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Databricks Runtime 13.0 for Machine Learning (EoS) (英語)

注記

この Databricks Runtime バージョンのサポートは終了しました。 サポート終了日については、「 サポート終了の履歴」を参照してください。 サポートされているすべての Databricks Runtime バージョンについては、「 Databricks Runtime リリースノートのバージョンと互換性」を参照してください。

Databricks Runtime 13.0 for Machine Learning は、 Databricks Runtime 13.0 (EoS) に基づく機械学習とデータサイエンスのためのすぐに使える環境を提供します。 Databricks Runtime ML には、TensorFlow、PyTorch、XGBoost など、多くの一般的な機械学習ライブラリが含まれています。 Databricks Runtime ML には、機械学習パイプラインを自動的にトレーニングするツールである AutoML が含まれています。 Databricks Runtime ML は、 Horovodを使用した分散ディープラーニング トレーニングもサポートしています。

Databricks RuntimeMLクラスターの作成手順など、詳細については、「AI での と機械学習Databricks 」を参照してください。

新機能と改善点​

Databricks Runtime 13.0 ML は、Databricks Runtime 13.0 の上に構築されています。Databricks RuntimeApache SparkMLlibやSparkR など、 13.0 の新機能については、Databricks Runtime 13.0 (EoS) リリースノートを参照してください。

AutoML の変更​

Databricks Runtime 13.0 ML 以降では、AutoML には Databricks プラットフォームの E2 バージョンが必要です。

AutoMLの詳細については、「AutoMLとは」を参照してください。

Databricks Feature Store の機能強化​

Databricks ランタイム 13.0 機械学習以降を実行しているクラスター上の Unity Catalog対応ワークスペースでは、ワークスペースと Unity Catalog 特徴量テーブルの両方を Cosmos DB オンライン ストアに発行できます。

Databricks Feature Store の詳細については、「Feature エンジニアリングと提供」を参照してください。

システム環境​

Databricks Runtime 13.0 ML のシステム環境は、Databricks Runtime 13.0 と次のように異なります。

Databricks Runtime 13.0 ML には XGBoost 1.7.2 が含まれていますが、 これはコンピュート機能 5.2 以下の GPU クラスターをサポートしていません。

miniconda パッケージは Databricks Runtime 13.0 ML から削除されました。

ライブラリ​

次のセクションでは、Databricks Runtime 13.0 ML に含まれるライブラリのうち、Databricks Runtime 13.0 に含まれるライブラリと異なるライブラリの一覧を示します。

このセクションの内容：

トップクラスのライブラリ​

Databricks Runtime 13.0 ML には、次の最上位 ライブラリが含まれています。

Python ライブラリ​

Databricks Runtime 13.0 ML は、Python パッケージ管理に Virtualenv を使用し、多くの一般的な ML パッケージが含まれています。

Databricks Runtime 13.0 ML では、次の Python ライブラリが導入されました。

  • 早める
  • データセット
  • 評
  • ydata-プロファイリング

次のセクションで指定されているパッケージに加えて、Databricks Runtime 13.0 ML には次のパッケージも含まれています。

  • hyperopt 0.2.7 + db3
  • sparkdl 3.0.0_db1
  • AUTOML 1.17.0

Databricks Runtime ML Python 環境をローカルの Python 仮想環境に再現するには、 requirements-13.0.txt ファイルをダウンロードして pip install -r requirements-13.0.txtを実行します。 このコマンドは、Databricks Runtime ML が使用するすべてのオープンソース ライブラリをインストールしますが、databricks-automl、databricks-feature-store、hyperopt の Databricks fork など、Databricksが開発したライブラリはインストールしません。

Python ライブラリ on CPU クラスター​

ライブラリ

バージョン

ライブラリ

バージョン

ライブラリ

バージョン

absl-py

1.0.0

早める

0.16.0

AIOhttp

3.8.4

AIOシグナル

1.3.1

appdirs (英語)

