Databricks Runtime 11.2 para Machine Learning (EoS)
Nota:
El soporte técnico con esta versión de Databricks Runtime ha finalizado. Para obtener la fecha de finalización del soporte técnico, consulte Historial de finalización del soporte técnico. Para ver todas las versiones de Databricks Runtime con soporte técnico, consulte las notas de la versión de Databricks Runtime versiones y compatibilidad.
Databricks Runtime 11.2 para Machine Learning proporciona un entorno listo para usar de aprendizaje automático y ciencia de datos basado en Databricks Runtime 11.2 (EoS). 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.
Para más información, incluidas las instrucciones para crear un clúster de Databricks Runtime ML, consulte IA y aprendizaje automático en Databricks.
Nuevas características y mejoras
Databricks Runtime 11.2 ML se basa en Databricks Runtime 11.2. Para más información sobre las novedades de Databricks Runtime 11.2, entre las que se incluyen Apache Spark MLlib y SparkR, consulte las notas de la versión de Databricks Runtime 11.2 (EoS).
Mejoras en AutoML
AutoML ahora tiene mejor compatibilidad con conjuntos de datos desequilibrados para problemas de clasificación. Para obtener más información, consulte Compatibilidad con conjuntos de datos desequilibrados para problemas de clasificación.
Mejoras en el Almacén de características de Databricks
Se han realizado las siguientes mejoras en el Almacén de características de Databricks.
En el caso de las tiendas en línea, los campos de usuario y contraseña han quedado en desuso. Para evitar incompatibilidades futuras, convierta todas las instancias de uso de estos campos en
write_secret_prefix.Ahora, toda la documentación, así como la salida del cliente del almacén de características, hacen referencia a la versión del cliente (por ejemplo, 0.6.1) en lugar de a las versiones de Databricks Runtime ML (como 11.2).
Entorno del sistema
El entorno del sistema de Databricks Runtime 11.2 ML se diferencia del de Databricks Runtime 11.2 en los siguientes aspectos:
- DBUtils: Databricks Runtime ML no incluye la utilidad de biblioteca de (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
Bibliotecas
En las siguientes secciones, se enumeran las bibliotecas que se incluyen en Databricks Runtime 11.2 ML que difieren de las que se incluyen en Databricks Runtime 11.2.
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 11.2 ML incluye las siguientes bibliotecas de nivel superior:
- GraphFrames
- Horovod y HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Bibliotecas de Python
En Databricks Runtime 11.2 ML, se usa Virtualenv para administrar los paquetes de Python. Asimismo, se incluyen muchos paquetes populares de Machine Learning.
Además de los paquetes que se especifican en las siguientes secciones, los siguientes paquetes también se incluyen en Databricks Runtime 11.2 ML:
- hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.2.0_db6
- feature_store 0.6.0
- automl 1.12.3
Bibliotecas de Python en clústeres de CPU
Para reproducir el entorno de Python de Databricks Runtime ML en el entorno virtual local de Python, descargue el archivo requirements-11.2.txt y ejecute pip install -r requirements-11.2.txt. Este comando instala todas las bibliotecas de código abierto que usa Databricks Runtime ML, pero no instala bibliotecas desarrolladas de Azure Databricks, como databricks-automl, databricks-feature-store o la bifurcación de Databricks de hyperopt.
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rolling) | 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 | 3.2.2 |
| 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 | 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 | 0.2.10 |
| databricks-cli | 0.17.0 | 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 | 0.3.5 |
| distro-info | 0.23ubuntu1 | 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 | 0.14.2 | horovod | 0.25.0 | htmlmin | 0.1.12 |
| huggingface-hub | 0.8.1 | idna | 3.2 | ImageHash | 4.2.1 |
| 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 | 0.2.1 | 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 | 1.28.0 |
| multimethod | 1.8 | 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 | 2.4.0 | 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-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 | 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 | 0.11.2 | 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 | 3.4.0 |
| spacy-legacy | 3.0.9 | 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 | 0.26.0 | termcolor | 1.1.0 |
| terminado | 0.9.4 | testpath | 0.5.0 | thinc | 8.1.0 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizers | 0.12.1 |
| tomli | 2.0.1 | torch | 1.11.0+cpu | torchvision | 0.12.0+cpu |
| tornado | 6.1 | tqdm | 4.62.3 | traitlets | 5.1.0 |
| transformers | 4.20.1 | 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 | 1.5.2 | zipp | 3.6.0 |
Bibliotecas de Python en clústeres de GPU
| Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión | Biblioteca | Versión |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rolling) | 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 | 3.2.2 |
| 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 | 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 | 0.2.10 |
| databricks-cli | 0.17.0 | 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 | 0.3.5 |
| distro-info | 0.23ubuntu1 | 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 | 0.14.2 | horovod | 0.25.0 | htmlmin | 0.1.12 |
| huggingface-hub | 0.8.1 | idna | 3.2 | ImageHash | 4.2.1 |
| 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 | 0.2.1 | 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 | 1.28.0 |
| multimethod | 1.8 | 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 | 2.4.0 |
| 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-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 | 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 | 0.11.2 | 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 | 3.4.0 | spacy-legacy | 3.0.9 |
| 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 | 0.26.0 | termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 |
| testpath | 0.5.0 | thinc | 8.1.0 | threadpoolctl | 2.2.0 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizers | 0.12.1 | tomli | 2.0.1 |
| torch | 1.11.0+cu113 | torchvision | 0.12.0+cu113 | tornado | 6.1 |
| tqdm | 4.62.3 | traitlets | 5.1.0 | transformers | 4.20.1 |
| 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 | 1.5.2 | zipp | 3.6.0 |
Bibliotecas de R
Las bibliotecas de R son idénticas a las bibliotecas de R de Databricks Runtime 11.2.
Bibliotecas de Java y Scala (clúster de Scala 2.12)
Además de las bibliotecas de Java y Scala de Databricks Runtime 11.2, los siguientes archivos JAR también se incluyen en Databricks Runtime 11.2 ML:
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 | 1.5.2 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.5.2 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.28.0 |
| 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 | 1.5.2 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.5.2 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.28.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |