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Databricks Runtime 12.1 pour Machine Learning (EoS)

Remarque

La prise en charge de cette version databricks Runtime a pris fin. Pour connaître la date de fin de support, consultez l’historique de fin de support. Pour toutes les versions prises en charge de Databricks Runtime, consultez Notes de publication sur les versions et la compatibilité de Databricks Runtime.

Databricks Runtime 12.1 pour Machine Learning fournit un environnement prêt à l’emploi pour Machine Learning et la science des données basé sur Databricks Runtime 12.1 (EoS). Databricks Runtime ML contient de nombreuses bibliothèques populaires de Machine Learning, notamment TensorFlow, PyTorch et XGBoost. Databricks Runtime ML comprend AutoML, un outil permettant d’effectuer l’apprentissage automatique des pipelines Machine Learning. Databricks Runtime ML prend également en charge l'apprentissage profond distribué à l'aide d'Horovod.

Pour plus d’informations, notamment les instructions relatives à la création d’un groupement Databricks Runtime ML, consultez IA et apprentissage automatique sur Databricks.

Améliorations et nouvelles fonctionnalités

Databricks Runtime 12.1 ML s’appuie sur Databricks Runtime 12.1. Pour plus d’informations sur les nouveautés de Databricks Runtime 12.1, notamment Apache Spark MLlib et SparkR, consultez les notes de publication de Databricks Runtime 12.1 (EoS).

AutoML

À compter de Databricks Runtime 12.1 ML, l’API Python AutoML vous permet de spécifier un nom personnalisé pour l’expérience générée par AutoML. Utilise le paramètre experiment_name.

Pour plus d’informations sur AutoML, consultez Qu’est-ce que AutoML ?.

Environnement du système

L’environnement système de Databricks Runtime 12.1 ML diffère de celui de Databricks Runtime 12.1 comme suit :

Databricks Runtime 12.1 ML inclut XGBoost 1.7.2, qui ne prend pas en charge les clusters GPU avec fonctionnalité de calcul 5.2 et versions antérieures.

Bibliothèques

Les sections suivantes listent les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime ML 12.1 qui diffèrent de celles incluses dans Databricks Runtime 12.1.

Dans cette section :

Bibliothèques de niveau supérieur

Databricks Runtime 12.1 ML comprend les bibliothèques de niveau supérieur suivantes :

Bibliothèques Python

Databricks Runtime 12.1 ML utilise Virtualenv pour la gestion des packages Python et comprend de nombreux packages ML populaires.

En plus des packages spécifiés dans les sections suivantes, Databricks Runtime 12.1 ML comprend également les packages suivants :

  • hyperopt 0.2.7.db1
  • sparkdl 2.3.0-db3
  • automl 1.15.0

Pour reproduire l’environnement Python Databricks Runtime ML dans votre environnement virtuel Python local, téléchargez le fichier requirements-12.1.txt et exécutez pip install -r requirements-12.1.txt. Cette commande installe toutes les bibliothèques open source que Databricks Runtime ML utilise, mais n’installe pas les bibliothèques développées Azure Databricks, telles que databricks-automl, databricks-feature-store ou la duplication Databricks de hyperopt.

