Databricks Runtime 7.3 LTS for Machine Learning (EoS)
Uwaga
Obsługa tej wersji środowiska Databricks Runtime została zakończona. Aby uzyskać datę zakończenia pomocy technicznej, zobacz Historia zakończenia pomocy technicznej. Wszystkie obsługiwane wersje środowiska Databricks Runtime można znaleźć w temacie Databricks Runtime release notes versions and compatibility (Wersje i zgodność środowiska Databricks Runtime).
Usługa Databricks wydała tę wersję we wrześniu 2020 r. W październiku 2020 r. ogłoszono długoterminowe wsparcie (LTS).
Środowisko Databricks Runtime 7.3 LTS for Machine Learning zapewnia gotowe do użycia środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych oparte na środowisku Databricks Runtime 7.3 LTS (EoS). Środowisko Databricks Runtime ML zawiera wiele popularnych bibliotek uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i XGBoost. Obsługuje również trenowanie rozproszonego uczenia głębokiego przy użyciu struktury Horovod.
Aby uzyskać więcej informacji, w tym instrukcje dotyczące tworzenia klastra uczenia maszynowego usługi Databricks Runtime, zobacz Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w usłudze Databricks.
Aby uzyskać pomoc dotyczącą migracji z środowiska Databricks Runtime 6.x, zobacz Przewodnik migracji środowiska Databricks Runtime 7.x (EoS).
Nowe funkcje i istotne zmiany
Środowisko Databricks Runtime 7.3 LTS for Machine Learning jest oparte na środowisku Databricks Runtime 7.3 LTS. Aby uzyskać informacje o nowościach w środowisku Databricks Runtime 7.3 LTS, w tym apache Spark MLlib i SparkR, zobacz informacje o wersji środowiska Databricks Runtime 7.3 LTS (EoS).
Istotne zmiany w środowisku języka Python środowiska Databricks Runtime ML
Aktywacja Conda dla procesów roboczych
Wcześniej po zaktualizowaniu środowiska notesu przy użyciu programu %conda
nowe środowisko nie zostało aktywowane w procesach roboczych języka Python. Spowodowało to problemy, jeśli funkcja UDF PySpark nazywana funkcją innej firmy, która korzystała z zasobów zainstalowanych w środowisku Conda. To ograniczenie nie istnieje już.
Należy również przejrzeć główne zmiany w środowisku Języka Python środowiska Databricks Runtime w środowisku Databricks Runtime 7.3 LTS (EoS). Aby uzyskać pełną listę zainstalowanych pakietów języka Python i ich wersji, zobacz Biblioteki języka Python.
Uaktualnione pakiety języka Python
- mlflow 1.9.1 -> 1.11.0
- tensorflow 2.2.0 -> 2.3.0
- tensorboard 2.2.2 —> 2.3.0
- pytorch 1.5.1 -> 1.6.0
- torchvision 0.6.1 -> 0.7.0
- petastorm 0.9.2 -> 0.9.5
Środowisko systemu
Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 7.3 LTS for Machine Learning różni się od środowiska Databricks Runtime 7.3 LTS w następujący sposób:
-
DBUtils: Środowisko uruchomieniowe Databricks Runtime ML nie zawiera narzędzia biblioteki (dbutils.library) (starsza wersja).
Zamiast tego można użyć
%pip
poleceń i%conda
. Zobacz Biblioteki języka Python o zakresie notesu. - W przypadku klastrów gpu środowisko Databricks Runtime ML obejmuje następujące biblioteki procesora GPU FIRMY NVIDIA:
- CUDA 10.1 Update 2
- cuDNN 7.6.5
- NCCL 2.7.3
- TensorRT 6.0.1
Biblioteki
W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 7.3 LTS for Machine Learning, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 7.3 LTS.
W tej sekcji:
- Biblioteki najwyższego poziomu
- Biblioteki języka Python
- Biblioteki języka R
- Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Biblioteki najwyższego poziomu
Środowisko Databricks Runtime 7.3 LTS for Machine Learning obejmuje następujące biblioteki najwyższego poziomu:
- GraphFrames
- Horovod i HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Biblioteki języka Python
Środowisko Databricks Runtime 7.3 LTS na potrzeby uczenia maszynowego używa narzędzia Conda do zarządzania pakietami języka Python i zawiera wiele popularnych pakietów uczenia maszynowego.
Oprócz pakietów określonych w środowiskach Conda w poniższych sekcjach środowisko Databricks Runtime 7.3 LTS for Machine Learning instaluje również następujące pakiety:
- hyperopt 0.2.4.db2
- sparkdl 2.1.0-db1
Biblioteki języka Python w klastrach procesora CPU
name: databricks-ml
channels:
- pytorch
- defaults
dependencies:
- _libgcc_mutex=0.1=main
- absl-py=0.9.0=py37_0
- asn1crypto=1.3.0=py37_1
- astor=0.8.0=py37_0
- backcall=0.1.0=py37_0
- backports=1.0=py_2
- bcrypt=3.2.0=py37h7b6447c_0
- blas=1.0=mkl
- blinker=1.4=py37_0
- boto3=1.12.0=py_0
- botocore=1.15.0=py_0
- c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
- ca-certificates=2020.7.22=0
- cachetools=4.1.1=py_0
- certifi=2020.6.20=pyhd3eb1b0_3 # (updated from py37_0 in June 15, 2021 maintenance update)
- cffi=1.14.0=py37he30daa8_1 # (updated from py37h2e261b9_0 in June 15, 2021 maintenance update)
- chardet=3.0.4=py37_1003
- click=7.0=py37_0
- cloudpickle=1.3.0=py_0
- configparser=3.7.4=py37_0
- cpuonly=1.0=0
- cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
- cycler=0.10.0=py37_0
- cython=0.29.15=py37he6710b0_0
- decorator=4.4.1=py_0
- dill=0.3.1.1=py37_1
- docutils=0.15.2=py37_0
- entrypoints=0.3=py37_0
- flask=1.1.1=py_1
- freetype=2.9.1=h8a8886c_1
- future=0.18.2=py37_1
- gast=0.3.3=py_0
- gitdb=4.0.5=py_0
- gitpython=3.1.0=py_0
- google-auth=1.11.2=py_0
- google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
- google-pasta=0.2.0=py_0
- grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
- gunicorn=20.0.4=py37_0
- h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
- hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
- icu=58.2=he6710b0_3
- idna=2.8=py37_0
- intel-openmp=2020.0=166
- ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
- ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
- ipython_genutils=0.2.0=py37_0
- isodate=0.6.0=py_1
- itsdangerous=1.1.0=py37_0
- jedi=0.14.1=py37_0
- jinja2=2.11.1=py_0
- jmespath=0.10.0=py_0
- joblib=0.14.1=py_0
- jpeg=9b=h024ee3a_2
- jupyter_client=5.3.4=py37_0
- jupyter_core=4.6.1=py37_0
- kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
- krb5=1.17.1=h173b8e3_0 # (updated from 1.16.4 in June 15, 2021 maintenance update)
- ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
- libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
- libffi=3.3=he6710b0_2 # (updated from 3.2.1 in June 15, 2021 maintenance update)
- libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.37=hbc83047_0
- libpq=12.2=h20c2e04_0 # (updated from 11.2 in June 15, 2021 maintenance update)
- libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
- libsodium=1.0.16=h1bed415_0
- libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libtiff=4.1.0=h2733197_0
- lightgbm=2.3.0=py37he6710b0_0
- lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
- mako=1.1.2=py_0
- markdown=3.1.1=py37_0
- markupsafe=1.1.1=py37h14c3975_1
- matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
- mkl=2020.0=166
- mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
- mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
- mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
- ncurses=6.2=he6710b0_1
- networkx=2.4=py_1
- ninja=1.10.0=py37hfd86e86_0
- nltk=3.4.5=py37_0
- numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
- numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
- oauthlib=3.1.0=py_0
- olefile=0.46=py37_0
- openssl=1.1.1k=h27cfd23_0 # (updated from 1.1.1g in June 15, 2021 maintenance update)
- packaging=20.1=py_0
- pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
- paramiko=2.7.1=py_0
- parso=0.5.2=py_0
- patsy=0.5.1=py37_0
- pexpect=4.8.0=py37_1
- pickleshare=0.7.5=py37_1001
- pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
- pip=20.0.2=py37_3
- plotly=4.9.0=py_0
- prompt_toolkit=3.0.3=py_0
- protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
- psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
- psycopg2=2.8.6=py37h3c74f83_1 # (updated from 2.8.4 in June 15, 2021 maintenance update)
- ptyprocess=0.6.0=py37_0
- pyasn1=0.4.8=py_0
- pyasn1-modules=0.2.7=py_0
- pycparser=2.19=py37_0
- pygments=2.5.2=py_0
- pyjwt=1.7.1=py37_0
- pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
- pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
- pyopenssl=19.1.0=py_1
- pyparsing=2.4.6=py_0
- pysocks=1.7.1=py37_1
- python=3.7.10=hdb3f193_0 # (updated from 3.7.6 in June 15, 2021 maintenance update)
- python-dateutil=2.8.1=py_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.6.0=py3.7_cpu_0
- pytz=2019.3=py_0
- pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
- readline=8.1=h27cfd23_0 # (updated from 7.0 in June 15, 2021 maintenance update)
- requests=2.22.0=py37_1
- requests-oauthlib=1.3.0=py_0
- retrying=1.3.3=py37_2
- rsa=4.0=py_0
- s3transfer=0.3.3=py37_1
- scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
- scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
- setuptools=45.2.0=py37_0
- simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
- six=1.14.0=py37_0
- smmap=3.0.4=py_0
- sqlite=3.35.4=hdfb4753_0 # (updated from 3.31.1 in June 15, 2021 maintenance update)
- sqlparse=0.3.0=py_0
- statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
- tabulate=0.8.3=py37_0
- tk=8.6.10=hbc83047_0 # (updated from 8.6.8 in June 15, 2021 maintenance update)
- torchvision=0.7.0=py37_cpu
- tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
- tqdm=4.42.1=py_0
- traitlets=4.3.3=py37_0
- unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
- urllib3=1.25.8=py37_0
- wcwidth=0.1.8=py_0
- websocket-client=0.56.0=py37_0
- werkzeug=1.0.0=py_0
- wheel=0.34.2=py37_0
- wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
- xz=5.2.5=h7b6447c_0 # (updated from 5.2.4 in June 15, 2021 maintenance update)
- zeromq=4.3.1=he6710b0_3
- zlib=1.2.11=h7b6447c_3
- zstd=1.3.7=h0b5b093_0
- pip:
- astunparse==1.6.3
- azure-core==1.8.0
- azure-storage-blob==12.4.0
- databricks-cli==0.11.0
- diskcache==5.0.2
- docker==4.3.1
- gorilla==0.3.0
- horovod==0.19.5
- joblibspark==0.2.0
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.2.0
- mleap==0.16.1
- mlflow==1.11.0
- msrest==0.6.18
- opt-einsum==3.3.0
- petastorm==0.9.5
- pyarrow==1.0.1
- pyyaml==5.3.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- tensorboard==2.3.0
- tensorboard-plugin-wit==1.7.0
- tensorflow-cpu==2.3.0
- tensorflow-estimator==2.3.0
- termcolor==1.1.0
- xgboost==1.1.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml
Biblioteki języka Python w klastrach gpu
name: databricks-ml-gpu
channels:
- pytorch
- defaults
dependencies:
- _libgcc_mutex=0.1=main
- absl-py=0.9.0=py37_0
- asn1crypto=1.3.0=py37_1
- astor=0.8.0=py37_0
- backcall=0.1.0=py37_0
- backports=1.0=py_2
- bcrypt=3.2.0=py37h7b6447c_0
- blas=1.0=mkl
- blinker=1.4=py37_0
- boto3=1.12.0=py_0
- botocore=1.15.0=py_0
- c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
- ca-certificates=2020.7.22=0
- cachetools=4.1.1=py_0
- certifi=2020.6.20=pyhd3eb1b0_3 # (updated from py37_0 in June 15, 2021 maintenance update)
- cffi=1.14.0=py37he30daa8_1 # (updated from py37h2e261b9_0 in June 15, 2021 maintenance update)
- chardet=3.0.4=py37_1003
- click=7.0=py37_0
- cloudpickle=1.3.0=py_0
- configparser=3.7.4=py37_0
- cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
- cudatoolkit=10.1.243=h6bb024c_0
- cycler=0.10.0=py37_0
- cython=0.29.15=py37he6710b0_0
- decorator=4.4.1=py_0
- dill=0.3.1.1=py37_1
- docutils=0.15.2=py37_0
- entrypoints=0.3=py37_0
- flask=1.1.1=py_1
- freetype=2.9.1=h8a8886c_1
- future=0.18.2=py37_1
- gast=0.3.3=py_0
- gitdb=4.0.5=py_0
- gitpython=3.1.0=py_0
- google-auth=1.11.2=py_0
- google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
- google-pasta=0.2.0=py_0
- grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
- gunicorn=20.0.4=py37_0
- h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
- hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
- icu=58.2=he6710b0_3
- idna=2.8=py37_0
- intel-openmp=2020.0=166
- ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
- ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
- ipython_genutils=0.2.0=py37_0
- isodate=0.6.0=py_1
- itsdangerous=1.1.0=py37_0
- jedi=0.14.1=py37_0
- jinja2=2.11.1=py_0
- jmespath=0.10.0=py_0
- joblib=0.14.1=py_0
- jpeg=9b=h024ee3a_2
- jupyter_client=5.3.4=py37_0
- jupyter_core=4.6.1=py37_0
- kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
- krb5=1.16.4=h173b8e3_0 # (updated from 1.16.4 in June 15, 2021 maintenance update)
- ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
- libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
- libffi=3.3=he6710b0_2 # (updated from 3.2.1 in June 15, 2021 maintenance update)
- libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.37=hbc83047_0
- libpq=12.2=h20c2e04_0 # (updated from 11.2 in June 15, 2021 maintenance update)
- libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
- libsodium=1.0.16=h1bed415_0
- libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libtiff=4.1.0=h2733197_0