1.4.4

アルゴン2-CFFI

21.3.0

argon2-cffi-結合

21.2.0

アスター

0.8.1

アストトークンズ

2.2.1

アストゥンパース

1.6.3

非同期タイムアウト

4.0.2

属性

21.4.0

azure-core

1.26.3

azure-cosmos

4.3.1b1

バックコール

0.2.0

bcryptの

3.2.0

美しいスープ4

4.11.1

黒い

22.6.0

ブリーチ

4.1.0

ウィンカー

1.4

ブリス

0.7.9

ボト3

1.24.28

ボトコア

1.27.28

cachetools

4.2.4

カタログ

2.0.8

カテゴリ-エンコーダー

2.6.0

認証

2022.9.14

cffi

1.15.1

シャルデ

4.0.0

文字セット・ノーマライザー

2.0.4

クリック

8.0.4

クラウドピクルス

2.0.0

cmdstanpyさん

1.1.0

コンフェクション

0.0.4

コンフィグパーサー

5.2.0

変換日

2.4.0

暗号化手法

37.0.1

サーマルサイクラー

0.11.0

サイメム

2.0.7

シトン

0.29.32

Databricks 自動 ml ランタイム

0.2.16

Databricks の CLI

0.17.4

databricks-feature-store

0.11.0

データセット

2.10.0

DBLテンポ

0.1.12

DBUSPython

1.2.18

デバッグ

1.5.1

デコレータ

5.1.1

デフューズドXML

0.7.1

ディル

0.3.4

ディスクキャッシュ

5.4.0

ディストリビューション

0.3.6

docstring-to-markdown

0.11

エントリポイント

0.4

エフェム

4.1.4

評

0.4.0

実行

1.2.0

facets-概要

1.0.2

fastjsonスキーマ

2.16.3

ファストテキスト

0.9.2

ファイルロック

3.6.0

flask

1.1.2

フラットバッファ

23.3.3

fonttools

4.25.0

フローズンリスト

1.3.3

FSSPECの

2022.7.1

未来

0.18.2

ガスト

0.4.0

ギットDB

4.0.10

ギットパイソン

3.1.27

グーグル認証

1.33.0

グーグル認証 - oauthlib

0.4.6

グーグルパスタ

0.2.0

googleapis-common-protos

1.56.4

grpcio

1.48.1

grpcio-ステータス

1.48.1

gunicorn

20.1.0

gviz-api

1.10.0

h5pyさん

3.7.0

イスラム暦コンバータ

2.2.4

休日

0.19

Horovod

0.27.0

htmlmin

0.1.12

httplib2の

0.20.2

抱きしめるface-hub

0.13.2

イドナ

3.3

イメージハッシュ

4.3.1

不均衡な学習

0.8.1

importlib-metadata

4.11.3

ipykernel(英語)

6.17.1

アイパイソン

8.10.0

ipython-genutils

0.2.0

ipywidgets

7.7.2

イソデート

0.6.1

それは危険です

2.0.1

ジェダイ

0.18.1

ジープニー

0.7.1

ジンジャ2

2.11.3

jmespathの

0.10.0

ジョブリブ

1.2.0

ジョブリブスパーク

0.5.1

jsonschema(jsonschema)