Bibliothèques Python sur les clusters UC

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
absl-py 1.0.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
astor 0.8.1 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
attrs 21.4.0 azure-core 1.26.1 azure-cosmos 4.2.0
backcall 0.2.0 backports.entry-points-selectable 1.2.0 bcrypt 3.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 black 22.3.0 bleach 4.1.0
blis 0.7.9 boto3 1.21.32 botocore 1.24.32
cachetools 4.2.2 catalogue 2.0.8 category-encoders 2.5.1.post0
certifi 2021.10.8 cffi 1.15.0 chardet 4.0.0
charset-normalizer 2.0.4 click 8.0.4 cloudpickle 2.0.0
cmdstanpy 1.0.8 confection 0.0.3 configparser 5.2.0
convertdate 2.4.0 chiffrement 3.4.8 cycler 0.11.0
cymem 2.0.7 Cython 0.29.28 databricks-automl-runtime 0.2.14
databricks-cli 0.17.4 databricks-feature-store 0.9.0 dbl-tempo 0.1.12
dbus-python 1.2.16 debugpy 1.5.1 decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1 dill 0.3.4 diskcache 5.4.0
distlib 0.3.6 docstring-to-markdown 0.11 entrypoints 0,4
ephem 4.1.4 en cours d’exécution 0.8.3 facets-overview 1.0.0
fastjsonschema 2.16.2 fasttext 0.9.2 filelock 3.6.0
Flask 1.1.2 flatbuffers 22.12.6 fonttools 4.25.0
fsspec 2022.2.0 future 0.18.2 gast 0.4.0
gitdb 4.0.10 GitPython 3.1.27 google-auth 1.33.0
google-auth-oauthlib 0.4.6 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.42.0
gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0 h5py 3.6.0
hijri-converter 2.2.4 holidays 0.17.2 horovod 0.26.1
htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.11.1 idna 3.3
ImageHash 4.3.1 imbalanced-learn 0.8.1 importlib-metadata 4.11.3
ipykernel 6.15.3 ipython 8.5.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 isodate 0.6.1 itsdangerous 2.0.1
jedi 0.18.1 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.1.0 joblibspark 0.5.0 jsonschema 4.4.0
jupyter-client 6.1.12 jupyter_core 4.11.2 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.10.0 Keras-Preprocessing 1.1.2
kiwisolver 1.3.2 korean-lunar-calendar 0.3.1 langcodes 3.3.0
libclang 14.0.6 lightgbm 3.3.3 llvmlite 0.38.0
LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.2.0 Markdown 3.3.4
MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.5.1 matplotlib-inline 0.1.2
mccabe 0.7.0 mistune 0.8.4 mleap 0.20.0
mlflow-skinny 2.1.1 multimethod 1.9.1 murmurhash 1.0.9
mypy-extensions 0.4.3 nbclient 0.5.13 nbconvert 6.4.4
nbformat 5.3.0 nest-asyncio 1.5.5 networkx 2.7.1
nltk 3.7 nodeenv 1.7.0 notebook 6.4.8
numba 0.55.1 numpy 1.21.5 oauthlib 3.2.0
opt-einsum 3.3.0 empaquetage 21,3 pandas 1.4.2
pandas-profiling 3.5.0 pandocfilters 1.5.0 paramiko 2.9.2
parso 0.8.3 pathspec 0.9.0 pathy 0.6.1
patsy 0.5.2 petastorm 0.12.0 pexpect 4.8.0
phik 0.12.3 pickleshare 0.7.5 Pillow 9.0.1
pip 21.2.4 platformdirs 2.6.0 plotly 5.6.0
pluggy 1.0.0 pmdarima 2.0.2 preshed 3.0.8
prometheus-client 0.13.1 prompt-toolkit 3.0.20 prophet 1.1.1
protobuf 3.19.4 psutil 5.8.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 pyarrow 7.0.0
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.10.1
pycparser 2.21 pydantic 1.10.2 pyflakes 2.5.0
Pygments 2.11.2 PyGObject 3.36.0 PyJWT 2.6.0
PyMeeus 0.5.12 PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.32
pyparsing 3.0.4 pyright 1.1.283 pyrsistent 0.18.0
python-dateutil 2.8.2 python-editor 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.0.0
python-lsp-server 1.6.0 pytz 2021.3 PyWavelets 1.3.0
PyYAML 6.0 pyzmq 22.3.0 regex 2022.3.15
requêtes 2.27.1 requests-oauthlib 1.3.1 requests-unixsocket 0.2.0
rope 0.22.0 rsa 4.7.2 s3transfer 0.5.0
scikit-learn 1.0.2 scipy 1.7.3 seaborn 0.11.2
Send2Trash 1.8.0 setuptools 61.2.0 setuptools-git 1.2
shap 0.41.0 simplejson 3.17.6 six 1.16.0
segment 0.0.7 smart-open 5.1.0 smmap 5.0.0
soupsieve 2.3.1 spacy 3.4.3 spacy-legacy 3.0.10
spacy-loggers 1.0.4 spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.2
srsly 2.4.5 ssh-import-id 5.10 stack-data 0.2.0
statsmodels 0.13.2 tabulate 0.8.9 tangled-up-in-unicode 0.2.0
tenacity 8.0.1 tensorboard 2.10.0 tensorboard-data-server 0.6.1
tensorboard-plugin-profile 2.8.0 tensorboard-plugin-wit 1.8.1 tensorflow-cpu 2.10.0
tensorflow-estimator 2.10.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.29.0 termcolor 2.1.1
terminado 0.13.1 testpath 0.5.0 thinc 8.1.6
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 générateurs de jetons 0.13.2
tomli 1.2.2 torch 1.13.0+cpu torchvision 0.14.0+cpu
tornado 6.1 tqdm 4.64.0 traitlets 5.1.1
transformateurs 4.25.1 typeguard 2.13.3 typer 0.7.0
typing_extensions 4.1.1 ujson 5.1.0 unattended-upgrades 0.1
urllib3 1.26.9 virtualenv 20.8.0 visions 0.7.5
wasabi 0.10.1 wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1
websocket-client 0.58.0 Werkzeug 2.0.3 whatthepatch 1.0.3
wheel 0.37.1 widgetsnbextension 3.6.1 wrapt 1.12.1
xgboost 1.7.2 yapf 0.31.0 zipp 3.7.0

Bibliothèques Python sur les clusters GPU

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
absl-py 1.0.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
astor 0.8.1 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
attrs 21.4.0 azure-core 1.26.1 azure-cosmos 4.2.0
backcall 0.2.0 backports.entry-points-selectable 1.2.0 bcrypt 3.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 black 22.3.0 bleach 4.1.0
blis 0.7.9 boto3 1.21.32 botocore 1.24.32
cachetools 4.2.2 catalogue 2.0.8 category-encoders 2.5.1.post0
certifi 2021.10.8 cffi 1.15.0 chardet 4.0.0
charset-normalizer 2.0.4 click 8.0.4 cloudpickle 2.0.0
cmdstanpy 1.0.8 confection 0.0.3 configparser 5.2.0
convertdate 2.4.0 chiffrement 3.4.8 cycler 0.11.0
cymem 2.0.7 Cython 0.29.28 databricks-automl-runtime 0.2.14
databricks-cli 0.17.4 databricks-feature-store 0.9.0 dbl-tempo 0.1.12
dbus-python 1.2.16 debugpy 1.5.1 decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1 dill 0.3.4 diskcache 5.4.0
distlib 0.3.6 docstring-to-markdown 0.11 entrypoints 0,4
ephem 4.1.4 en cours d’exécution 0.8.3 facets-overview 1.0.0
fastjsonschema 2.16.2 fasttext 0.9.2 filelock 3.6.0
Flask 1.1.2 flatbuffers 22.12.6 fonttools 4.25.0
fsspec 2022.2.0 future 0.18.2 gast 0.4.0
gitdb 4.0.10 GitPython 3.1.27 google-auth 1.33.0
google-auth-oauthlib 0.4.6 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.42.0
gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0 h5py 3.6.0
hijri-converter 2.2.4 holidays 0.17.2 horovod 0.26.1
htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.11.1 idna 3.3
ImageHash 4.3.1 imbalanced-learn 0.8.1 importlib-metadata 4.11.3
ipykernel 6.15.3 ipython 8.5.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 isodate 0.6.1 itsdangerous 2.0.1
jedi 0.18.1 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.1.0 joblibspark 0.5.0 jsonschema 4.4.0
jupyter-client 6.1.12 jupyter_core 4.11.2 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.10.0 Keras-Preprocessing 1.1.2
kiwisolver 1.3.2 korean-lunar-calendar 0.3.1 langcodes 3.3.0
libclang 14.0.6 lightgbm 3.3.3 llvmlite 0.38.0
LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.2.0 Markdown 3.3.4
MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.5.1 matplotlib-inline 0.1.2
mccabe 0.7.0 mistune 0.8.4 mleap 0.20.0
mlflow-skinny 2.1.1 multimethod 1.9.1 murmurhash 1.0.9
mypy-extensions 0.4.3 nbclient 0.5.13 nbconvert 6.4.4
nbformat 5.3.0 nest-asyncio 1.5.5 networkx 2.7.1
nltk 3.7 nodeenv 1.7.0 notebook 6.4.8
numba 0.55.1 numpy 1.21.5 oauthlib 3.2.0
opt-einsum 3.3.0 empaquetage 21,3 pandas 1.4.2
pandas-profiling 3.5.0 pandocfilters 1.5.0 paramiko 2.9.2
parso 0.8.3 pathspec 0.9.0 pathy 0.6.1
patsy 0.5.2 petastorm 0.12.0 pexpect 4.8.0
