Databricks Runtime 11.3 LTS para Machine Learning
Databricks Runtime 11.3 LTS para Machine Learning proporciona un entorno listo para usar, de aprendizaje automático y ciencia de datos, basado en Databricks Runtime 11.3 LTS. Databricks Runtime ML contiene muchas bibliotecas populares de aprendizaje automático, incluidas TensorFlow, PyTorch y XGBoost. Databricks Runtime ML incluye AutoML, una herramienta para entrenar automáticamente canalizaciones de aprendizaje automático. Databricks Runtime ML también admite el entrenamiento de aprendizaje profundo distribuido mediante Horovod.
Nota:
LTS significa que esta versión tiene soporte técnico a largo plazo. Consulte Ciclo de vida de la versión de Databricks Runtime LTS.
Para obtener más información, incluidas las instrucciones para crear un clúster de Databricks Runtime ML, consulte IA y aprendizaje automático en Databricks.
Sugerencia
Para ver las notas de la versión de las versiones de Databricks Runtime que han llegado a la finalización del soporte (EoS), vea las Notas de la versión de finalización del soporte de Databricks Runtime. Las versiones de Databricks Runtime EoS se han retirado y es posible que no se actualicen.
Nuevas características y mejoras
Databricks Runtime 11.3 LTS ML se basa en Databricks Runtime 11.3 LTS. Para más información sobre las novedades de Databricks Runtime 11.3 LTS, incluyendo Apache Spark MLlib y SparkR, consulte las notas de la versión de Databricks Runtime 11.3 LTS.
Mejoras en AutoML
AutoML ahora admite el uso de tablas de características del Almacén de características existentes en los experimentos de AutoML. Para obtener más información, consulte Integración del Almacén de características de AutoML.
Los cuadernos de prueba que genera AutoML ahora contienen fragmentos de código que permiten a los usuarios volver a ejecutar el ajuste de hiperparámetros.
AutoML ahora admite características de DecimalType.
Corrección de errores
Databricks Runtime 11.3 ML incluye una versión actualizada de sparkdl.xgboost. Las versiones anteriores de sparkdl.xgboost contienen errores corregidos en esta versión, por lo que Databricks recomienda que los usuarios de la biblioteca actualicen a Databricks Runtime 11.3 ML.
Preparación para futuras versiones
Una próxima versión de Databricks Runtime ML incluirá la versión 1.0 de sklearn. Visite la documentación de sklearn a fin de obtener información sobre cómo prepararse para este cambio.
Databricks Runtime ML contiene dos paquetes openblas. El paquete /opt/OpenBLAS está en desuso en Databricks Runtime 11.3 ML y se quitará en una versión futura.
Entorno del sistema
El entorno del sistema en Databricks Runtime 11.3 LTS ML se diferencia del de Databricks Runtime 11.3 LTS en lo siguiente:
- DBUtils: Databricks Runtime ML no incluye la utilidad Library (dbutils.library) (heredada).
Use comandos
%pipen su lugar. Consulte Bibliotecas de Python cuyo ámbito es Notebook. - En los clústeres de GPU, Databricks Runtime ML incluye las siguientes bibliotecas de GPU de NVIDIA:
- CUDA 11.3
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.9.9
- TensorRT 7.2.2
Databricks Runtime 11.3 ML incluye XGBoost 1.6.1, que no admite clústeres de GPU con capacidad de proceso 5.2 e inferiores.
Bibliotecas
En las secciones siguientes se enumeran las bibliotecas incluidas en Databricks Runtime 11.3 LTS ML, que difieren de las incluidas en Databricks Runtime 11.3 LTS.
En esta sección:
- Bibliotecas de nivel superior
- Bibliotecas de Python
- Bibliotecas de R
- Bibliotecas de Java y Scala (clúster de Scala 2.12)
Bibliotecas de nivel superior
Databricks Runtime 11.3 LTS ML incluye las siguientes bibliotecas de nivel superior:
- GraphFrames
- Horovod y HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Bibliotecas de Python
Databricks Runtime 11.3 LTS ML usa Virtualenv para la administración de paquetes de Python e incluye muchos paquetes de ML populares.
Además de los paquetes especificados en las secciones siguientes, Databricks Runtime 11.3 LTS ML también incluye los paquetes siguientes:
- hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.3.0-db3
- feature_store 0.7.0
- automl 1.13.2
Para reproducir el entorno de Python de Databricks Runtime ML en el entorno virtual local de Python, descargue el archivo requirements-11.3.txt y ejecute pip install -r requirements-11.3.txt. Este comando instala todas las bibliotecas de código abierto que usa Databricks Runtime ML, pero no instala bibliotecas que desarrolla Databricks, como databricks-automl, databricks-feature-store o la bifurcación de Databricks de hyperopt.