- lightgbm=2.3.0=py37he6710b0_0
- lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
- mako=1.1.2=py_0
- markdown=3.1.1=py37_0
- markupsafe=1.1.1=py37h14c3975_1
- matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
- mkl=2020.0=166
- mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
- mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
- mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
- ncurses=6.2=he6710b0_1
- networkx=2.4=py_1
- ninja=1.10.0=py37hfd86e86_0
- nltk=3.4.5=py37_0
- numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
- numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
- oauthlib=3.1.0=py_0
- olefile=0.46=py37_0
- openssl=1.1.1k=h27cfd23_0 # (updated from 1.1.1g in June 15, 2021 maintenance update)
- packaging=20.1=py_0
- pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
- paramiko=2.7.1=py_0
- parso=0.5.2=py_0
- patsy=0.5.1=py37_0
- pexpect=4.8.0=py37_1
- pickleshare=0.7.5=py37_1001
- pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
- pip=20.0.2=py37_3
- plotly=4.9.0=py_0
- prompt_toolkit=3.0.3=py_0
- protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
- psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
- psycopg2=2.8.6=py37h3c74f83_1 # (updated from 2.8.4 in June 15, 2021 maintenance update)
- ptyprocess=0.6.0=py37_0
- pyasn1=0.4.8=py_0
- pyasn1-modules=0.2.7=py_0
- pycparser=2.19=py37_0
- pygments=2.5.2=py_0
- pyjwt=1.7.1=py37_0
- pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
- pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
- pyopenssl=19.1.0=py_1
- pyparsing=2.4.6=py_0
- pysocks=1.7.1=py37_1
- python=3.7.10=hdb3f193_0 # (updated from 3.7.6 in June 15, 2021 maintenance update)
- python-dateutil=2.8.1=py_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.6.0=py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0
- pytz=2019.3=py_0
- pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
- readline=8.1=h27cfd23_0 # (updated from 7.0 in June 15, 2021 maintenance update)
- requests=2.22.0=py37_1
- requests-oauthlib=1.3.0=py_0
- retrying=1.3.3=py37_2
- rsa=4.0=py_0
- s3transfer=0.3.3=py37_1
- scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
- scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
- setuptools=45.2.0=py37_0
- simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
- six=1.14.0=py37_0
- smmap=3.0.4=py_0
- sqlite=3.35.4=hdfb4753_0 # (updated from 3.31.1 in June 15, 2021 maintenance update)
- sqlparse=0.3.0=py_0
- statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
- tabulate=0.8.3=py37_0
- tk=8.6.10=hbc83047_0 # (updated from 8.6.8 in June 15, 2021 maintenance update)
- torchvision=0.7.0=py37_cu101
- tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
- tqdm=4.42.1=py_0
- traitlets=4.3.3=py37_0
- unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
- urllib3=1.25.8=py37_0
- wcwidth=0.1.8=py_0
- websocket-client=0.56.0=py37_0
- werkzeug=1.0.0=py_0
- wheel=0.34.2=py37_0
- wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
- xz=5.2.5=h7b6447c_0 # (updated from 5.2.4 in June 15, 2021 maintenance update)
- zeromq=4.3.1=he6710b0_3
- zlib=1.2.11=h7b6447c_3
- zstd=1.3.7=h0b5b093_0
- pip:
- astunparse==1.6.3
- azure-core==1.8.0
- azure-storage-blob==12.4.0
- databricks-cli==0.11.0
- diskcache==5.0.2
- docker==4.3.1
- gorilla==0.3.0
- horovod==0.19.5
- joblibspark==0.2.0
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.2.0
- mleap==0.16.1
- mlflow==1.11.0
- msrest==0.6.18
- opt-einsum==3.3.0
- petastorm==0.9.5
- pyarrow==1.0.1
- pyyaml==5.3.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- tensorboard==2.3.0
- tensorboard-plugin-wit==1.7.0
- tensorflow==2.3.0
- tensorflow-estimator==2.3.0
- termcolor==1.1.0
- xgboost==1.1.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu
Pakiety platformy Spark zawierające moduły języka Python
Pakiet Platformy Spark | Moduł języka Python | Wersja |
---|---|---|
ramki grafu | ramki grafu | 0.8.0-db2-spark3.0 |
Biblioteki R
Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 7.3 LTS.
Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 7.3 LTS środowisko Databricks Runtime 7.3 LTS zawiera następujące elementy JAR:
Identyfikator grupy | Identyfikator artefaktu | Wersja |
---|---|---|
com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.3-4882dc3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.0.0 |
ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.0.0 |
org.mlflow | mlflow-client | 1.11.0 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |