Politique de maintenance de Databricks Runtime ML
Databricks Runtime ML inclut une variété de bibliothèques ML et DL populaires. Les bibliothèques sont mises à jour à chaque version pour inclure de nouvelles fonctionnalités et des correctifs. Cet article décrit les bibliothèques de premier niveau prises en charge, leur cadence de mise à jour et les scénarios de dépréciation des bibliothèques.
Politique de prise en charge des bibliothèques
Databricks a désigné un sous-ensemble des bibliothèques prises en charge comme bibliothèques de premier niveau. Pour ces bibliothèques, Databricks offre une cadence de mise à jour plus rapide, en mettant à jour les dernières versions des packages à chaque nouvelle version du runtime (sauf en cas de conflits de dépendances). Databricks offre également un support avancé, des tests et des optimisations intégrées pour les bibliothèques de premier plan. Les bibliothèques de premier niveau ne sont ajoutées ou supprimées qu'avec les versions majeures.
La liste complète des bibliothèques de niveau supérieur est :
Pour une liste de toutes les bibliothèques incluses dans chaque version du runtime, consultez les notes de version pour Databricks Runtime ML.
À partir de Databricks Runtime 18.0 ML, TensorFlow et spark-tensorflow-connector ne sont plus des bibliothèques de premier plan.
Politique d'obsolescence des bibliothèques
Databricks pourrait supprimer une bibliothèque de la liste de premier niveau dans les situations suivantes :
- Si la bibliothèque n'a pas de nouveaux commits depuis deux mois et aucune nouvelle version depuis plus de six mois. Databricks pourrait réintégrer la bibliothèque supprimée lorsque la maintenance active reprendra.
- Si l'utilisation de la bibliothèque diminue de manière significative.
- Les bibliothèques sont remplacées si de nouveaux packages ont été ajoutés pour combler des lacunes importantes.
Databricks supprimera une bibliothèque préinstallée lorsque la bibliothèque atteint l'une des conditions suivantes :
-
La bibliothèque n'est plus activement maintenue. Une bibliothèque est considérée comme n'étant pas activement maintenue lorsque l'une des conditions suivantes est remplie :
- Aucun nouveau commit depuis trois mois et aucune nouvelle publication depuis plus de neuf mois.
- Le repository de la bibliothèque est archivé.
- Un arrêt de maintenance annoncé pour cette bibliothèque.
-
Aucune version stable n'a été trouvée fonctionnelle pour le nouveau runtime.
Lorsqu'une bibliothèque est prévue pour la suppression, Databricks prend les mesures suivantes pour notifier les clients :
- Un avertissement de dépréciation est ajouté dans les notes de version du runtime, indiquant que la bibliothèque sera supprimée dans la prochaine version majeure de Databricks Runtime ML.
- Une notification s'affiche lors de l'importation de la bibliothèque, indiquant qu'elle sera supprimée dans la prochaine version majeure de Databricks Runtime ML.
- La documentation Databricks qui référence la bibliothèque est mise à jour pour indiquer que la bibliothèque est prévue pour être supprimée.
Pour continuer à utiliser une bibliothèque après sa suppression, vous pouvez soit l'installer manuellement, soit utiliser une version antérieure de Databricks Runtime ML.