Bibliotecas de Python en clústeres de CPU
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | argon2-cffi | 20.1.0 | astor | 0.8.1 |
| astunparse | 1.6.3 | async-generator | 1.10 | attrs | 21.2.0 |
| azure-core | 1.22.1 | azure-cosmos | 4.2.0 | backcall | 0.2.0 |
| backports.entry-points-selectable | 1.1.1 | bcrypt | 4.0.0 | black | 22.3.0 |
| bleach | 4.0.0 | blis | 0.7.8 | boto3 | 1.21.18 |
| botocore | 1.24.18 | cachetools | 5.2.0 | catalogue | 2.0.8 |
| certifi | 2021.10.8 | cffi | 1.14.6 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | click | 8.0.3 | cloudpickle | 2.0.0 |
| cmdstanpy | 0.9.68 | confection | 0.0.1 | configparser | 5.2.0 |
| convertdate | 2.4.0 | criptografía | 3.4.8 | cycler | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.6 | Cython | 0.29.24 | databricks-automl-runtime | 0.2.11 |
| databricks-cli | 0.17.3 | dbl-tempo | 0.1.12 | dbus-python | 1.2.16 |
| debugpy | 1.4.1 | decorator | 5.1.0 | defusedxml | 0.7.1 |
| dill | 0.3.4 | diskcache | 5.4.0 | distlib | 0.3.6 |
| entrypoints | 0,3 | ephem | 4.1.3 | facets-overview | 1.0.0 |
| fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.3.1 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 1.12 | fsspec | 2021.8.1 | future | 0.18.2 |
| gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.9 | GitPython | 3.1.27 |
| google-auth | 2.6.0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.44.0 | gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.3.0 | hijri-converter | 2.2.4 | holidays | 0,15 |
| horovod | 0.25.0 | htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub | 0.9.1 |
| idna | 3.2 | ImageHash | 4.3.0 | imbalanced-learn | 0.8.1 |
| importlib-metadata | 4.8.1 | ipykernel | 6.12.1 | ipython | 7.32.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.0 | isodate | 0.6.1 |
| itsdangerous | 2.0.1 | jedi | 0.18.0 | Jinja2 | 2.11.3 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.5.0 |
| jsonschema | 3.2.0 | jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.8.1 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.9.0 |
| keras-preprocessing | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 | korean-lunar-calendar | 0.3.1 |
| langcodes | 3.3.0 | libclang | 14.0.6 | lightgbm | 3.3.2 |
| llvmlite | 0.37.0 | LunarCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 |
| Markdown | 3.3.6 | MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.4.3 |
| matplotlib-inline | 0.1.2 | missingno | 0.5.1 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.20.0 | mlflow-skinny | 1.29.0 | multimethod | 1.9 |
| murmurhash | 1.0.8 | mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.3 |
| nbconvert | 6.1.0 | nbformat | 5.1.3 | nest-asyncio | 1.5.1 |
| networkx | 2.6.3 | nltk | 3.6.5 | notebook | 6.4.5 |
| numba | 0.54.1 | numpy | 1.20.3 | oauthlib | 3.2.0 |
| opt-einsum | 3.3.0 | empaquetado | 21.0 | pandas | 1.3.4 |
| pandas-profiling | 3.1.0 | pandocfilters | 1.4.3 | paramiko | 2.9.2 |
| parso | 0.8.2 | pathspec | 0.9.0 | pathy | 0.6.2 |
| patsy | 0.5.2 | petastorm | 0.11.4 | pexpect | 4.8.0 |
| phik | 0.12.2 | pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 8.4.0 |
| pip | 21.2.4 | platformdirs | 2.5.2 | plotly | 5.9.0 |
| pmdarima | 1.8.5 | preshed | 3.0.7 | prometheus-client | 0.11.0 |
| prompt-toolkit | 3.0.20 | prophet | 1.0.1 | protobuf | 3.19.4 |
| psutil | 5.8.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pyarrow | 7.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
| pybind11 | 2.10.0 | pycparser | 2,20 | pydantic | 1.9.2 |
| Pygments | 2.10.0 | PyGObject | 3.36.0 | PyJWT | 2.5.0 |
| PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 4.0.31 |
| pyparsing | 3.0.4 | pyrsistent | 0.18.0 | pystan | 2.19.1.1 |
| Python-dateutil | 2.8.2 | python-editor | 1.0.4 | pytz | 2021.3 |
| PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 6.0 | pyzmq | 22.2.1 |
| regex | 2021.8.3 | Solicitudes | 2.26.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| requests-unixsocket | 0.2.0 | rsa | 4,9 | s3transfer | 0.5.2 |
