect 4.8.0 phik 0.12.2 pickleshare 0.7.5
Kissen 8.2.0 pip 21.0.1 plotly 5.6.0
pmdarima 1.8.5 vorgehäckselt 3.0.6 Prompt-Toolkit 3.0.17
prophet 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-Module 0.2.8 pybind11 2.9.2
Pycparser 2,20 Pydantisch 1.8.2 Pygments 2.8.1
PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.5.0
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 requests 2.25.1
requests-oauthlib 1.3.0 requests-unixsocket 0.2.0 rsa 4.8
s3transfer 0.3.7 sacremoses 0.0.49 scikit-learn 0.24.1
SciPy 1.6.2 Seegeboren 0.11.1 Send2Trash 1.5.0
setuptools 52.0.0 setuptools-git 1.2 Schattierung 0.40.0
simplejson 3.17.2 Sechs 1.15.0 slicer 0.0.7
smart-open 5.2.1 smmap 3.0.5 Geräumig 3.2.3
spacy-legacy 3.0.9 spacy-loggers 1.0.2 Spark-Tensorflow-Distributor 1.0.0
sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.3 ssh-import-id 5.10
StatistikModelle 0.12.2 tabellarisieren 0.8.7 tangled-up-in-unicode 0.1.0
Hartnäckigkeit 6.2.0 TensorBoard 2.8.0 tensorboard-data-server 0.6.1
tensorboard-plugin-profile (Tensorboard-Plugin-Profil) 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 Testpfad 0.4.4 tf-estimator-nightly 2.8.0.dev2021122109
thinc 8.0.15 Threadpoolctl 2.1.0 tokenizers 0.12.1
Fackel 1.10.2+cu113 torchvision 0.11.3+cu113 tornado 6.1
tqdm 4.59.0 traitlets 5.0.5 Transformatoren 4.17.0
Typer 0.4.1 Erweiterungen für Typisierung 3.7.4.3 ujson 4.0.2
unbeaufsichtigte Aktualisierungen 0,1 urllib3 1.25.11 virtualenv 20.4.1
Visionen 0.7.4 Wasabi 0.9.1 wcwidth (Breite eines Zeichens) 0.2.5
Webkodierungen 0.5.1 WebSocket-Client 0.57.0 Werkzeug 1.0.1
Rad 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1 Eingehüllt 1.12.1
xgboost 1.5.2 zipp 3.4.1

Spark-Pakete mit Python Modulen

Spark-Paket modul Python Version
Graphframes Graphframes 0.8.2-db1-spark3.2

R-Bibliotheken

Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 10.5 identisch.

Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)

Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 10.5 enthält Databricks Runtime 10.5 ML die folgenden JARs:

Rechencluster

Gruppen-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-Cluster

Gruppen-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
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