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Databricks Runtime 13.0 para aprendizado de máquina (EoS)

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.

O Databricks Runtime 13.0 for Machine Learning oferece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 13.0 (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.

nota

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 13.0 ML foi desenvolvido com base no Databricks Runtime 13.0. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 13.0, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas sobre a versão Databricks Runtime 13.0 (EoS).

Aprimoramentos no Databricks recurso Store​

No workspace habilitado Unity Catalog em clusters executando Databricks Runtime 13.0 ML ouacima, você pode publicar workspace e as tabelas de recursos Unity Catalog nas lojas online do Cosmos DB.

Para obter mais informações sobre Databricks recurso Store, consulte recurso engenharia e servir.

Ambiente do sistema​

O ambiente do sistema no Databricks Runtime 13.0 ML difere do Databricks Runtime 13.0 da seguinte forma:

Databricks Runtime 13.0 ML inclui o XGBoost 1.7.2, que não oferece suporte ao agrupamento de GPU com o compute recurso 5.2 do e o abaixo.

O pacote miniconda foi removido do Databricks Runtime 13.0 ML.

biblioteca​

As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 13.0 ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 13.0.

Nesta secção:

Biblioteca de primeira linha​

Databricks Runtime 13.0 ML inclui as seguintes bibliotecas de primeira linha:

Python biblioteca​

Databricks Runtime 13.0 O ML usa o Virtualenv para o gerenciamento do pacote Python e inclui muitos pacotes populares do ML.

As seguintes Python biblioteca foram introduzidas com Databricks Runtime 13.0 ML:

  • acelerar
  • conjunto de dados
  • avalie
  • criação de perfil de dados

Além do pacote especificado nas seções a seguir, o Databricks Runtime 13.0 ML também inclui o seguinte pacote:

  • Hyperopt 0.2.7+db3
  • sparkdl 3.0.0_db1
  • automl 1.17.0

Para reproduzir o ambiente Databricks Runtime ML Python em seu ambiente virtual local Python, download o arquivo requirements-13.0.txt e execute pip install -r requirements-13.0.txt. Esse comando instala toda a biblioteca de código aberto que o site Databricks Runtime ML usa, mas não instala a biblioteca desenvolvida pelo site Databricks, como databricks-automl, databricks-feature-store ou o fork Databricks de hyperopt.