| scikit-learn | 0.24.2 | scipy | 1.7.1 | seaborn | 0.11.3 |
| Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 58.0.4 | setuptools-git | 1.2 |
| shap | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 | six (seis) | 1.16.0 |
| segmentación | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
| spacy | 3.4.1 | spacy-legacy | 3.0.10 | spacy-loggers | 1.0.3 |
| spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.2 | srsly | 2.4.4 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | tabulate | 0.8.9 |
| tangled-up-in-unicode | 0.1.0 | tenacity | 8.0.1 | tensorboard | 2.9.1 |
| tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-profile | 2.8.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 |
| tensorflow-cpu | 2.9.1 | tensorflow-estimator | 2.9.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.27.0 |
| termcolor | 2.0.1 | terminado | 0.9.4 | testpath | 0.5.0 |
| thinc | 8.1.2 | threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| tokenizers | 0.12.1 | tomli | 2.0.1 | torch | 1.12.1+cpu |
| torchvision | 0.13.1+cpu | tornado | 6.1 | tqdm | 4.62.3 |
| traitlets | 5.1.0 | transformers | 4.21.2 | typer | 0.4.2 |
| typing-extensions | 3.10.0.2 | ujson | 4.0.2 | unattended-upgrades | 0,1 |
| urllib3 | 1.26.7 | virtualenv | 20.8.0 | visions | 0.7.4 |
| wasabi | 0.10.1 | wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 |
| websocket-client | 1.3.1 | Werkzeug | 2.0.2 | wheel | 0.37.0 |
| widgetsnbextension | 3.6.0 | wrapt | 1.12.1 | xgboost | 1.6.2 |
| zipp | 3.6.0 |
Bibliotecas de Python en clústeres de GPU
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | argon2-cffi | 20.1.0 | astor | 0.8.1 |
| astunparse | 1.6.3 | async-generator | 1.10 | attrs | 21.2.0 |
| azure-core | 1.22.1 | azure-cosmos | 4.2.0 | backcall | 0.2.0 |
| backports.entry-points-selectable | 1.1.1 | bcrypt | 4.0.0 | black | 22.3.0 |
| bleach | 4.0.0 | blis | 0.7.8 | boto3 | 1.21.18 |
| botocore | 1.24.18 | cachetools | 5.2.0 | catalogue | 2.0.8 |
| certifi | 2021.10.8 | cffi | 1.14.6 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | click | 8.0.3 | cloudpickle | 2.0.0 |
| cmdstanpy | 0.9.68 | confection | 0.0.1 | configparser | 5.2.0 |
| convertdate | 2.4.0 | criptografía | 3.4.8 | cycler | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.6 | Cython | 0.29.24 | databricks-automl-runtime | 0.2.11 |
| databricks-cli | 0.17.3 | dbl-tempo | 0.1.12 | dbus-python | 1.2.16 |
| debugpy | 1.4.1 | decorator | 5.1.0 | defusedxml | 0.7.1 |
| dill | 0.3.4 | diskcache | 5.4.0 | distlib | 0.3.6 |
| entrypoints | 0,3 | ephem | 4.1.3 | facets-overview | 1.0.0 |
| fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.3.1 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 1.12 | fsspec | 2021.8.1 | future | 0.18.2 |
| gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.9 | GitPython | 3.1.27 |
| google-auth | 2.6.0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.44.0 | gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.3.0 | hijri-converter | 2.2.4 | holidays | 0,15 |
| horovod | 0.25.0 | htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub | 0.9.1 |
| idna | 3.2 | ImageHash | 4.3.0 | imbalanced-learn | 0.8.1 |
| importlib-metadata | 4.8.1 | ipykernel | 6.12.1 | ipython | 7.32.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.0 | isodate | 0.6.1 |
| itsdangerous | 2.0.1 | jedi | 0.18.0 | Jinja2 | 2.11.3 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.5.0 |
| jsonschema | 3.2.0 | jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.8.1 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.9.0 |
| keras-preprocessing | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 | korean-lunar-calendar | 0.3.1 |
| langcodes | 3.3.0 | libclang | 14.0.6 | lightgbm | 3.3.2 |
| llvmlite | 0.37.0 | LunarCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 |
| Markdown | 3.3.6 | MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.4.3 |
| matplotlib-inline | 0.1.2 | missingno | 0.5.1 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.20.0 | mlflow-skinny | 1.29.0 | multimethod | 1.9 |
| murmurhash | 1.0.8 | mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.3 |
| nbconvert | 6.1.0 | nbformat | 5.1.3 | nest-asyncio | 1.5.1 |
| networkx | 2.6.3 | nltk | 3.6.5 | notebook | 6.4.5 |
| numba | 0.54.1 | numpy | 1.20.3 | oauthlib | 3.2.0 |
| opt-einsum | 3.3.0 | empaquetado | 21.0 | pandas | 1.3.4 |
| pandas-profiling | 3.1.0 | pandocfilters | 1.4.3 | paramiko | 2.9.2 |
| parso | 0.8.2 | pathspec | 0.9.0 | pathy | 0.6.2 |
| patsy | 0.5.2 | petastorm | 0.11.4 | pexpect | 4.8.0 |
| phik | 0.12.2 | pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 8.4.0 |
| pip | 21.2.4 | platformdirs | 2.5.2 | plotly | 5.9.0 |
| pmdarima | 1.8.5 | preshed | 3.0.7 | prompt-toolkit | 3.0.20 |
| prophet | 1.0.1 | protobuf | 3.19.4 | psutil | 5.8.0 |
| psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pyarrow | 7.0.0 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.10.0 |
| pycparser | 2,20 | pydantic | 1.9.2 | Pygments | 2.10.0 |
| PyGObject | 3.36.0 | PyJWT | 2.5.0 | PyMeeus | 0.5.11 |
| PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 4.0.31 | pyparsing | 3.0.4 |
| pyrsistent | 0.18.0 | pystan | 2.19.1.1 | Python-dateutil | 2.8.2 |
| python-editor | 1.0.4 | pytz | 2021.3 | PyWavelets | 1.1.1 |
| PyYAML | 6.0 | pyzmq | 22.2.1 | regex | 2021.8.3 |
| Solicitudes | 2.26.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 | requests-unixsocket | 0.2.0 |
| rsa | 4,9 | s3transfer | 0.5.2 | scikit-learn | 0.24.2 |
| scipy | 1.7.1 | seaborn | 0.11.3 | Send2Trash | 1.8.0 |
| setuptools | 58.0.4 | setuptools-git | 1.2 | shap | 0.41.0 |
| simplejson | 3.17.6 | six (seis) | 1.16.0 | segmentación | 0.0.7 |
| smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 | spacy | 3.4.1 |
| spacy-legacy | 3.0.10 | spacy-loggers | 1.0.3 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
| sqlparse | 0.4.2 | srsly | 2.4.4 | ssh-import-id | 5.10 |
| statsmodels | 0.12.2 | tabulate | 0.8.9 | tangled-up-in-unicode | 0.1.0 |
| tenacity | 8.0.1 | tensorboard | 2.9.1 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-profile | 2.8.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow | 2.9.1 |
| tensorflow-estimator | 2.9.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.27.0 | termcolor | 2.0.1 |
| terminado | 0.9.4 | testpath | 0.5.0 | thinc | 8.1.2 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizers | 0.12.1 |
| tomli | 2.0.1 | torch | 1.12.1+cu113 | torchvision | 0.13.1+cu113 |
| tornado | 6.1 | tqdm | 4.62.3 | traitlets | 5.1.0 |
| transformers | 4.21.2 | typer | 0.4.2 | typing-extensions | 3.10.0.2 |
| ujson | 4.0.2 | unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.26.7 |
| virtualenv | 20.8.0 | visions | 0.7.4 | wasabi | 0.10.1 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 1.3.1 |
| Werkzeug | 2.0.2 | wheel | 0.37.0 | widgetsnbextension | 3.6.0 |
| wrapt | 1.12.1 | xgboost | 1.6.2 | zipp | 3.6.0 |
Bibliotecas de R
Las bibliotecas de R son idénticas a las bibliotecas de R de Databricks Runtime 11.3 LTS.
Bibliotecas de Java y Scala (clúster de Scala 2.12)
Además de las bibliotecas de Java y Scala de Databricks Runtime 11.3 LTS, Databricks Runtime 11.3 LTS ML contiene los siguientes JAR:
Clústeres de CPU
| Identificador de grupo | Identificador de artefacto | Versión |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | v0.20.0-db1 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.6.2 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.6.2 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.29.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
Clústeres de GPU
| Identificador de grupo | Identificador de artefacto | Versión |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | v0.20.0-db1 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.6.2 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.6.2 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.29.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |