Política de manutenção de ML do Databricks Runtime
O Databricks Runtime ML inclui uma variedade de bibliotecas ML e DL populares. As bibliotecas são atualizadas com cada versão para incluir novos recursos e correções. Este artigo descreve as bibliotecas de alto nível suportadas, sua frequência de atualização e os cenários em que as bibliotecas são preteridas.
Política de suporte à biblioteca
O Databricks designou um subconjunto das bibliotecas com suporte como bibliotecas de camada superior. Para essas bibliotecas, o Databricks fornece uma cadência de atualização mais rápida, atualizando para as versões mais recentes do pacote com cada versão de runtime (exceto conflitos de dependência). O Databricks também fornece suporte avançado, testes e otimizações inseridas para bibliotecas de camada superior. As bibliotecas de camada superior são adicionadas ou removidas apenas com versões principais.
A lista completa das bibliotecas de camada superior é:
- conjuntos de dados
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- Scikit-learn
- streaming
- TensorFlow
- TensorBoard
- transformadores
Para obter uma lista de todas as bibliotecas incluídas em cada versão de execução, consulte as notas de versão e para o Databricks Runtime ML.
Política de descontinuação de biblioteca
O Databricks pode remover uma biblioteca da lista de camadas superiores nas seguintes situações:
- Se a biblioteca não tiver novas confirmações em dois meses e nenhuma nova versão em mais de seis meses. O Databricks pode adicionar de volta a biblioteca removida quando a manutenção ativa for retomada.
- Se o uso da biblioteca cair significativamente.
- As bibliotecas serão substituídas se novos pacotes tiverem sido adicionados para preencher as principais lacunas.
O Databricks removerá uma biblioteca pré-instalada quando a biblioteca atingir qualquer uma das seguintes condições:
- A biblioteca não é mais mantida ativamente. Uma biblioteca não é considerada mantida ativamente quando qualquer uma das seguintes condições é atendida:
- Nenhuma nova confirmação em três meses e nenhuma nova versão em mais de nove meses.
- O repositório da biblioteca é arquivado.
- Uma parada anunciada na manutenção dessa biblioteca.
- Nenhuma versão estável é considerada funcional para o novo runtime.
Quando uma biblioteca é planejada para remoção, o Databricks executa as seguintes etapas para notificar os clientes:
- Um aviso de descontinuação é adicionado nas notas sobre a versão do Databricks Runtime, indicando que a biblioteca será removida na próxima versão principal do Databricks Runtime ML.
- Uma notificação é exibida ao importar a biblioteca, indicando que a biblioteca será removida na próxima versão principal do Databricks Runtime ML.
- A documentação do Databricks que faz referência à biblioteca é atualizada para indicar que a biblioteca está planejada para remoção.
Para continuar a usar uma biblioteca depois que ela tiver sido removida, você pode instalar a biblioteca manualmente ou usar uma versão anterior do Databricks Runtime ML.