Python biblioteca sobre clustering de CPU​

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

abl-py

1.0.0

acelerar

0,16.0

aiohttp

3.8.4

sinal de áudio

1.3.1

apronta

1.4.4

argônio-2-cffi

21,3,0

ligações argônio-2-cffi

21.2.0

pastor

0.8.1

asttokens

2.2.1

atunparse

1.6.3

tempo limite assíncrono

4.0.2

atrai

21,4,0

núcleo do azure

1.26.3

azure-cosmos

4.3.1b1

chamada de volta

0.2.0

bcriptar

3.2.0

linda sopa 4

4.11.1

preto

22.6.0

cândida

4.1.0

pisca-pisca

1.4

blis

0.7.9

boto3

1,24,28

botocore

1,27,28

ferramentas de cache

4.2.4

catálogo

2.0.8

codificadores de categoria

2.6.0

certifi

2022.9.14

caffi

1.15.1

chardet

4.0.0

normalizador de conjuntos de caracteres

2.0.4

clique

8.0.4

salmoura

2.0.0

cmdstanpy

1.1.0

confecção

0.0.4

analisador de configuração

5.2.0

data de conversão

2.4.0

criptografia

37,0.1

ciclador

0.11.0

cimem

2.0.7

Cython

0,29,32

databricks-automl-runtime

0.2,16

Databricks-CLI

0,17.4

databricks-recurso-store

0.11.0

conjunto de dados

2.10.0

dbl-tempo

0.1.12

dbus-Python

1.2.18

depurar

1.5.1

decorador

5.1.1

xml desfundido

0.7.1

endro

0.3.4

cache em disco

5.4.0

distlib

0.3.6

docstring-to-markdown

0,11

pontos de entrada

0,4

efema

4.1.4

avalie

0.4.0

execução

1.2.0

visão geral das facetas

1.0.2

esquema fastjson

2.16.3

texto rápido

0.9.2

bloqueio de arquivo

3.6.0

Frasco

1.1.2

tampões planos

23.3.3

ferramentas de fonte

4,25.0

lista congelada

1.3.3

fsspec

2022.7.1

futuro

0,18.2

ímpeto

0.4.0

gitdb

4.0.10

GitPython

3.1.27

autenticação do Google

1,33,0

google-auth-oauthlib

0.4.6

google-pasta

0.2.0

googleapis-common-protos

1.56,4

grócio

1.48,1

status de grpcio

1.48,1

unicórnio

20.1.0

gviz-api

1.10.0

h5py

3.7.0

conversor híjri

2.2.4

férias

0,19

Horovod

0,27.0

html/min

0.1.12

httplib2

0,20.2

abraçando o face-hub

0,13.2

Índia

3.3

Hash de imagem

4.3.1

aprendizado desequilibrado

0.8.1

importlib-metadados

4.11.3

ipykernel

6.17.1

ipython

8.10.0

ipython-genutils

0.2.0

ipywidgets

7.7.2

isodato

0.6.1

é perigoso

2.0.1

jedi

0,18.1

jeepney

0.7.1

Jinja 2

2.11.3

jmespath

0.10.0

joblib

1.2.0

joblibspark

0.5.1

esquema json

4.16.0

cliente jupyter

7.3.4

jupyter_core

4.11.2

pigmentos jupyterlab

0.1.2

widgets jupyterlab

1.0.0

Keras

2.11.0

chaveiro

23,5,0

solucionador de kiwi

1.4.2

calendário lunar coreano

0.3.1

códigos de idioma

3.3.0

launchpadlib

1,10,16

lazr.restfulclient

0,14.4

lazr.uri

1.0.6

libclang

15.0.6.1

LightGBM

3.3.5

llvmlite

0,38,0

Calendário lunar

0,0.9

Mako

1.2.0

Markdown

3.3.4

MarkupSafe

2.0.1

Matplotlib

3.5.2

matplotlib-inline

0.1.6

mccabe

0.7.0

confundir

0,8.4

pular

0,20,0

malflow-skinny

2.2.1

mais ferramentas de iteração

8.10.0

multídito

6.0.4

multimétodo

1.9.1

multiprocesso

0,70.12.2

murmurar

1.0.9

extensões mypy

0.4.3

cliente nb

0,5.13

nbconvert

6.4.4

formato nb

5.5.0

nest-assíncio

1.5.5

redes

2.8.4

nltk

3.7

nodeenv

1.7.0

notebook

6.4,12

numba

0,55,1

entorpecido

1,21,5

oauthlib

3.2.0

opt-einsum

3.3.0

fazendo às malas

21,3

Pandas

1.4.4

perfil de pandas

3.6.6

filtros pandóicos

1.5.0

paramiko

2.9.2

parso

0,8.3

especificação do caminho

0.9.0

patia

0.10.1

bode expiatório

0.5.2

petastorme

0.12.1

esperar

4.8.0

phik

0.12.3

picles

0.7.5

Travesseiro

9.2.0

pip

22.2.2

platformdirs

2.5.2

Plotly

5.9.0

plugado

1.0.0

pmdarima

2.0.2

pressionado

3.0.8

cliente prometheus

0,14.1

kit de ferramentas de aviso

3,0,36

Prophet

1.1.2

protobuf

3.19.4

pistila

5.9.0

psycopg2

2.9.3

processo pty

0.7.0

avaliação pura

0.2.2

flecha

7.0.0

pyasn1

0.4.8

módulos pyasn1

0.2.8

pybind11

2.10.3

pycparser

2,21

pidântico

1.10.6

flocos

3.0.1

Pigmentos

2.11.2

Objeto PYG

3,42,1

PyJWT

2.3.0

Pymeeus

0,5.12

PyNaCL

1.5.0

pyodbc

4,0,32

análise de pipa

3.0.9

direito autoral

1,1,294

persistente

0,18.0

Python-dateutil

2.8.2

Python-editor

1.0.4

Python-lsp-jsonrpc

1.0.0

Python-lsp-server

1.7.1

pytoolconfig

1.2.2

pytz

2022,1

PY Wavelets

1.3.0

PyYAML

6,0

pizma

23.2,0

regex

2022,7,9

pedidos

2.28,1

solicitações-oauthlib

1.3.1

respostas

0,18.0

corda

1.7.0

rsa

4,9

transferência s3

0.6.0

scikit-learn

1.1.1

pegajoso

1.9.1

marítimo

0.11.2

Armazenamento secreto

3.3.1

Enviar 2 lixeiras

1.8.0

ferramentas de configuração

63,4.1

forma

0,41,0

simplejson

3.17.6

seis

1,16.0

fatiador

0.0.7

aberto de forma inteligente

5.2.1

tapa

5.0.0

peneira

2.3.1

espaçoso

3.5.0

legado espacial

3.0.12

registradores espaciais

1.0.4

distribuidor de fluxo tensor de faísca

1.0.0

sqlparse

0.4.2

sensatamente

2.4.6

ID de importação ssh

5,11

dados de pilha

0.6.2

modelos de estatísticas

0,13.2

tabular

0,8.10

emaranhado em unicode

0.2.0

tenacidade

8.0.1

TensorBoard

2.11.0

TensorBoard-servidor de dados

0.6.1

TensorBoard-perfil do plugin

2.11.1

TensorBoard-plugin-wit

1.8.1

tensorflow-cpu

2.11.0

estimador de fluxo tensor

2.11.0

tensorflow-io-GCS-filesystem

0,31,0

cor do termo

2.2.0

terminado

0.13.1

caminho de teste

0.6.0

uma coisa

8.1.9

threadpool ctl

2.2.0

tokenizar-rt

4.2.1

tokenizadores

0,13.2

tomli

2.0.1

lanterna

1.13.1+cpu

visão de tocha

0,14,1+cpu

tornado

6.1

tqdm

4,64,1

almôndegas

5.1.1

transformadores

4.26.1

tipografia

2.13.3

digitar

0.7.0

extensões_de digitação

4.3.0

junhão

5.4.0

atualizações autônomas

0,1

urllib3

1,26.11

ambiente virtual

20.16.3

visões

0.7.5

wadlib

1.3.6

wasabi

1.1.1

largura do wc

0.2.5

codificações da web

0.5.1

cliente websocket

0,58,0

Utilitário

2.0.3

qual é o patch

1.0.2

Python wheel

0,37,1

extensão widgetsnb

3.6.1

embrulhar

1.14.1

xgboost

1.7.4

xxhash

3.2.0

yapf

0,31,0

fio

1.8.2

criação de perfil de dados

4.1.0

zíper

3.8.0

Python biblioteca sobre clustering de GPU​

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

abl-py

1.0.0

acelerar

0,16.0

aiohttp

3.8.4

sinal de áudio

1.3.1

apronta

1.4.4

argônio-2-cffi

21,3,0

ligações argônio-2-cffi

21.2.0

pastor

0.8.1

asttokens

2.2.1

atunparse

1.6.3

tempo limite assíncrono

4.0.2

atrai

21,4,0

núcleo do azure

1.26.3

azure-cosmos

4.3.1b1

chamada de volta

0.2.0

bcriptar

3.2.0

linda sopa 4

4.11.1

preto

22.6.0

cândida

4.1.0

pisca-pisca

1.4

blis

0.7.9

boto3

1,24,28

botocore

1,27,28

ferramentas de cache

4.2.4

catálogo

2.0.8

codificadores de categoria

2.6.0

certifi

2022.9.14

caffi

1.15.1

chardet

4.0.0

normalizador de conjuntos de caracteres

2.0.4

clique

8.0.4

salmoura

2.0.0

cmdstanpy

1.1.0

confecção

0.0.4

analisador de configuração

5.2.0

data de conversão

2.4.0

criptografia

37,0.1

ciclador

0.11.0

cimem

2.0.7

Cython

0,29,32

databricks-automl-runtime

0.2,16

Databricks-CLI

0,17.4

databricks-recurso-store

0.11.0

conjunto de dados

2.10.0

dbl-tempo

0.1.12

dbus-Python

1.2.18

depurar

1.5.1

decorador

5.1.1

xml desfundido

0.7.1

endro

0.3.4

cache em disco

5.4.0

distlib

0.3.6

docstring-to-markdown

0,11

pontos de entrada

0,4

efema

4.1.4

avalie

0.4.0

execução

1.2.0

visão geral das facetas

1.0.2

esquema fastjson

2.16.3

texto rápido

0.9.2

bloqueio de arquivo

3.6.0

Frasco

1.1.2

tampões planos

23.3.3

ferramentas de fonte

4,25.0

lista congelada

1.3.3

fsspec

2022.7.1

futuro

0,18.2

ímpeto

0.4.0

gitdb

4.0.10

GitPython

3.1.27

autenticação do Google

1,33,0

google-auth-oauthlib

0.4.6

google-pasta

0.2.0

googleapis-common-protos

1.56,4

grócio

1.48,1

status de grpcio

1.48,1

unicórnio

20.1.0

gviz-api

1.10.0

h5py

3.7.0

conversor híjri

2.2.4

férias

0,19

Horovod

0,27.0

html/min

0.1.12

httplib2

0,20.2

abraçando o face-hub

0.13.1

Índia

3.3

Hash de imagem

4.3.1

aprendizado desequilibrado

0.8.1

importlib-metadados

4.11.3

ipykernel

6.17.1

ipython

8.10.0

ipython-genutils

0.2.0

ipywidgets

7.7.2

isodato

0.6.1

é perigoso

2.0.1

jedi

0,18.1

jeepney

0.7.1

Jinja 2

2.11.3

jmespath

0.10.0

joblib

1.2.0

joblibspark

0.5.1

esquema json

4.16.0

cliente jupyter

7.3.4

jupyter_core

4.11.2

pigmentos jupyterlab

0.1.2

widgets jupyterlab

1.0.0

Keras

2.11.0

chaveiro

23,5,0

solucionador de kiwi

1.4.2

calendário lunar coreano

0.3.1

códigos de idioma

3.3.0

launchpadlib

1,10,16

lazr.restfulclient

0,14.4

lazr.uri

1.0.6

libclang

15.0.6.1

LightGBM

3.3.5

llvmlite

0,38,0

Calendário lunar

0,0.9

Mako

1.2.0

Markdown

3.3.4

MarkupSafe

2.0.1

Matplotlib

3.5.2

matplotlib-inline

0.1.6

mccabe

0.7.0

confundir

0,8.4

pular

0,20,0

malflow-skinny

2.2.1

mais ferramentas de iteração

8.10.0

multídito

6.0.4

multimétodo

1.9.1

multiprocesso

0,70.12.2

murmurar

1.0.9

extensões mypy

0.4.3

cliente nb

0,5.13

nbconvert

6.4.4

formato nb

5.5.0

nest-assíncio

1.5.5

redes

2.8.4

nltk

3.7

nodeenv

1.7.0

notebook

6.4,12

numba

0,55,1

entorpecido

1,21,5

oauthlib

3.2.0

opt-einsum

3.3.0

fazendo às malas

21,3

Pandas

1.4.4

perfil de pandas

3.6.6

filtros pandóicos

1.5.0

paramiko

2.9.2

parso

0,8.3

especificação do caminho

0.9.0

patia

0.10.1

bode expiatório

0.5.2

petastorme

0.12.1

esperar

4.8.0

phik

0.12.3

picles

0.7.5

Travesseiro

9.2.0

pip

22.2.2

platformdirs

2.5.2

Plotly

5.9.0

plugado

1.0.0

pmdarima

2.0.2

pressionado

3.0.8

kit de ferramentas de aviso

3,0,36

Prophet

1.1.2

protobuf

3.19.4

pistila

5.9.0

psycopg2

2.9.3

processo pty

0.7.0

avaliação pura

0.2.2

flecha

7.0.0

pyasn1

0.4.8

módulos pyasn1

0.2.8

pybind11

2.10.3

pycparser

2,21

pidântico

1.10.6

flocos

3.0.1

Pigmentos

2.11.2

Objeto PYG

3,42,1

PyJWT

2.3.0

Pymeeus

0,5.12

PyNaCL

1.5.0

pyodbc

4,0,32

análise de pipa

3.0.9

direito autoral

1,1,294

persistente

0,18.0

Python-dateutil

2.8.2

Python-editor

1.0.4

Python-lsp-jsonrpc

1.0.0

Python-lsp-server

1.7.1

pytoolconfig

1.2.2

pytz

2022,1

PY Wavelets

1.3.0

PyYAML

6,0

pizma

23.2,0

regex

2022,7,9

pedidos

2.28,1

solicitações-oauthlib

1.3.1

respostas

0,18.0

corda

1.7.0

rsa

4,9

transferência s3

0.6.0

scikit-learn

1.1.1

pegajoso

1.9.1

marítimo

0.11.2

Armazenamento secreto

3.3.1

Enviar 2 lixeiras

1.8.0

ferramentas de configuração

63,4.1

forma

0,41,0

simplejson

3.17.6

seis

1,16.0

fatiador

0.0.7

aberto de forma inteligente

5.2.1

tapa

5.0.0

peneira

2.3.1

espaçoso

3.5.0

legado espacial

3.0.12

registradores espaciais

1.0.4

distribuidor de fluxo tensor de faísca

1.0.0

sqlparse

0.4.2

sensatamente

2.4.6

ID de importação ssh

5,11

dados de pilha

0.6.2

modelos de estatísticas

0,13.2

tabular

0,8.10

emaranhado em unicode

0.2.0

tenacidade

8.0.1

TensorBoard

2.11.0

TensorBoard-servidor de dados

0.6.1

TensorBoard-perfil do plugin

2.11.1

TensorBoard-plugin-wit

1.8.1

TensorFlow

2.11.0

estimador de fluxo tensor

2.11.0

tensorflow-io-GCS-filesystem

0,31,0

cor do termo

2.2.0

terminado

0.13.1

caminho de teste

0.6.0

uma coisa

8.1.9

threadpool ctl

2.2.0

tokenizar-rt

4.2.1

tokenizadores

0,13.2

tomli

2.0.1

lanterna

1,13,1+cu117

visão de tocha

0,14,1+cu117

tornado

6.1

tqdm

4,64,1

almôndegas

5.1.1

transformadores

4.26.1

tipografia

2.13.3

digitar

0.7.0

extensões_de digitação

4.3.0

junhão

5.4.0

atualizações autônomas

0,1

urllib3

1,26.11

ambiente virtual

20.16.3

visões

0.7.5

wadlib

1.3.6

wasabi

1.1.1

largura do wc

0.2.5

codificações da web

0.5.1

cliente websocket

0,58,0

Utilitário

2.0.3

qual é o patch

1.0.2

Python wheel

0,37,1

extensão widgetsnb

3.6.1

embrulhar

1.14.1

xgboost

1.7.4

xxhash

3.2.0

yapf

0,31,0

fio

1.8.2

criação de perfil de dados

4.1.0

zíper

3.8.0

R biblioteca​

A biblioteca R é idêntica à biblioteca R em Databricks Runtime 13.0.

Java e biblioteca ( 2.12 clustering) Scala Scala​

Além de Java e Scala biblioteca em Databricks Runtime 13.0, Databricks Runtime 13.0 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

v0.20.0-db2

ml.dmlc

xgboost4j-spark_2.12

1.7.3

ml.dmlc

xgboost4j_2,12

1.7.3

org.graphframes

graphframes_2.12

0.8.2-db1-spark3,2

org.mlflow

cliente mlflow

2.2.1

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

v0.20.0-db2

ml.dmlc

xgboost4j-gpu_2,12

1.7.3

ml.dmlc

xgboost4j-spark-gpu_2.12

1.7.3

org.graphframes

graphframes_2.12

0.8.2-db1-spark3,2

org.mlflow

cliente mlflow

2.2.1

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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