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Databricks Runtime 6.4 for 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 は 2020 年 2 月にこのバージョンをリリースしました。

Databricks Runtime 6.4 for Machine Learning は、 Databricks Runtime 6.4 (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、Keras、XGBoost など、一般的な機械学習ライブラリが多数含まれています。 また、 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

Databricks Runtime 6.4 ML は、Databricks Runtime 6.4 の上に構築されています。Databricks Runtime 6.4 の新機能については、Databricks Runtime 6.4 (EoS) リリースノートを参照してください。

改善

非推奨

  • スタンドアロンの keras パッケージは非推奨であり、Databricks Runtime for ML の今後のメジャー リリースで削除されます。 Databricks では、代わりに tensorflow.kerasを使用することをお勧めします。
  • pymongo パッケージは非推奨であり、Databricks Runtime for ML の今後のメジャー リリースで削除されます。

アップグレードされた機械学習ライブラリ

  • PyTorch: 1.3.1 から 1.4.0
  • Horovod:0.18.2から1.19.0

システム環境

Databricks Runtime 6.4 ML のシステム環境は、Databricks Runtime 6.4 と次のように異なります。

ライブラリ

次のセクションでは、Databricks Runtime 6.4 ML に含まれるライブラリのうち、それらとは異なるライブラリの一覧を示します Databricks Runtime 6.4 に含まれています。

このセクションの内容:

トップクラスのライブラリ

Databricks Runtime 6.4 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 6.4 ML は、Python パッケージ管理に Conda 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。 次のセクションでは、Databricks Runtime 6.4 ML の Conda 環境について説明します。

CPU クラスターに関するPython

YAML
name: databricks-ml
channels:
- Databricks
- pytorch
- defaults
dependencies:
- _libgcc_mutex=0.1=main
- _py-xgboost-mutex=2.0=cpu_0
- _tflow_select=2.3.0=mkl
- absl-py=0.9.0=py37_0
- asn1crypto=0.24.0=py37_0
- astor=0.8.0=py37_0
- backcall=0.1.0=py37_0
- backports=1.0=py_2
- bcrypt=3.1.7=py37h7b6447c_0
- blas=1.0=mkl
- boto=2.49.0=py37_0
- boto3=1.9.162=py_0
- botocore=1.12.163=py_0
- c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
- ca-certificates=2019.1.23=0
- certifi=2019.3.9=py37_0
- cffi=1.12.2=py37h2e261b9_1
- chardet=3.0.4=py37_1003
- click=7.0=py_0
- cloudpickle=0.8.0=py37_0
- colorama=0.4.1=py_0
- configparser=3.7.4=py37_0
- cpuonly=1.0=0
- cryptography=2.6.1=py37h1ba5d50_0
- cycler=0.10.0=py37_0
- cython=0.29.6=py37he6710b0_0
- decorator=4.4.0=py37_1
- docutils=0.14=py37_0
- entrypoints=0.3=py37_0
- et_xmlfile=1.0.1=py37_0
- flask=1.0.2=py37_1
- freetype=2.9.1=h8a8886c_1
- future=0.17.1=py37_0
- gast=0.2.2=py37_0
- gitdb2=2.0.6=py_0
- gitpython=2.1.11=py37_0
- google-pasta=0.1.8=py_0
- grpcio=1.16.1=py37hf8bcb03_1
- gunicorn=19.9.0=py37_0
- h5py=2.9.0=py37h7918eee_0
- hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
- html5lib=1.0.1=py_0
- icu=58.2=h9c2bf20_1
- idna=2.8=py37_0
- intel-openmp=2019.3=199
- ipykernel=5.1.0=py37h39e3cac_0
- ipython=7.4.0=py37h39e3cac_0
- ipython_genutils=0.2.0=py37_0
- itsdangerous=1.1.0=py_0
- jdcal=1.4=py37_0
- jedi=0.13.3=py37_0
- jinja2=2.10=py37_0
- jmespath=0.9.4=py_0
- jpeg=9b=h024ee3a_2
- jupyter_client=5.2.4=py37_0
- jupyter_core=4.4.0=py37_0
- keras-applications=1.0.8=py_0
- keras-preprocessing=1.1.0=py_1
- kiwisolver=1.0.1=py37hf484d3e_0
- krb5=1.16.1=h173b8e3_7
- libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
- libffi=3.2.1=hd88cf55_4
- libgcc-ng=8.2.0=hdf63c60_1
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.36=hbc83047_0
- libpq=11.2=h20c2e04_0
- libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
- libsodium=1.0.16=h1bed415_0
- libstdcxx-ng=8.2.0=hdf63c60_1
- libtiff=4.0.10=h2733197_2
- libxgboost=0.90=he6710b0_1
- libxml2=2.9.9=hea5a465_1
- libxslt=1.1.33=h7d1a2b0_0
- llvmlite=0.28.0=py37hd408876_0
- lxml=4.3.2=py37hefd8a0e_0
- mako=1.0.10=py_0
- markdown=3.1.1=py37_0
- markupsafe=1.1.1=py37h7b6447c_0
- mkl=2019.3=199
- mkl_fft=1.0.10=py37ha843d7b_0
- mkl_random=1.0.2=py37hd81dba3_0
- ncurses=6.1=he6710b0_1
- networkx=2.2=py37_1
- ninja=1.9.0=py37hfd86e86_0
- nose=1.3.7=py37_2
- numba=0.43.1=py37h962f231_0
- numpy=1.16.2=py37h7e9f1db_0
- numpy-base=1.16.2=py37hde5b4d6_0
- olefile=0.46=py_0
- openpyxl=2.6.1=py37_1
- openssl=1.1.1b=h7b6447c_1
- opt_einsum=3.1.0=py_0
- pandas=0.24.2=py37he6710b0_0
- paramiko=2.4.2=py37_0
- parso=0.3.4=py37_0
- pathlib2=2.3.3=py37_0
- patsy=0.5.1=py37_0
- pexpect=4.6.0=py37_0
- pickleshare=0.7.5=py37_0
- pillow=5.4.1=py37h34e0f95_0
- pip=19.0.3=py37_0
- ply=3.11=py37_0
- prompt_toolkit=2.0.9=py37_0
- protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
- psutil=5.6.1=py37h7b6447c_0
- psycopg2=2.7.6.1=py37h1ba5d50_0
- ptyprocess=0.6.0=py37_0
- py-xgboost=0.90=py37he6710b0_1
- py-xgboost-cpu=0.90=py37_1
- pyasn1=0.4.8=py_0
- pycparser=2.19=py_0
- pygments=2.3.1=py37_0
- pymongo=3.8.0=py37he6710b0_1
- pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
- pyopenssl=19.0.0=py37_0
- pyparsing=2.3.1=py37_0
- pysocks=1.6.8=py37_0
- python=3.7.3=h0371630_0
- python-dateutil=2.8.0=py37_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.4.0=py3.7_cpu_0
- pytz=2018.9=py37_0
- pyyaml=5.1=py37h7b6447c_0
- pyzmq=18.0.0=py37he6710b0_0
- readline=7.0=h7b6447c_5
- requests=2.21.0=py37_0
- s3transfer=0.2.1=py37_0
- scikit-learn=0.20.3=py37hd81dba3_0
- scipy=1.2.1=py37h7c811a0_0
- setuptools=40.8.0=py37_0
- simplejson=3.16.0=py37h14c3975_0
- singledispatch=3.4.0.3=py37_0
- six=1.12.0=py37_0
- smmap2=2.0.5=py_0
- sqlite=3.27.2=h7b6447c_0
- sqlparse=0.3.0=py_0
- statsmodels=0.9.0=py37h035aef0_0
- tabulate=0.8.3=py37_0
- tensorboard=1.15.0+db2=pyhb230dea_0
- tensorflow=1.15.0+db2=mkl_py37hc5fbf04_0
- tensorflow-base=1.15.0+db2=mkl_py37h2ae1e84_0
- tensorflow-estimator=1.15.1+db2=pyh2649769_0
- tensorflow-mkl=1.15.0+db2=h4fcabd2_0
- termcolor=1.1.0=py37_1
- tk=8.6.8=hbc83047_0
- torchvision=0.5.0=py37_cpu
- tornado=6.0.2=py37h7b6447c_0
- tqdm=4.31.1=py37_1
- traitlets=4.3.2=py37_0
- urllib3=1.24.1=py37_0
- virtualenv=16.0.0=py37_0
- wcwidth=0.1.7=py37_0
- webencodings=0.5.1=py37_1
- websocket-client=0.56.0=py37_0
- werkzeug=0.14.1=py37_0
- wheel=0.33.1=py37_0
- wrapt=1.11.1=py37h7b6447c_0
- xz=5.2.4=h14c3975_4
- yaml=0.1.7=had09818_2
- zeromq=4.3.1=he6710b0_3
- zlib=1.2.11=h7b6447c_3
- zstd=1.3.7=h0b5b093_0
- pip:
- argparse==1.4.0
- databricks-cli==0.9.1
- deprecated==1.2.7
- docker==4.2.0
- fusepy==2.0.4
- gorilla==0.3.0
- horovod==0.19.0
- hyperopt==0.2.2.db1
- keras==2.2.5
- matplotlib==3.0.3
- mleap==0.8.1
- mlflow==1.5.0
- nose-exclude==0.5.0
- pyarrow==0.13.0
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.9.0
- tensorboardx==1.9
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml

Python on GPU クラスター

YAML
name: databricks-ml-gpu
channels:
- Databricks
- pytorch
- defaults
dependencies:
- _libgcc_mutex=0.1=main
- _py-xgboost-mutex=1.0=gpu_0
- _tflow_select=2.1.0=gpu
- absl-py=0.9.0=py37_0
- asn1crypto=0.24.0=py37_0
- astor=0.8.0=py37_0
- backcall=0.1.0=py37_0
- backports=1.0=py_2
- bcrypt=3.1.7=py37h7b6447c_0
- blas=1.0=mkl
- boto=2.49.0=py37_0
- boto3=1.9.162=py_0
- botocore=1.12.163=py_0
- c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
- ca-certificates=2019.1.23=0
- certifi=2019.3.9=py37_0
- cffi=1.12.2=py37h2e261b9_1
- chardet=3.0.4=py37_1003
- click=7.0=py_0
- cloudpickle=0.8.0=py37_0
- colorama=0.4.1=py_0
- configparser=3.7.4=py37_0
- cryptography=2.6.1=py37h1ba5d50_0
- cudatoolkit=10.0.130=0
- cudnn=7.6.4=cuda10.0_0
- cupti=10.0.130=0
- cycler=0.10.0=py37_0
- cython=0.29.6=py37he6710b0_0
- decorator=4.4.0=py37_1
- docutils=0.14=py37_0
- entrypoints=0.3=py37_0
- et_xmlfile=1.0.1=py37_0
- flask=1.0.2=py37_1
- freetype=2.9.1=h8a8886c_1
- future=0.17.1=py37_0
- gast=0.2.2=py37_0
- gitdb2=2.0.6=py_0
- gitpython=2.1.11=py37_0
- google-pasta=0.1.8=py_0
- grpcio=1.16.1=py37hf8bcb03_1
- gunicorn=19.9.0=py37_0
- h5py=2.9.0=py37h7918eee_0
- hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
- html5lib=1.0.1=py_0
- icu=58.2=h9c2bf20_1
- idna=2.8=py37_0
- intel-openmp=2019.3=199
- ipykernel=5.1.0=py37h39e3cac_0
- ipython=7.4.0=py37h39e3cac_0
- ipython_genutils=0.2.0=py37_0
- itsdangerous=1.1.0=py_0
- jdcal=1.4=py37_0
- jedi=0.13.3=py37_0
- jinja2=2.10=py37_0
- jmespath=0.9.4=py_0
- jpeg=9b=h024ee3a_2
- jupyter_client=5.2.4=py37_0
- jupyter_core=4.4.0=py37_0
- keras-applications=1.0.8=py_0
- keras-preprocessing=1.1.0=py_1
- kiwisolver=1.0.1=py37hf484d3e_0
- krb5=1.16.1=h173b8e3_7
- libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
- libffi=3.2.1=hd88cf55_4
- libgcc-ng=8.2.0=hdf63c60_1
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.36=hbc83047_0
- libpq=11.2=h20c2e04_0
- libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
- libsodium=1.0.16=h1bed415_0
- libstdcxx-ng=8.2.0=hdf63c60_1
- libtiff=4.0.10=h2733197_2
- libxgboost=0.90=h688424c_0
- libxml2=2.9.9=hea5a465_1
- libxslt=1.1.33=h7d1a2b0_0
- llvmlite=0.28.0=py37hd408876_0
- lxml=4.3.2=py37hefd8a0e_0
- mako=1.0.10=py_0
- markdown=3.1.1=py37_0
- markupsafe=1.1.1=py37h7b6447c_0
- mkl=2019.3=199
- mkl_fft=1.0.10=py37ha843d7b_0
- mkl_random=1.0.2=py37hd81dba3_0
- ncurses=6.1=he6710b0_1
- networkx=2.2=py37_1
- ninja=1.9.0=py37hfd86e86_0
- nose=1.3.7=py37_2
- numba=0.43.1=py37h962f231_0
- numpy=1.16.2=py37h7e9f1db_0
- numpy-base=1.16.2=py37hde5b4d6_0
- olefile=0.46=py_0
- openpyxl=2.6.1=py37_1
- openssl=1.1.1b=h7b6447c_1
- opt_einsum=3.1.0=py_0
- pandas=0.24.2=py37he6710b0_0
- paramiko=2.4.2=py37_0
- parso=0.3.4=py37_0
- pathlib2=2.3.3=py37_0
- patsy=0.5.1=py37_0
- pexpect=4.6.0=py37_0
- pickleshare=0.7.5=py37_0
- pillow=5.4.1=py37h34e0f95_0
- pip=19.0.3=py37_0
- ply=3.11=py37_0
- prompt_toolkit=2.0.9=py37_0
- protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
- psutil=5.6.1=py37h7b6447c_0
- psycopg2=2.7.6.1=py37h1ba5d50_0
- ptyprocess=0.6.0=py37_0
- py-xgboost=0.90=py37h688424c_0
- py-xgboost-gpu=0.90=py37h28bbb66_0
- pyasn1=0.4.8=py_0
- pycparser=2.19=py_0
- pygments=2.3.1=py37_0
- pymongo=3.8.0=py37he6710b0_1
- pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
- pyopenssl=19.0.0=py37_0
- pyparsing=2.3.1=py37_0
- pysocks=1.6.8=py37_0
- python=3.7.3=h0371630_0
- python-dateutil=2.8.0=py37_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.4.0=py3.7_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0
- pytz=2018.9=py37_0
- pyyaml=5.1=py37h7b6447c_0
- pyzmq=18.0.0=py37he6710b0_0
- readline=7.0=h7b6447c_5
- requests=2.21.0=py37_0
- s3transfer=0.2.1=py37_0
- scikit-learn=0.20.3=py37hd81dba3_0
- scipy=1.2.1=py37h7c811a0_0
- setuptools=40.8.0=py37_0
- simplejson=3.16.0=py37h14c3975_0
- singledispatch=3.4.0.3=py37_0
- six=1.12.0=py37_0
- smmap2=2.0.5=py_0
- sqlite=3.27.2=h7b6447c_0
- sqlparse=0.3.0=py_0
- statsmodels=0.9.0=py37h035aef0_0
- tabulate=0.8.3=py37_0
- tensorboard=1.15.0+db2=pyhb230dea_0
- tensorflow=1.15.0+db2=gpu_py37h9fd0ff8_0
- tensorflow-base=1.15.0+db2=gpu_py37hd56f5dd_0
- tensorflow-estimator=1.15.1+db2=pyh2649769_0
- tensorflow-gpu=1.15.0+db2=h0d30ee6_0
- termcolor=1.1.0=py37_1
- tk=8.6.8=hbc83047_0
- torchvision=0.5.0=py37_cu100
- tornado=6.0.2=py37h7b6447c_0
- tqdm=4.31.1=py37_1
- traitlets=4.3.2=py37_0
- urllib3=1.24.1=py37_0
- virtualenv=16.0.0=py37_0
- wcwidth=0.1.7=py37_0
- webencodings=0.5.1=py37_1
- websocket-client=0.56.0=py37_0
- werkzeug=0.14.1=py37_0
- wheel=0.33.1=py37_0
- wrapt=1.11.1=py37h7b6447c_0
- xz=5.2.4=h14c3975_4
- yaml=0.1.7=had09818_2
- zeromq=4.3.1=he6710b0_3
- zlib=1.2.11=h7b6447c_3
- zstd=1.3.7=h0b5b093_0
- pip:
- argparse==1.4.0
- databricks-cli==0.9.1
- deprecated==1.2.7
- docker==4.2.0
- fusepy==2.0.4
- gorilla==0.3.0
- horovod==0.19.0
- hyperopt==0.2.2.db1
- keras==2.2.5
- matplotlib==3.0.3
- mleap==0.8.1
- mlflow==1.5.0
- nose-exclude==0.5.0
- pyarrow==0.13.0
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.9.0
- tensorboardx==1.9
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu

Python モジュールを含む Spark パッケージ

Spark パッケージ

Python モジュール

バージョン

graphframes

graphframes

0.7.0-db1-spark2.4

スパークディープラーニング

スパークDL

1.5.0-DB12-スパーク2.4

テンソルフレーム

テンソルフレーム

0.8.2 から s_2.11

R ライブラリ

R ライブラリは、Databricks Runtime 6.4 の R ライブラリと同じです。

Java and Scala ライブラリ (Scala 2.11 クラスター)

Databricks Runtime 6.4 ML には、Databricks Runtime 6.4 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。

グループID

アーティファクト ID

バージョン

com.databricksの

スパークディープラーニング

1.5.0-DB12-スパーク2.4

com.typesafe.akka (英語)

アッカ-actor_2.11

2.3.11

ml.combust.mleap

mleap-databricks-runtime_2.11

0.15.0

ml.dmlc

XGブースト4J

0.90

ml.dmlc

XGBOOST4J-スパーク

0.90

org.graphframes

graphframes_2.11

0.7.0-db1-spark2.4

org.mlflowの

mlflow-クライアント

1.4.0

org.tensorflowの

リテンソルフロー

1.15.0

org.tensorflowの

libtensorflow_jni

1.15.0

org.tensorflowの

スパークテンソルフロー connector_2.11

1.15.0

org.tensorflowの

TensorFlow

1.15.0

org.tensorフレーム

テンソルフレーム

0.8.2 から s_2.11

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