4.16.0

jupyter-クライアント

7.3.4

jupyter_core

4.11.2

jupyterlab-pygmentsの

0.1.2

jupyterlab-widgetsの

1.0.0

keras

2.11.0

キーリング

23.5.0

キウイソルバー

1.4.2

韓国の太陰暦

0.3.1

ラングコード

3.3.0

ローンチパッドリブ

1.10.16

lazr.restfulクライアント

0.14.4

lazr.uri です。

1.0.6

リブクラン

15.0.6.1

LightGBM

3.3.5

LLVMLITEの

0.38.0

ルナカレンダー

0.0.9

アオザメ

1.2.0

Markdown

3.3.4

マークアップセーフ

2.0.1

Matplotlib

3.5.2

matplotlib-インライン

0.1.6

マッケイブ

0.7.0

ミスチューン

0.8.4

MLeap

0.20.0

mlflow-skinny

2.2.1

もっと-itertools

8.10.0

マルチディクト

6.0.4

マルチメソッド

1.9.1

マルチプロセス

0.70.12.2

つぶやき

1.0.9

mypy-extensions

0.4.3

NBクライアント

0.5.13

NBコンバート

6.4.4

NBフォーマット

5.5.0

ネスト-アシンシオ

1.5.5

ネットワークX

2.8.4

nltk

3.7

ノードenv

1.7.0

ノートブック

6.4.12

ナンバ

0.55.1

ナムピー

1.21.5

OAuthlib

3.2.0

オプトアインサム

3.3.0

包装

21.3

pandas

1.4.4

pandasプロファイリング

3.6.6

pandocフィルター

1.5.0

パラミコ

2.9.2

パルソ

0.8.3

パススペック

0.9.0

パシー

0.10.1

パッツィ

0.5.2

petastorm

0.12.1

pexpect

4.8.0

ピク

0.12.3

ピクルシェア

0.7.5

枕

9.2.0

種

22.2.2

プラットフォームディレクトリ

2.5.2

Plotly

5.9.0

プラギー

1.0.0

エムダリマ

2.0.2

プレシェッド

3.0.8

prometheus-クライアント

0.14.1

プロンプトツールキット

3.0.36

Prophet

1.1.2

プロトブフ

3.19.4

psutil の

5.9.0

サイコップ2

2.9.3

PTYPROCESSの

0.7.0

ピュア評価

0.2.2

ピアロー

7.0.0

pyasn1

0.4.8

pyasn1モジュール

0.2.8

pybind11

2.10.3

pycparser

2.21

ピダンティック

1.10.6

パイフレーク

3.0.1

ピグメント

2.11.2

PyGObject

3.42.1

PyJWTの

2.3.0

ピミーウス

0.5.12

PyNaClの

1.5.0

pyodbc

4.0.32

pyparsing (英語)

3.0.9

パイライト

1.1.294

ピルシステント

0.18.0

Python-dateutil

2.8.2

Pythonエディタ

1.0.4

Python-lsp-jsonrpc

1.0.0

Python-lsp-server

1.7.1

pytoolconfig(ピーツールコンフィグ)

1.2.2

ピッツ

2022.1

Pyウェーブレット

1.3.0

PyYAML (英語)

6.0

ピズム

23.2.0

正規表現

2022.7.9

要求

2.28.1

リクエスト-oauthlib

1.3.1

応答

0.18.0

縄

1.7.0

rsa

4.9

S3トランスファー

0.6.0

Scikit-Learn

1.1.1

scipy(サイピー)

1.9.1

シーボーン

0.11.2

シークレットストレージ

3.3.1

Send2Trash(センド2トラッシュ)

