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Databricks Runtime 10.2 für ML (EoS)

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Hinweis

Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Den End-of-Support-Termin finden Sie im Verlauf des Supportendes. Alle unterstützten Versionen von Databricks Runtime finden Sie unter Versionshinweise, Versionen und Kompatibilität von Databricks Runtime.

Diese Version wurde von Databricks im Dezember 2021 veröffentlicht.

Databricks Runtime 10.2 für Machine Learning bietet eine sofort einsatzbereite Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science basierend auf Databricks Runtime 10.2 (EoS). Databricks Runtime ML enthält viele beliebte Machine Learning-Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, PyTorch und XGBoost. Databricks Runtime ML enthält AutoML, ein Tool zum automatischen Trainieren von Machine Learning-Pipelines. Databricks Runtime ML unterstützt auch verteiltes Deep Learning-Training mit Horovod.

Weitere Informationen, einschließlich Anweisungen zum Erstellen eines Databricks Runtime ML-Clusters, finden Sie unter KI und Machine Learning in Databricks.

Neue Features und Verbesserungen

Databricks Runtime 10.2 ML basiert auf Databricks Runtime 10.2. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 10.2, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zu Databricks Runtime 10.2 (EoS).

Automatische Databricks-Protokollierung (Public Preview)

Die automatische Databricks-Protokollierung befindet sich jetzt in Public Preview in allen Regionen. Die automatische Databricks-Protokollierung ist eine Lösung ohne Programmieraufwand, die eine automatische Nachverfolgung von Experimenten für Machine Learning-Trainingssitzungen in Azure Databricks ermöglicht. Mithilfe der automatischen Databricks-Protokollierung werden Modellparameter, Metriken, Dateien und Informationen zur Herkunft automatisch erfasst, wenn Sie Modelle anhand einer Vielzahl beliebter Machine Learning-Bibliotheken trainieren. Trainingssitzungen werden als MLflow-Nachverfolgungsausführungen aufgezeichnet. Modelldateien werden auch nachverfolgt, sodass Sie sie problemlos in der MLflow-Modellregistrierung protokollieren und für die Bewertung in Echtzeit mithilfe der MLflow-Modellbereitstellung bereitstellen können.

Weitere Informationen zur automatischen Datenverarbeitung in Databricks finden Sie unter Automatische Databricks-Datenverarbeitung.

Verbesserungen an AutoML

Die folgenden Verbesserungen wurden an AutoML vorgenommen.

  • AutoML ignoriert Spalten, die nur über einen einzelnen Wert verfügen.
  • Bei Klassifizierungs- und Regressionsproblemen kann die Zeitspalte, die verwendet wird, um das Dataset chronologisch in Trainings-, Validierungs- und Testsätze aufzuteilen, Zeichenfolgentyp sein. Bisher wurden nur Zeitstempel und ganze Zahlen unterstützt. Ausführliche Informationen finden Sie unter Aufteilen von Daten in Trainings-/Validierungs-/Testsätze.

Verbesserungen am Featurespeicher von Databricks

Die folgenden Verbesserungen wurden an Databricks Feature Store vorgenommen.

Vereinfachte FeatureStoreClient Schnittstelle

Die FeatureStoreClient-Schnittstelle wurde vereinfacht.

  • FeatureStoreClient.create_feature_table() ist veraltet. Verwenden Sie stattdessen FeatureStoreClient.create_table().
  • FeatureStoreClient.get_feature_table() ist veraltet. Verwenden Sie stattdessen FeatureStoreClient.get_table().
  • Alle Argumente außer FeatureStoreClient.publish_table()name und online_store müssen als Schlüsselwortargumente übergeben werden.

Nur ausgewählte Spalten in Onlineshops veröffentlichen

Das Databricks-Feature Store unterstützt jetzt nur die Veröffentlichung ausgewählter Spalten in einem Onlineshop. Weitere Informationen finden Sie unter Veröffentlichen ausgewählter Features in einem Onlineshop.

Wichtige Änderungen an der Databricks Runtime ML Python-Umgebung

Die Automatisierte MLflow-Nachverfolgungsintegration für Apache Spark MLlib, die in Databricks Runtime 10.1 ML veraltet war, ist jetzt standardmäßig in Databricks Runtime 10.2 ML deaktiviert. Sie wurde durch die Integration von PySpark ML Autologging von MLflow ersetzt, die standardmäßig mit automatischer Databricks-Prokokollierung aktiviert ist. Bei der automatischen Protokollierung werden zusätzliche Informationen erfasst, die über das hinausgingen, was die automatisierte MLflow-Nachverfolgung für MLlib erfasst hat, einschließlich der Parameter, Metriken und Artefakte, die dem besten Modell zugeordnet sind.

Python-Pakete, die ein Upgrade erhalten haben

  • databricks-cli 0.14.3 => 0.16.2
  • keras 2.6.0 => 2.7.0
  • lightgbm 3.3.0 => 3.3.1
  • mlflow 1.21.0 => 1.22.0
  • plotly 5.3.0 => 5.3.1
  • shap 0.39.0 => 0.40.0
  • spacy 3.1.3 => 3.2.0
  • tensorboard 2.6.0 => 2.7.0
  • tensorflow 2.6.0 => 2.7.0
  • torch 1.9.1 => 1.10.0
  • torchvision 0.10.1 => 0.11.1
  • transformers 4.11.3 => 4.12.3
  • xgboost 1.4.2 => 1.5.0

Systemumgebung

Die Systemumgebung der Databricks Runtime 10.2 ML unterscheidet sich wie folgt von der Databricks Runtime 10.2:

Bibliotheken

In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgelistet, die in Databricks Runtime 10.2 ML enthalten sind und sich von den in Databricks Runtime 10.2 enthaltenen Bibliotheken unterscheiden.

Inhalt dieses Abschnitts:

Bibliotheken der obersten Ebene

Databricks Runtime 10.2 ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:

Python-Bibliotheken

Databricks Runtime 10.2 ML verwendet Virtualenv zur Verwaltung von Python-Paketen und enthält viele beliebte ML-Pakete.

Zusätzlich zu den Paketen, die in den folgenden Abschnitten aufgeführt sind, enthält Databricks Runtime 10.2 ML auch die folgenden Pakete:

  • hyperopt 0.2.7.db1
  • sparkdl 2.2.0-db5
  • feature_store 0.3.6
  • automl 1.5.0