phik 0.12.3 pickleshare 0.7.5 Pillow 9.0.1
pip 21.2.4 platformdirs 2.6.0 plotly 5.6.0
pluggy 1.0.0 pmdarima 2.0.2 preshed 3.0.8
prompt-toolkit 3.0.20 prophet 1.1.1 protobuf 3.19.4
psutil 5.8.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 pyarrow 7.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.10.1 pycparser 2.21
pydantic 1.10.2 pyflakes 2.5.0 Pygments 2.11.2
PyGObject 3.36.0 PyJWT 2.6.0 PyMeeus 0.5.12
PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.32 pyparsing 3.0.4
pyright 1.1.283 pyrsistent 0.18.0 python-dateutil 2.8.2
python-editor 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-server 1.6.0
pytz 2021.3 PyWavelets 1.3.0 PyYAML 6.0
pyzmq 22.3.0 regex 2022.3.15 requêtes 2.27.1
requests-oauthlib 1.3.1 requests-unixsocket 0.2.0 rope 0.22.0
rsa 4.7.2 s3transfer 0.5.0 scikit-learn 1.0.2
scipy 1.7.3 seaborn 0.11.2 Send2Trash 1.8.0
setuptools 61.2.0 setuptools-git 1.2 shap 0.41.0
simplejson 3.17.6 six 1.16.0 segment 0.0.7
smart-open 5.1.0 smmap 5.0.0 soupsieve 2.3.1
spacy 3.4.3 spacy-legacy 3.0.10 spacy-loggers 1.0.4
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.5
ssh-import-id 5.10 stack-data 0.2.0 statsmodels 0.13.2
tabulate 0.8.9 tangled-up-in-unicode 0.2.0 tenacity 8.0.1
tensorboard 2.10.0 tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.8.0
tensorboard-plugin-wit 1.8.1 tensorflow 2.10.0 tensorflow-estimator 2.10.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.29.0 termcolor 2.1.1 terminado 0.13.1
testpath 0.5.0 thinc 8.1.6 threadpoolctl 2.2.0
tokenize-rt 4.2.1 générateurs de jetons 0.13.2 tomli 1.2.2
torch 1.13.0+cu117 torchvision 0.14.0+cu117 tornado 6.1
tqdm 4.64.0 traitlets 5.1.1 transformateurs 4.25.1
typeguard 2.13.3 typer 0.7.0 typing_extensions 4.1.1
ujson 5.1.0 unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.26.9
virtualenv 20.8.0 visions 0.7.5 wasabi 0.10.1
wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 websocket-client 0.58.0
Werkzeug 2.0.3 whatthepatch 1.0.3 wheel 0.37.1
widgetsnbextension 3.6.1 wrapt 1.12.1 xgboost 1.7.2
yapf 0.31.0 zipp 3.7.0

Bibliothèques R

Les bibliothèques R sont identiques aux bibliothèques R dans Databricks Runtime 12.1.

Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)

En plus des bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 12.1, Databricks Runtime 12.1 ML contient les fichiers jar suivants :

Clusters UC

ID de groupe ID d’artefact Version
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 2.0.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

Clusters GPU

ID de groupe ID d’artefact Version
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 2.0.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0