Databricks Runtime 11.1 para aprendizado de máquina (EoS)
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.
O Databricks Runtime 11.1 for Machine Learning oferece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 11.1 (EoS). Databricks Runtime ML Contém muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch, e XGBoost. Databricks Runtime ML inclui AutoMLuma ferramenta para treinar automaticamente o pipeline de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também oferece suporte ao treinamento de aprendizagem profunda distribuída usando o Horovod.
Para obter mais informações, incluindo instruções para criar um cluster Databricks Runtime ML , consulte AI e aprendizado de máquina em Databricks.
Estas notas sobre a versão podem incluir referências a recursos que não estão disponíveis no Google Cloud a partir desta versão.
Novos recursos e melhorias
O Databricks Runtime 11.1 ML foi desenvolvido com base no Databricks Runtime 11.1. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 11.1, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas sobre a versão Databricks Runtime 11.1 (EoS).
Aprimoramentos do AutoML
Os seguintes aprimoramentos foram feitos no AutoML.
- Quando o site AutoML detecta que um problema de classificação é binário, ele calcula as métricas de classificação binária e infere a classe positiva do problema. Você também pode especificar a classe positiva usando um novo parâmetro
pos_label. Para obter detalhes, consulte Referência da API Python do AutoML. - Para problemas de previsão, o AutoML agora pode lidar com o cenário em que o horizonte é longo em relação ao intervalo de tempo dos dados de treinamento.
Aprimoramentos no Databricks recurso Store
Os seguintes aprimoramentos foram feitos no Databricks recurso Store.
- Agora, o senhor pode atualizar manualmente a fonte de dados de uma tabela de recursos usando o recurso Store Python API.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 11.1 ML difere do Databricks Runtime 11.1 da seguinte forma:
- DBUtils : Databricks Runtime ML não inclui utilidades de biblioteca (dbutils.biblioteca) (legado). Em vez disso, use
%pipcomando. NotebookConsulte -scoped Pythonbiblioteca. - Para o clustering de GPU, o site Databricks Runtime ML inclui a seguinte biblioteca de GPUs NVIDIA:
- CUDA 11.3
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.9.9
- TensorRT 7.2.2
biblioteca
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas em Databricks Runtime 11.1 ML que diferem daquelas incluídas em Databricks Runtime 11.1.
Nesta secção:
- Biblioteca de primeira linha
- Bibliotecas Python
- R biblioteca
- Java e Scala biblioteca (Scala 2.12 clustering)
Biblioteca de primeira linha
Databricks Runtime 11.1 O site ML inclui as seguintes bibliotecas de primeira linha:
- GraphFrames
- Horovod e HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Python biblioteca
Databricks Runtime 11.1 O ML usa o Virtualenv para o gerenciamento do pacote Python e inclui muitos pacotes populares do ML.
Além do pacote especificado nas seções a seguir, Databricks Runtime 11.1 ML também inclui o seguinte pacote:
- Hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.2.0-db6
- recurso 0.5.0
- automl 1.11.0
Python biblioteca sobre clustering de CPU
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
abl-py | 1.0.0 | Antergos Linux | 2015.10 (versão ISO) | argônio-2-cffi | 20.1.0 |
pastor | 0.8.1 | atunparse | 1.6.3 | gerador assíncrono | 1,10 |
atrai | 21.2.0 | núcleo do azure | 1.22.1 | azure-cosmos | 4.2.0 |
chamada de volta | 0.2.0 | backports.pontos de entrada selecionáveis | 1.1.1 | bcriptar | 3.2.2 |
cândida | 4.0.0 | blis | 0.7.8 | boto3 | 1.21,18 |
botocore | 1,24,18 | ferramentas de cache | 5.2.0 | catálogo | 2.0.7 |
certifi | 2021.10.8 | caffi | 1,14.6 | chardet | 4.0.0 |
normalizador de conjuntos de caracteres | 2.0.4 | clique | 8.0.3 | salmoura | 2.0.0 |
cmdstanpy | 0,9,68 | analisador de configuração | 5.2.0 | data de conversão | 2.4.0 |
criptografia | 3.4.8 | ciclador | 0.10.0 | cimem | 2.0.6 |
Cython | 0,29,24 | databricks-automl-runtime | 0.2.9.1 | Databricks-CLI | 0,16.8 |
dbl-tempo | 0.1.12 | dbus-Python | 1.2.16 | depurar | 1.4.1 |
decorador | 5.1.0 | xml desfundido | 0.7.1 | endro | 0.3.4 |
cache em disco | 5.4.0 | distlib | 0.3.4 | informação da distribuição | 0,23 ubuntu 1 |
pontos de entrada | 0,3 | efema | 4.1.3 | visão geral das facetas | 1.0.0 |
texto rápido | 0.9.2 | bloqueio de arquivo | 3.3.1 | Frasco | 1.1.2 |
tampões planos | 1,12 | fsspec | 2021,8.1 | futuro | 0,18.2 |
ímpeto | 0.4.0 | gitdb | 4.0.9 | GitPython | 3.1.27 |
autenticação do Google | 2.6.0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 | google-pasta | 0.2.0 |
grócio | 1,44,0 | unicórnio | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
h5py | 3.3.0 | conversor híjri | 2.2.4 | férias | 0,14.2 |
Horovod | 0,24,3 | html/min | 0.1.12 | abraçando o face-hub | 0.8.1 |
Índia | 3.2 | Hash de imagem | 4.2.1 | aprendizado desequilibrado | 0.8.1 |
importlib-metadados | 4.8.1 | ipykernel | 6.12.1 | ipython | 7,32,0 |
ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.0 | isodato | 0.6.1 |
é perigoso | 2.0.1 | jedi | 0,18.0 | Jinja 2 | 2.11.3 |
jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.5.0 |
esquema json | 3.2.0 | cliente jupyter | 6.1.12 | núcleo jupyter | 4.8.1 |
pigmentos jupyterlab | 0.1.2 | widgets jupyterlab | 1.0.0 | Keras | 2.9.0 |
Keras-Pré-processamento | 1.1.2 | solucionador de kiwi | 1.3.1 | calendário lunar coreano | 0.2.1 |
códigos de idioma | 3.3.0 | libclang | 14,0.1 | LightGBM | 3.3.2 |
llvmlite | 0,38,1 | Calendário lunar | 0,0.9 | Mako | 1.2.0 |
Markdown | 3.3.6 | MarkupSafe | 2.0.1 | Matplotlib | 3.4.3 |
matplotlib-inline | 0.1.2 | faltando não | 0.5.1 | confundir | 0,8.4 |
pular | 0,20,0 | malflow-skinny | 1.27.0 | multimétodo | 1,8 |
murmurar | 1.0.7 | cliente nb | 0.5.3 | nbconvert | 6.1.0 |
formato nb | 5.1.3 | nest-assíncio | 1.5.1 | redes | 2.6.3 |
nltk | 3.6.5 | notebook | 6.4.5 | numba | 0,55,2 |
entorpecido | 1.20.3 | oauthlib | 3.2.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
fazendo às malas | 21,0 | Pandas | 1.3.4 | perfil de pandas | 3.1.0 |
filtros pandóicos | 1.4.3 | paramiko | 2.9.2 | parso | 0.8.2 |
patia | 0.6.2 | bode expiatório | 0.5.2 | petastorme | 0,11.4 |
esperar | 4.8.0 | phik | 0.12.2 | picles | 0.7.5 |
Travesseiro | 8.4.0 | pip | 21.2.4 | platformdirs | 2.5.2 |
Plotly | 5.8.2 | pmdarima | 1.8.5 | pressionado | 3.0.6 |
cliente prometheus | 0.11.0 | kit de ferramentas de aviso | 3,0.20 | Prophet | 1.0.1 |
protobuf | 3.19.4 | pistila | 5.8.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
processo pty | 0.7.0 | flecha | 7.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 |
módulos pyasn1 | 0.2.8 | pybind11 | 2.9.2 | pycparser | 2,20 |
pidântico | 1.8.2 | Pigmentos | 2.10.0 | Objeto PYG | 3,36,0 |
PyJWT | 2.4.0 | Pymeeus | 0.5.11 | PyNaCL | 1.5.0 |
pyodbc | 4,0.31 | análise de pipa | 3.0.4 | persistente | 0,18.0 |
pystan | 2.19.1.1 | Python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 | Python-dateutil | 2.8.2 |
Python-editor | 1.0.4 | pytz | 2021,3 | PY Wavelets | 1.1.1 |
PyYAML | 6,0 | pizma | 22.2.1 | regex | 2021,8.3 |
pedidos | 2.26.0 | solicitações-oauthlib | 1.3.1 | solicitações - soquete unix | 0.2.0 |
rsa | 4,8 | transferência s3 | 0.5.2 | scikit-learn | 0,24,2 |
pegajoso | 1.7.1 | marítimo | 0.11.2 | Enviar 2 lixeiras | 1.8.0 |
ferramentas de configuração | 58,0,4 | ferramentas de configuração - git | 1.2 | forma | 0,40,0 |
simplejson | 3.17.6 | seis | 1,16.0 | fatiador | 0.0.7 |
aberto de forma inteligente | 5.2.1 | tapa | 5.0.0 | espaçoso | 3.3.1 |
legado espacial | 3.0.9 | registradores espaciais | 1.0.2 | distribuidor de fluxo tensor de faísca | 1.0.0 |
sqlparse | 0.4.2 | sensatamente | 2.4.3 | ID de importação ssh | 5,10 |
modelos de estatísticas | 0.12.2 | tabular | 0,8.9 | emaranhado em unicode | 0.1.0 |
tenacidade | 8.0.1 | TensorBoard | 2.9.1 | TensorBoard-servidor de dados | 0.6.1 |
TensorBoard-perfil do plugin | 2.8.0 | TensorBoard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow-cpu | 2.9.1 |
estimador de fluxo tensor | 2.9.0 | tensorflow-io-GCS-filesystem | 0.26.0 | cor do termo | 1.1.0 |
terminado | 0.9.4 | caminho de teste | 0.5.0 | uma coisa | 8.0.17 |
threadpool ctl | 2.2.0 | tokenizadores | 0.12.1 | lanterna | 1.11.0+cpu |
visão de tocha | 0.12.0+cpu | tornado | 6.1 | tqdm | 4,62,3 |
almôndegas | 5.1.0 | transformadores | 4.20.0 | digitar | 0.4.2 |
extensões de digitação | 3.10.0.2 | junhão | 4.0.2 | atualizações autônomas | 0,1 |
urllib3 | 1.26.7 | ambiente virtual | 20,8.0 | visões | 0.7.4 |
wasabi | 0.9.1 | largura do wc | 0.2.5 | codificações da web | 0.5.1 |
cliente websocket | 1.3.1 | Utilitário | 2.0.2 | Python wheel | 0,37,0 |
extensão widgetsnb | 3.6.0 | embrulhar | 1.12.1 | xgboost | 1.5.2 |
zíper | 3.6.0 |
Python biblioteca sobre clustering de GPU
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
abl-py | 1.0.0 | Antergos Linux | 2015.10 (versão ISO) | argônio-2-cffi | 20.1.0 |
pastor | 0.8.1 | atunparse | 1.6.3 | gerador assíncrono | 1,10 |
atrai | 21.2.0 | núcleo do azure | 1.22.1 | azure-cosmos | 4.2.0 |
chamada de volta | 0.2.0 | backports.pontos de entrada selecionáveis | 1.1.1 | bcriptar | 3.2.2 |
cândida | 4.0.0 | blis | 0.7.8 | boto3 | 1.21,18 |
botocore | 1,24,18 | ferramentas de cache | 5.2.0 | catálogo | 2.0.7 |
certifi | 2021.10.8 | caffi | 1,14.6 | chardet | 4.0.0 |
normalizador de conjuntos de caracteres | 2.0.4 | clique | 8.0.3 | salmoura | 2.0.0 |
cmdstanpy | 0,9,68 | analisador de configuração | 5.2.0 | data de conversão | 2.4.0 |
criptografia | 3.4.8 | ciclador | 0.10.0 | cimem | 2.0.6 |
Cython | 0,29,24 | databricks-automl-runtime | 0.2.9.1 | Databricks-CLI | 0,16.8 |
dbl-tempo | 0.1.12 | dbus-Python | 1.2.16 | depurar | 1.4.1 |
decorador | 5.1.0 | xml desfundido | 0.7.1 | endro | 0.3.4 |
cache em disco | 5.4.0 | distlib | 0.3.4 | informação da distribuição | 0,23 ubuntu 1 |
pontos de entrada | 0,3 | efema | 4.1.3 | visão geral das facetas | 1.0.0 |
texto rápido | 0.9.2 | bloqueio de arquivo | 3.3.1 | Frasco | 1.1.2 |
tampões planos | 1,12 | fsspec | 2021,8.1 | futuro | 0,18.2 |
ímpeto | 0.4.0 | gitdb | 4.0.9 | GitPython | 3.1.27 |
autenticação do Google | 2.6.0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 | google-pasta | 0.2.0 |
grócio | 1,44,0 | unicórnio | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
h5py | 3.3.0 | conversor híjri | 2.2.4 | férias | 0,14.2 |
Horovod | 0,24,3 | html/min | 0.1.12 | abraçando o face-hub | 0.8.1 |
Índia | 3.2 | Hash de imagem | 4.2.1 | aprendizado desequilibrado | 0.8.1 |
importlib-metadados | 4.8.1 | ipykernel | 6.12.1 | ipython | 7,32,0 |
ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.0 | isodato | 0.6.1 |
é perigoso | 2.0.1 | jedi | 0,18.0 | Jinja 2 | 2.11.3 |
jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.5.0 |
esquema json | 3.2.0 | cliente jupyter | 6.1.12 | núcleo jupyter | 4.8.1 |
pigmentos jupyterlab | 0.1.2 | widgets jupyterlab | 1.0.0 | Keras | 2.9.0 |
Keras-Pré-processamento | 1.1.2 | solucionador de kiwi | 1.3.1 | calendário lunar coreano | 0.2.1 |
códigos de idioma | 3.3.0 | libclang | 14,0.1 | LightGBM | 3.3.2 |
llvmlite | 0,38,1 | Calendário lunar | 0,0.9 | Mako | 1.2.0 |
Markdown | 3.3.6 | MarkupSafe | 2.0.1 | Matplotlib | 3.4.3 |
matplotlib-inline | 0.1.2 | faltando não | 0.5.1 | confundir | 0,8.4 |
pular | 0,20,0 | malflow-skinny | 1.27.0 | multimétodo | 1,8 |
murmurar | 1.0.7 | cliente nb | 0.5.3 | nbconvert | 6.1.0 |
formato nb | 5.1.3 | nest-assíncio | 1.5.1 | redes | 2.6.3 |
nltk | 3.6.5 | notebook | 6.4.5 | numba | 0,55,2 |
entorpecido | 1.20.3 | oauthlib | 3.2.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
fazendo às malas | 21,0 | Pandas | 1.3.4 | perfil de pandas | 3.1.0 |
filtros pandóicos | 1.4.3 | paramiko | 2.9.2 | parso | 0.8.2 |
patia | 0.6.2 | bode expiatório | 0.5.2 | petastorme | 0,11.4 |
esperar | 4.8.0 | phik | 0.12.2 | picles | 0.7.5 |
Travesseiro | 8.4.0 | pip | 21.2.4 | platformdirs | 2.5.2 |
Plotly | 5.8.2 | pmdarima | 1.8.5 | pressionado | 3.0.6 |
kit de ferramentas de aviso | 3,0.20 | Prophet | 1.0.1 | protobuf | 3.19.4 |
pistila | 5.8.0 | psycopg2 | 2.9.3 | processo pty | 0.7.0 |
flecha | 7.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 | módulos pyasn1 | 0.2.8 |
pybind11 | 2.9.2 | pycparser | 2,20 | pidântico | 1.8.2 |
Pigmentos | 2.10.0 | Objeto PYG | 3,36,0 | PyJWT | 2.4.0 |
Pymeeus | 0.5.11 | PyNaCL | 1.5.0 | pyodbc | 4,0.31 |
análise de pipa | 3.0.4 | persistente | 0,18.0 | pystan | 2.19.1.1 |
Python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 | Python-dateutil | 2.8.2 | Python-editor | 1.0.4 |
pytz | 2021,3 | PY Wavelets | 1.1.1 | PyYAML | 6,0 |
pizma | 22.2.1 | regex | 2021,8.3 | pedidos | 2.26.0 |
solicitações-oauthlib | 1.3.1 | solicitações - soquete unix | 0.2.0 | rsa | 4,8 |
transferência s3 | 0.5.2 | scikit-learn | 0,24,2 | pegajoso | 1.7.1 |
marítimo | 0.11.2 | Enviar 2 lixeiras | 1.8.0 | ferramentas de configuração | 58,0,4 |
ferramentas de configuração - git | 1.2 | forma | 0,40,0 | simplejson | 3.17.6 |
seis | 1,16.0 | fatiador | 0.0.7 | aberto de forma inteligente | 5.2.1 |
tapa | 5.0.0 | espaçoso | 3.3.1 | legado espacial | 3.0.9 |
registradores espaciais | 1.0.2 | distribuidor de fluxo tensor de faísca | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.2 |
sensatamente | 2.4.3 | ID de importação ssh | 5,10 | modelos de estatísticas | 0.12.2 |
tabular | 0,8.9 | emaranhado em unicode | 0.1.0 | tenacidade | 8.0.1 |
TensorBoard | 2.9.1 | TensorBoard-servidor de dados | 0.6.1 | TensorBoard-perfil do plugin | 2.8.0 |
TensorBoard-plugin-wit | 1.8.1 | TensorFlow | 2.9.1 | estimador de fluxo tensor | 2.9.0 |
tensorflow-io-GCS-filesystem | 0.26.0 | cor do termo | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 |
caminho de teste | 0.5.0 | uma coisa | 8.0.17 | threadpool ctl | 2.2.0 |
tokenizadores | 0.12.1 | lanterna | 1,11,0+cu113 | visão de tocha | 0,12,0+cu113 |
tornado | 6.1 | tqdm | 4,62,3 | almôndegas | 5.1.0 |
transformadores | 4.20.0 | digitar | 0.4.2 | extensões de digitação | 3.10.0.2 |
junhão | 4.0.2 | atualizações autônomas | 0,1 | urllib3 | 1.26.7 |
ambiente virtual | 20,8.0 | visões | 0.7.4 | wasabi | 0.9.1 |
largura do wc | 0.2.5 | codificações da web | 0.5.1 | cliente websocket | 1.3.1 |
Utilitário | 2.0.2 | Python wheel | 0,37,0 | extensão widgetsnb | 3.6.0 |
embrulhar | 1.12.1 | xgboost | 1.5.2 | zíper | 3.6.0 |
Spark pacote contendo os módulos Python
Spark pacote | Módulo Python | Versão |
|---|---|---|
graphframes | graphframes | 0.8.2-db1-spark3,2 |
R biblioteca
A biblioteca R é idêntica à biblioteca R em Databricks Runtime 11.1.
Java e biblioteca ( 2.12 clustering) Scala Scala
Além de Java e Scala biblioteca em Databricks Runtime 11.1, Databricks Runtime 11.1 ML contém os seguintes JARs:
Agrupamento de CPU
ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
com.typesafe.akka | também conhecido como actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0,20,0-db1 |
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 | cliente mlflow | 1.27.0 |
org.mlflow | faísca de fluxo | 1.27.0 |
org.Scala-lang.modules | Scala-java8-compat_2.12 | 0,8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1,15.0 |
Agrupamento de GPU
ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
com.typesafe.akka | também conhecido como actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0,20,0-db1 |
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 | cliente mlflow | 1.27.0 |
org.mlflow | faísca de fluxo | 1.27.0 |
org.Scala-lang.modules | Scala-java8-compat_2.12 | 0,8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1,15.0 |