1.8.0

セットアップツール

63.4.1

シャップ

0.41.0

シンプルJSON

3.17.6

6

1.16.0

スライサー

0.0.7

スマートオープン

5.2.1

SMMAPの

5.0.0

スープふるい

2.3.1

スペイシー

3.5.0

スペイシーレガシー

3.0.12

スペイシーロガー

1.0.4

スパークテンソルフローディストリビューター

1.0.0

sqlparse

0.4.2

srslyの

2.4.6

ssh-import-id

5.11

スタックデータ

0.6.2

統計モデル

0.13.2

表

0.8.10

Unicodeで絡み合った

0.2.0

持久力

8.0.1

TensorBoard

2.11.0

TensorBoard-data-server

0.6.1

TensorBoard-plugin-profile

2.11.1

TensorBoard-plugin-wit

1.8.1

テンソルフロー-CPU

2.11.0

テンソルフロー推定器

2.11.0

tensorflow-io-GCS-ファイルシステム

0.31.0

タームカラー

2.2.0

テルミナド

0.13.1

テストパス

0.6.0

シンク

8.1.9

スレッドプールctl

2.2.0

トークン化-RT

4.2.1

トークナイザー

0.13.2

トムリ

2.0.1

トーチ

1.13.1+CPU

トーチビジョン

0.14.1+CPU

竜巻

6.1

tqdm

4.64.1

トレイトレット

5.1.1

トランスフォーマー

4.26.1

タイプガード

2.13.3

タイパー

0.7.0

typing_extensions

4.3.0

ujson

5.4.0

無人アップグレード

0.1

urllib3 の

1.26.11

virtualenv

20.16.3

ビジョン

0.7.5

ワドリブ

1.3.6

山葵

1.1.1

WC幅

0.2.5

webエンコーディング

0.5.1

websocket-クライアント

0.58.0

ヴェルクツォイク

2.0.3

パッチ

1.0.2

輪

0.37.1

widgetsnb拡張機能

3.6.1

ラッピング

1.14.1

XGBoost

1.7.4

xxhashの

3.2.0

ヤップ

0.31.0

ヤール

1.8.2

ydata-プロファイリング

4.1.0

ジップ

3.8.0

Python ライブラリ on GPU クラスター​

ライブラリ

バージョン

ライブラリ

バージョン

ライブラリ

バージョン

absl-py

1.0.0

早める

0.16.0

AIOhttp

3.8.4

AIOシグナル

1.3.1

appdirs (英語)

1.4.4

アルゴン2-CFFI

21.3.0

argon2-cffi-結合

21.2.0

アスター

0.8.1

アストトークンズ

2.2.1

アストゥンパース

1.6.3

非同期タイムアウト

4.0.2

属性

21.4.0

azure-core

1.26.3

azure-cosmos

4.3.1b1

バックコール

0.2.0

bcryptの

3.2.0

美しいスープ4

4.11.1

黒い

22.6.0

ブリーチ

4.1.0

ウィンカー

1.4

ブリス

0.7.9

ボト3

1.24.28

ボトコア

1.27.28

cachetools

4.2.4

カタログ

2.0.8

カテゴリ-エンコーダー

2.6.0

認証

2022.9.14

cffi

1.15.1

シャルデ

4.0.0

文字セット・ノーマライザー

2.0.4

クリック

8.0.4

クラウドピクルス

2.0.0

cmdstanpyさん

1.1.0

コンフェクション

0.0.4

コンフィグパーサー

5.2.0

変換日

2.4.0

暗号化手法

37.0.1

サーマルサイクラー

0.11.0

サイメム

2.0.7

シトン

0.29.32

Databricks 自動 ml ランタイム

0.2.16

Databricks の CLI

0.17.4

databricks-feature-store

0.11.0

データセット

2.10.0

DBLテンポ

0.1.12

DBUSPython

1.2.18

デバッグ

1.5.1

デコレータ

5.1.1

デフューズドXML

0.7.1

ディル

0.3.4

ディスクキャッシュ

5.4.0

ディストリビューション

0.3.6

docstring-to-markdown

0.11

エントリポイント

0.4

エフェム

4.1.4

評

0.4.0

実行

1.2.0

facets-概要

1.0.2

fastjsonスキーマ

2.16.3

ファストテキスト

0.9.2

ファイルロック

3.6.0

flask

1.1.2

フラットバッファ

23.3.3

fonttools

4.25.0

フローズンリスト

1.3.3

FSSPECの

2022.7.1

未来

0.18.2

ガスト

0.4.0

ギットDB

4.0.10

ギットパイソン

3.1.27

グーグル認証

1.33.0

グーグル認証 - oauthlib

0.4.6

グーグルパスタ

0.2.0

googleapis-common-protos

1.56.4

grpcio

1.48.1

grpcio-ステータス

1.48.1

gunicorn

20.1.0

gviz-api

1.10.0

h5pyさん

3.7.0

イスラム暦コンバータ

2.2.4

休日

0.19

Horovod

0.27.0

htmlmin

0.1.12

httplib2の

0.20.2

抱きしめるface-hub

0.13.1

イドナ

3.3

イメージハッシュ

4.3.1

不均衡な学習

0.8.1

importlib-metadata

4.11.3

ipykernel(英語)

