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Databricks Runtime 4.1 ML (EoS)

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 4.1 ML は、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。 これには、TensorFlow、Keras、XGBoost など、複数の一般的なライブラリが含まれています。 また、 を使用した分散TensorFlow トレーニングもサポートしています。Horovod

注記

このリリースは 2019 年 1 月 17 日に廃止されました。 使用するライブラリのバージョンに応じて、新しい バージョンの Databricks Runtime ML を使用することをお勧めします。

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。

注記

Databricks Runtime ML リリースは、基本の Databricks Runtime リリースに対するすべてのメンテナンス更新を取得します。 すべてのメンテナンス更新プログラムの一覧については、「 Databricks Runtime のメンテナンス更新プログラム (アーカイブ済み)」を参照してください。

ライブラリ​

Databricks Runtime 4.1 ML は、Databricks Runtime 4.1 の上に構築されています。Databricks Runtime 4.1 の新機能については、Databricks Runtime 4.1 (EoS) リリースノートを参照してください。Databricks Runtime 4.1 ML には、Databricks Runtime 4.1 の新機能に加えて、機械学習をサポートするための次のライブラリが含まれています。これらの一部は、ベースの Databricks Runtime 4.1 にも含まれており、そのように記載されています。

カテゴリー

ライブラリ

分散型ディープラーニング

Horovod と Spark による分散トレーニング: - HorovodEstimator (英語) - Horovod 0.12.1 - OpenMPI 3.0.0 (英語) - パラミコ 2.4.1 - cloudpickle 0.5.2 分散TensorFlowとKerasの予測: - spark-ディープラーニング 1.0 プレリリース - テンソルフレーム 0.3.0

深層学習

[Keras]: - Keras 2.1.5 - h5py 2.7.1 TensorFlow: - (CPU クラスター) tensorflow 1.7.1 - (GPU クラスター) tensorflow-gpu 1.7.1 GPU ライブラリ: - CUDA 9.0 (ベース Databricks Runtime にもインストール) - cuDNN 7.0 (ベース Databricks Runtime にもインストール) - NCCL 2.0.5-3

XGBoost

その他の機械学習ライブラリ

  • numpy 1.14.2 (ベース Databricks Runtime にもインストールされます。バージョンは異なる場合があります) - scikit-learn 0.18.1 (ベース Databricks Runtime にもインストール) - scipy (ベース Databricks Runtime にもインストール)
に最終更新