Python-Bibliotheken in CPU-Clustern

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 0.11.0 Antergos Linux 2015.10 (ISO-Rolling) appdirs 1.4.4
argon2-cffi 20.1.0 astor 0.8.1 astunparse 1.6.3
async-generator 1.10 attrs 20.3.0 backcall 0.2.0
bcrypt 3.2.0 bidict 0.21.4 bleach 3.3.0
blis 0.7.4 boto3 1.16.7 botocore 1.19.7
cachetools 4.2.4 Katalog 2.0.6 certifi 2020.12.5
cffi 1.14.5 chardet 4.0.0 Klicken 7.1.2
cloudpickle 1.6.0 cmdstanpy 0.9.68 configparser 5.0.1
convertdate 2.3.2 cryptography 3.4.7 cycler 0.10.0
cymem 2.0.5 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime 0.2.4
databricks-cli 0.16.2 dbus-python 1.2.16 decorator 5.0.6
defusedxml 0.7.1 dill 0.3.2 diskcache 5.2.1
distlib 0.3.3 distro-info 0.23ubuntu1 entrypoints 0,3
ephem 4.1.1 facets-overview 1.0.0 fasttext 0.9.2
filelock 3.0.12 Flask 1.1.2 flatbuffers 2.0
fsspec 0.9.0 future 0.18.2 gast 0.4.0
gitdb 4.0.7 GitPython 3.1.12 google-auth 1.22.1
google-auth-oauthlib 0.4.2 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.39.0
gunicorn 20.0.4 gviz-api 1.10.0 h5py 3.1.0
hijri-converter 2.2.2 holidays 0.11.3.1 horovod 0.23.0
htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.1.2 idna 2.10
ImageHash 4.2.1 imbalanced-learn 0.8.1 importlib-metadata 3.10.0
ipykernel 5.3.4 ipython 7.22.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.6.3 isodate 0.6.0 itsdangerous 1.1.0
jedi 0.17.2 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.0.1 joblibspark 0.3.0 jsonschema 3.2.0
jupyter-client 6.1.12 jupyter-core 4.7.1 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.7.0 Keras-Preprocessing 1.1.2
kiwisolver 1.3.1 koalas 1.8.2 korean-lunar-calendar 0.2.1
langcodes 3.3.0 libclang 12.0.0 lightgbm 3.3.1
llvmlite 0.37.0 LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.1.3
Markdown 3.3.3 MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.4.2
missingno 0.5.0 mistune 0.8.4 mleap 0.18.1
mlflow-skinny 1.22.0 multimethod 1.6 murmurhash 1.0.5
nbclient 0.5.3 nbconvert 6.0.7 nbformat 5.1.3
nest-asyncio 1.5.1 networkx 2.5 nltk 3.6.1
Notebook 6.3.0 numba 0.54.1 numpy 1.19.2
oauthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0 Packen 21,3
Pandas 1.2.4 pandas-profiling 3.1.0 pandocfilters 1.4.3
paramiko 2.7.2 parso 0.7.0 pathy 0.6.0
patsy 0.5.1 petastorm 0.11.3 pexpect 4.8.0
phik 0.12.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 8.2.0
pip 21.0.1 plotly 5.3.1 preshed 3.0.5
prometheus-client 0.10.1 prompt-toolkit 3.0.17 prophet 1.0.1
protobuf 3.17.2 psutil 5.8.0 psycopg2 2.8.5
ptyprocess 0.7.0 pyarrow 4.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.8.1 pycparser 2,20
pydantic 1.8.2 Pygments 2.8.1 PyGObject 3.36.0
PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.4.0 pyodbc 4.0.30
pyparsing 2.4.7 pyrsistent 0.17.3 pystan 2.19.1.1
python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 Python-dateutil 2.8.1 python-editor 1.0.4
python-engineio 4.3.0 python-socketio 5.4.1 pytz 2020.5
PyWavelets 1.1.1 PyYAML 5.4.1 pyzmq 20.0.0
regex 2021.4.4 requests 2.25.1 requests-oauthlib 1.3.0
requests-unixsocket 0.2.0 rsa 4.7.2 s3transfer 0.3.7
sacremoses 0.0.46 scikit-learn 0.24.1 scipy 1.6.2
seaborn 0.11.1 Send2Trash 1.5.0 setuptools 52.0.0
setuptools-git 1.2 shap 0.40.0 simplejson 3.17.2
sechs 1.15.0 slicer 0.0.7 smart-open 5.2.0
smmap 3.0.5 spacy 3.2.0 spacy-legacy 3.0.8
spacy-loggers 1.0.1 spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.1
srsly 2.4.1 ssh-import-id 5.10 statsmodels 0.12.2
tabulate 0.8.7 tangled-up-in-unicode 0.1.0 tenacity 6.2.0
tensorboard 2.7.0 tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.5.0
tensorboard-plugin-wit 1.8.0 tensorflow-cpu 2.7.0 tensorflow-estimator 2.7.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.22.0 termcolor 1.1.0 terminado 0.9.4
testpath 0.4.4 thinc 8.0.12 threadpoolctl 2.1.0
tokenizers 0.10.3 torch 1.10.0+cpu torchvision 0.11.1+cpu
tornado 6.1 tqdm 4.59.0 traitlets 5.0.5
transformers 4.12.3 typer 0.3.2 typing-extensions 3.7.4.3
ujson 4.0.2 unattended-upgrades 0,1 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.4.1 Visionen 0.7.4 Wasabi 0.8.2
wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 websocket-client 0.57.0
Werkzeug 1.0.1 wheel 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1
wrapt 1.12.1 xgboost 1.5.0 zipp 3.4.1

Python-Bibliotheken für GPU-Cluster

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 0.11.0 Antergos Linux 2015.10 (ISO-Rolling) appdirs 1.4.4
argon2-cffi 20.1.0 astor 0.8.1 astunparse 1.6.3
async-generator 1.10 attrs 20.3.0 backcall 0.2.0
bcrypt 3.2.0 bidict 0.21.4 bleach 3.3.0
blis 0.7.4 boto3 1.16.7 botocore 1.19.7
cachetools 4.2.4 Katalog 2.0.6 certifi 2020.12.5
cffi 1.14.5 chardet 4.0.0 Klicken 7.1.2
cloudpickle 1.6.0 cmdstanpy 0.9.68 configparser 5.0.1
convertdate 2.3.2 cryptography 3.4.7 cycler 0.10.0
cymem 2.0.5 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime 0.2.4
databricks-cli 0.16.2 dbus-python 1.2.16 decorator 5.0.6
defusedxml 0.7.1 dill 0.3.2 diskcache 5.2.1
distlib 0.3.3 distro-info 0.23ubuntu1 entrypoints 0,3
ephem 4.1.1 facets-overview 1.0.0 fasttext 0.9.2
filelock 3.0.12 Flask 1.1.2 flatbuffers 2.0
fsspec 0.9.0 future 0.18.2 gast 0.4.0
gitdb 4.0.7 GitPython 3.1.12 google-auth 1.22.1
google-auth-oauthlib 0.4.2 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.39.0
gunicorn 20.0.4 gviz-api 1.10.0 h5py 3.1.0
hijri-converter 2.2.2 holidays 0.11.3.1 horovod 0.23.0
htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.1.2 idna 2.10
ImageHash 4.2.1 imbalanced-learn 0.8.1 importlib-metadata 3.10.0
ipykernel 5.3.4 ipython 7.22.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.6.3 isodate 0.6.0 itsdangerous 1.1.0
jedi 0.17.2 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.0.1 joblibspark 0.3.0 jsonschema 3.2.0
jupyter-client 6.1.12 jupyter-core 4.7.1 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.7.0 Keras-Preprocessing 1.1.2
kiwisolver 1.3.1 koalas 1.8.2 korean-lunar-calendar 0.2.1
langcodes 3.3.0 libclang 12.0.0 lightgbm 3.3.1
llvmlite 0.37.0 LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.1.3
Markdown 3.3.3 MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.4.2
missingno 0.5.0 mistune 0.8.4 mleap 0.18.1
mlflow-skinny 1.22.0 multimethod 1.6 murmurhash 1.0.5
nbclient 0.5.3 nbconvert 6.0.7 nbformat 5.1.3
nest-asyncio 1.5.1 networkx 2.5 nltk 3.6.1
Notebook 6.3.0 numba 0.54.1 numpy 1.19.2
oauthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0 Packen 21,3
Pandas 1.2.4 pandas-profiling 3.1.0 pandocfilters 1.4.3
paramiko 2.7.2 parso 0.7.0 pathy 0.6.0
patsy 0.5.1 petastorm 0.11.3 pexpect 4.8.0
phik 0.12.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 8.2.0
pip 21.0.1 plotly 5.3.1 preshed 3.0.5
prompt-toolkit 3.0.17 prophet 1.0.1 protobuf 3.17.2
psutil 5.8.0 psycopg2 2.8.5 ptyprocess 0.7.0
pyarrow 4.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pybind11 2.8.1 pycparser 2,20 pydantic 1.8.2
Pygments 2.8.1 PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11
PyNaCl 1.4.0 pyodbc 4.0.30 pyparsing 2.4.7
pyrsistent 0.17.3 pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.6
Python-dateutil 2.8.1 python-editor 1.0.4 python-engineio 4.3.0
python-socketio 5.4.1 pytz 2020.5 PyWavelets 1.1.1
PyYAML 5.4.1 pyzmq 20.0.0 regex 2021.4.4
requests 2.25.1 requests-oauthlib 1.3.0 requests-unixsocket 0.2.0
rsa 4.7.2 s3transfer 0.3.7 sacremoses 0.0.46
scikit-learn 0.24.1 scipy 1.6.2 seaborn 0.11.1
Send2Trash 1.5.0 setuptools 52.0.0 setuptools-git 1.2
shap 0.40.0 simplejson 3.17.2 sechs 1.15.0
slicer 0.0.7 smart-open 5.2.0 smmap 3.0.5
spacy 3.2.0 spacy-legacy 3.0.8 spacy-loggers 1.0.1
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.1
ssh-import-id 5.10 statsmodels 0.12.2 tabulate 0.8.7
tangled-up-in-unicode 0.1.0 tenacity 6.2.0 tensorboard 2.7.0
tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.5.0 tensorboard-plugin-wit 1.8.0
tensorflow 2.7.0 tensorflow-estimator 2.7.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.22.0
termcolor 1.1.0 terminado 0.9.4 testpath 0.4.4
thinc 8.0.12 threadpoolctl 2.1.0 tokenizers 0.10.3
torch 1.10.0+cu111 torchvision 0.11.1+cu111 tornado 6.1
tqdm 4.59.0 traitlets 5.0.5 transformers 4.12.3
typer 0.3.2 typing-extensions 3.7.4.3 ujson 4.0.2
unattended-upgrades 0,1 urllib3 1.25.11 virtualenv 20.4.1
Visionen 0.7.4 Wasabi 0.8.2 wcwidth 0.2.5
webencodings 0.5.1 websocket-client 0.57.0 Werkzeug 1.0.1
wheel 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1 wrapt 1.12.1
xgboost 1.5.0 zipp 3.4.1

Spark-Pakete mit Python-Modulen

Spark-Paket Python-Modul Version
graphframes graphframes 0.8.2-db1-spark3.2

R-Bibliotheken

Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 10.2 identisch.

Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)

Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 10.2 enthält Databricks Runtime 10.2 ML die folgenden JAR-Dateien:

CPU-Cluster

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.18.1-23eb1ef
ml.dmlc xgboost4j-spark_2.12 1.5.1
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.5.1
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.22.0
org.mlflow mlflow-spark 1.22.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

GPU-Cluster

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.18.1-23eb1ef
ml.dmlc xgboost4j-spark_2.12 1.5.1
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.5.1
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.22.0
org.mlflow mlflow-spark 1.22.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0