6.17.1

アイパイソン

8.10.0

ipython-genutils

0.2.0

ipywidgets

7.7.2

イソデート

0.6.1

それは危険です

2.0.1

ジェダイ

0.18.1

ジープニー

0.7.1

ジンジャ2

2.11.3

jmespathの

0.10.0

ジョブリブ

1.2.0

ジョブリブスパーク

0.5.1

jsonschema(jsonschema)

4.16.0

jupyter-クライアント

7.3.4

jupyter_core

4.11.2

jupyterlab-pygmentsの

0.1.2

jupyterlab-widgetsの

1.0.0

keras

2.11.0

キーリング

23.5.0

キウイソルバー

1.4.2

韓国の太陰暦

0.3.1

ラングコード

3.3.0

ローンチパッドリブ

1.10.16

lazr.restfulクライアント

0.14.4

lazr.uri です。

1.0.6

リブクラン

15.0.6.1

LightGBM

3.3.5

LLVMLITEの

0.38.0

ルナカレンダー

0.0.9

アオザメ

1.2.0

Markdown

3.3.4

マークアップセーフ

2.0.1

Matplotlib

3.5.2

matplotlib-インライン

0.1.6

マッケイブ

0.7.0

ミスチューン

0.8.4

MLeap

0.20.0

mlflow-skinny

2.2.1

もっと-itertools

8.10.0

マルチディクト

6.0.4

マルチメソッド

1.9.1

マルチプロセス

0.70.12.2

つぶやき

1.0.9

mypy-extensions

0.4.3

NBクライアント

0.5.13

NBコンバート

6.4.4

NBフォーマット

5.5.0

ネスト-アシンシオ

1.5.5

ネットワークX

2.8.4

nltk

3.7

ノードenv

1.7.0

ノートブック

6.4.12

ナンバ

0.55.1

ナムピー

1.21.5

OAuthlib

3.2.0

オプトアインサム

3.3.0

包装

21.3

pandas

1.4.4

pandasプロファイリング

3.6.6

pandocフィルター

1.5.0

パラミコ

2.9.2

パルソ

0.8.3

パススペック

0.9.0

パシー

0.10.1

パッツィ

0.5.2

petastorm

0.12.1

pexpect

4.8.0

ピク

0.12.3

ピクルシェア

0.7.5

枕

9.2.0

種

22.2.2

プラットフォームディレクトリ

2.5.2

Plotly

5.9.0

プラギー

1.0.0

エムダリマ

2.0.2

プレシェッド

3.0.8

プロンプトツールキット

3.0.36

Prophet

1.1.2

プロトブフ

3.19.4

psutil の

5.9.0

サイコップ2

2.9.3

PTYPROCESSの

0.7.0

ピュア評価

0.2.2

ピアロー

7.0.0

pyasn1

0.4.8

pyasn1モジュール

0.2.8

pybind11

2.10.3

pycparser

2.21

ピダンティック

1.10.6

パイフレーク

3.0.1

ピグメント

2.11.2

PyGObject

3.42.1

PyJWTの

2.3.0

ピミーウス

0.5.12

PyNaClの

1.5.0

pyodbc

4.0.32

pyparsing (英語)

3.0.9

パイライト

1.1.294

ピルシステント

0.18.0

Python-dateutil

2.8.2

Pythonエディタ

1.0.4

Python-lsp-jsonrpc

1.0.0

Python-lsp-server

1.7.1

pytoolconfig(ピーツールコンフィグ)

1.2.2

ピッツ

2022.1

Pyウェーブレット

1.3.0

PyYAML (英語)

6.0

ピズム

23.2.0

正規表現

2022.7.9

要求

2.28.1

リクエスト-oauthlib

1.3.1

応答

0.18.0

縄

1.7.0

rsa

4.9

S3トランスファー

0.6.0

Scikit-Learn

1.1.1

scipy(サイピー)

1.9.1

シーボーン

0.11.2

シークレットストレージ

3.3.1

Send2Trash(センド2トラッシュ)

1.8.0

セットアップツール

63.4.1

シャップ

0.41.0

シンプルJSON

3.17.6

6

1.16.0

スライサー

0.0.7

スマートオープン

5.2.1

SMMAPの

5.0.0

スープふるい

2.3.1

スペイシー

3.5.0

スペイシーレガシー

3.0.12

スペイシーロガー

1.0.4

スパークテンソルフローディストリビューター

1.0.0

sqlparse

0.4.2

srslyの

2.4.6

ssh-import-id

5.11

スタックデータ

0.6.2

統計モデル

0.13.2

表

0.8.10

Unicodeで絡み合った

0.2.0

持久力

8.0.1

TensorBoard

2.11.0

TensorBoard-data-server

0.6.1

TensorBoard-plugin-profile

2.11.1

TensorBoard-plugin-wit

1.8.1

TensorFlow

2.11.0

テンソルフロー推定器

2.11.0

tensorflow-io-GCS-ファイルシステム

0.31.0

タームカラー

2.2.0

テルミナド

0.13.1

テストパス

0.6.0

シンク

8.1.9

スレッドプールctl

2.2.0

トークン化-RT

4.2.1

トークナイザー

0.13.2

トムリ

2.0.1

トーチ

1.13.1+CU117

トーチビジョン

0.14.1+CU117

竜巻

6.1

tqdm

4.64.1

トレイトレット

5.1.1

トランスフォーマー

4.26.1

タイプガード

2.13.3

タイパー

0.7.0

typing_extensions

4.3.0

ujson

5.4.0

無人アップグレード

0.1

urllib3 の

1.26.11

virtualenv

20.16.3

ビジョン

0.7.5

ワドリブ

1.3.6

山葵

1.1.1

WC幅

0.2.5

webエンコーディング

0.5.1

websocket-クライアント

0.58.0

ヴェルクツォイク

2.0.3

パッチ

1.0.2

輪

0.37.1

widgetsnb拡張機能

3.6.1

ラッピング

1.14.1

XGBoost

1.7.4

xxhashの

3.2.0

ヤップ

0.31.0

ヤール

1.8.2

ydata-プロファイリング

4.1.0

ジップ

3.8.0

R ライブラリ​

R ライブラリは、Databricks Runtime13.0 の R ライブラリ と同じです。

Java and Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスター)​

Databricks Runtime 13.0 ML には、Databricks Runtime 13.0 の Java ライブラリと Scala ライブラリに加えて、次の JAR が含まれています。

CPU クラスター​

グループID

アーティファクト ID

バージョン

com.typesafe.akka (英語)

アッカ-actor_2.12

2.5.23

ml.combust.mleap

mleap-databricks-runtime_2.12

v0.20.0-db2

ml.dmlc

XGBOOST4Jの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の

mlflow-クライアント

2.2.1

組織Scala-lang.modules

Scala-java8-compat_2.12

0.8.0

org.tensorflowの

spark-tensorflow-connector_2.12

1.15.0

GPU クラスター​

グループID

アーティファクト ID

バージョン

com.typesafe.akka (英語)

アッカ-actor_2.12

2.5.23

ml.combust.mleap

mleap-databricks-runtime_2.12

v0.20.0-db2

ml.dmlc

XGBOOST4Jの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の

mlflow-クライアント

2.2.1

組織Scala-lang.modules

Scala-java8-compat_2.12

0.8.0

org.tensorflowの

spark-tensorflow-connector_2.12

1.15.0

に最終更新