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Databricks Runtime 5.1 (EoS) ML

nota

O suporte para essa versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para saber a data do fim do suporte, consulte Histórico do fim do suporte. Para conhecer todas as versões compatíveis do site Databricks Runtime, consulte Databricks Runtime notas sobre as versões e a compatibilidade.

A Databricks lançou esta versão em dezembro de 2018.

O Databricks Runtime 5.1 ML oferece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 5.1 (EoS). Databricks Os tempos de execução para ML contêm muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch, Keras, e XGBoost. Ele também oferece suporte ao treinamento distribuído do TensorFlow usando o Horovod.

Para obter mais informações, incluindo instruções para criar um cluster Databricks Runtime ML , consulte AI e aprendizado de máquina em Databricks.

Novo recurso​

O Databricks Runtime 5.1 ML foi desenvolvido com base no Databricks Runtime 5.1. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 5.1, consulte as notas sobre a versão Databricks Runtime 5.1 (EoS). Além das atualizações da biblioteca existente na biblioteca, o site Databricks Runtime 5.1 ML inclui o seguinte novo recurso:

  • PyTorch para criar redes de aprendizagem profunda.
nota

As versões do Databricks Runtime ML recebem todas as atualizações de manutenção da versão básica do Databricks Runtime. Para obter uma lista de todas as atualizações de manutenção, consulte Atualizações de manutenção para o Databricks Runtime (arquivado).

Ambiente do sistema​

A diferença no ambiente do sistema no Databricks Runtime 5.1 e no Databricks Runtime 5.1 ML é a seguinte:

  • Python O senhor pode usar os seguintes métodos: 2.7.15 para Python 2 clustering e 3.6.5 para Python 3 clustering.
  • DBUtils : Databricks Runtime 5.1 ML não contém utilidades de biblioteca (dbutils.biblioteca) (legado).
  • Para o clustering de GPU, a seguinte biblioteca de GPUs NVIDIA:
    • Motorista Tesla 396.44
    • CUDA 9.2
    • CUDNN 7.2.1

biblioteca​

As diferenças entre a biblioteca incluída em Databricks Runtime 5.1 e as incluídas em Databricks Runtime 5.1 ML estão listadas nesta seção.

Python biblioteca​

Databricks Runtime 5.1 O site ML usa o site Conda para o gerenciamento do pacote Python. Como resultado, há grandes mudanças na Python biblioteca pré-instalada em comparação com a Databricks Runtime. A seguir, a lista completa do pacote Python e as versões instaladas usando o gerenciador de pacotes Conda.

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

abl-py

0.6.1

argparse

1.4.0

criptomoeda asn1

0,24,0

pastor

0.7.1

backports-abc

0.5

backports.functools-lru-cache

1.5

backports.weakref

1.0. postagem 1

bcriptar

3.1.4

cândida

2.1.3

Boto

2,48,0

boto3

1,7,62

botocore

1,10,62

certifi

2018,04.16

caffi

1,11.5

chardet

3.0.4

salmoura

0.5.3

colorama

0.3.9

analisador de configuração

3.5.0

criptografia

2.2.2

ciclador

0.10.0

Cython

0,28,2

decorador

4.3.0

docutils

0,14

pontos de entrada

0.2.3

enum34

1.1.6

arquivo et-xml

1.0.1

funçõs

1.0.2

functools32

3.2.3-2

fusepy

2.0.4

futuros

3.2.0

ímpeto

0.2.0

grócio

1.12.1

h5py

2.8.0

Horovod

0,15.0

html5lib

1.0.1

Índia

2.6

endereço IP

1,0.22

ipython

5.7.0

ipython_genutils

0.2.0

jdcal

1.4

Jinja 2

2,10

jmespath

0.9.3

esquema json

2.6.0

cliente jupyter

5.2.3

núcleo jupyter

4.4.0

Keras

2.2.4

Keras-Applications

1.0.6

Keras-Pré-processamento

1.0.5

solucionador de kiwi

1.0.1

cache de linha 2

1.0.0

llvmlite

0.23,1

lxml

4.2.1

Markdown

3.0.1

MarkupSafe

1,0

Matplotlib

2.2.2

confundir

0,8.3

pular

0.8.1

zombam

2.0.0

pacote de mensagens

0.5.6

nbconvert

5.3.1

formato nb

4.4.0

nariz

1.3.7

nariz-exclui

0.5.0

numba

0,38,0+0,g2a2b772fc.dirty

entorpecido

1,14.3

Arquivo de óleo

0,45,1

openpyxl

2.5.3

Pandas

0,23,0

filtros pandóicos

1.4.2

paramiko

2.4.1

pathlib2

2.3.2

bode expiatório

0.5.0

pbr

5.1.1

esperar

4.5.0

picles

0.7.4

Travesseiro

5.1.0

pip

10.0.1

dobra

3,11

kit de ferramentas de aviso

1,0.15

protobuf

3.6.1

psycopg2

2.7.5

processo pty

0.5.2

flecha

0,8.0

pyasn1

0.4.4

pycparser

2,18

Pigmentos

2.2.0

PyNaCL

1.3.0

PyOpenSSL

18,0.0

análise de pipa

2.2.0

Meias PY

1.6.8

Python

2.7.15

Python-dateutil

2.7.3

pytz

2018,4

PyYAML

3,12

pizma

17.0.0

pedidos

2.18.4

transferência s3

0.1.13

mais escandalosa

1.7

scikit-learn

0.19.1

pegajoso

1.1.0

marítimo

0.8.1

ferramentas de configuração

39,10

genérico simples

0.8.1

despacho único

3.4.0.3

seis

1.11.0

modelos de estatísticas

0.9.0

subprocesso32

3.5.3

TensorBoard

1.12.0

TensorBoard X

1.4

TensorFlow

1.12.0

cor do termo

1.1.0

caminho de teste

0.3.1

lanterna

0.4.1

visão de tocha

0.2.1

tornado

5.0.2

rastreio 2

1.4.0

almôndegas

4.3.2

teste unitário 2

1.1.0

urllib3

1,22

ambiente virtual

16,0.0

largura do wc

0.1.7

codificações da web

0.5.1

Utilitário

0,14.1

Python wheel

0,31,1

embrulhar

1.10.11

wsgiref

0.1.2

Além disso, os seguintes pacotes Spark incluem módulos Python:

Spark pacote

Módulo Python

Versão

tensorframes

tensorframes

0.6.0-s_2.11

graphframes

graphframes

0.6.0-db3-spark2.4

aprendizagem profunda

cintilante

1.4.0-db2-spark2.4

R biblioteca​

A biblioteca R é idêntica à biblioteca R em Databricks Runtime 5.1.

Java e biblioteca ( 2.11 clustering) Scala Scala​

Além de Java e Scala biblioteca em Databricks Runtime 5.1, Databricks Runtime 5.1 ML contém os seguintes JARs:

ID do grupo

ID do artefato

Versão

com.databricks

aprendizagem profunda

1.4.0-db2-spark2.4

org.tensorframes

tensorframes

0.6.0-s_2.11

org.graphframes

quadros de gráfico_2.11

0.6.0-db3-spark2.4

org.tensorflow

libtensorflow

1.12.0

org.tensorflow

libtensorflow_jni

1.12.0

org.tensorflow

conector de fluxo tensor de faísca_2.11

1.12.0

org.tensorflow

TensorFlow

1.12.0

ml.dmlc

xgboost4j

0,81

ml.dmlc

xgboost4j-Spark

0,81

ml.combust.mleap

mleap-databricks-runtime_2.11

0,13,0

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