Databricks Runtime 10.4 LTS para Machine Learning
O Databricks Runtime 10.4 LTS para Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso em aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 10.4 LTS. O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas de aprendizado de máquina populares, inclusive TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui o AutoML, uma ferramenta para treinamento automático de pipelines de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também oferece suporte ao treinamento de aprendizado profundo distribuído com o uso do Horovod.
Observação
LTS significa que essa versão possui suporte de longo prazo. Consulte Ciclo de vida da versão de LTS do Databricks Runtime.
Para obter mais informações, incluindo instruções para criar um cluster de ML do Databricks Runtime, confira IA e aprendizado de máquina no Databricks.
Dica
Para ver as notas sobre a versão das versões do Databricks Runtime que chegaram ao fim do suporte (EoS), confira Notas sobre as versões do Databricks Runtime em fim de suporte. As versões do Databricks Runtime EoS foram desativadas e podem não ser atualizadas.
Novos recursos e aprimoramentos
O Databricks Runtime 10.4 LTS para ML tem como base o Databricks Runtime 10.4 LTS. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 10.4 LTS, inclusive o MLlib e o SparkR do Apache Spark, confira as notas sobre a versão do Databricks Runtime 10.4 LTS.
Aprimoramentos no AutoML
Os aprimoramentos a seguir foram feitos no AutoML.
O AutoML está em disponibilidade geral
A partir do Databricks Runtime 10.4 LTS ML, o AutoML está em disponibilidade geral.
Imputação de valores ausentes
Agora é possível especificar como os valores nulos são imputados. Por padrão, o AutoML seleciona um método de imputação com base no tipo de coluna e no conteúdo. Consulte Imputar valores ausentes para obter detalhes.).
Seleção de coluna da interface do usuário
Para problemas de classificação e regressão, agora você pode usar a interface do usuário além da API para especificar colunas que o AutoML deve ignorar durante os cálculos. Consulte Seleção de coluna.
Novo tipo de dados
O AutoML agora dá suporte a tipos de matriz numérica.
Local personalizado de notebooks e experimentos gerados
Agora você pode especificar um local no workspace em que o AutoML deve salvar os notebooks e experimentos gerados. Use o parâmetro experiment_dir. Consulte Referência da API do AutoML Python.
Aprimoramentos no Databricks Feature Store
Foram feitos os seguintes aprimoramentos no Databricks Feature Store.
- Agora você pode registrar uma tabela Delta existente como uma tabela de recursos.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 10.4 LTS para ML difere do Databricks Runtime 10.4 LTS nestes pontos:
- DBUtils: o Databricks Runtime ML não inclui o Utilitário de biblioteca (dbutils.library) (herdado).
Use os comandos
%pip. Confira as bibliotecas Python no escopo do notebook. - Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
- CUDA 11.0
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
Bibliotecas
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 10.4 LTS para ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 10.4 LTS.
Nesta seção:
- Bibliotecas de camada superior
- Bibliotecas do Python
- Bibliotecas do R
- Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Bibliotecas de camada superior
O Databricks Runtime 10.4 LTS para ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- GraphFrames
- Horovod e HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Bibliotecas do Python
O Databricks Runtime 10.4 LTS para ML usa o Virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes de ML populares.
Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 10.4 LTS para ML também inclui os seguintes pacotes:
- hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.2.0-db5
- feature_store 0.3.8
- automl 1.7.2
Bibliotecas do Python em clusters de CPU
Para reproduzir o ambiente do Python do Databricks Runtime ML no ambiente virtual do Python local, baixe o arquivo requirements-10.4.txt e execute pip install -r requirements-10.4.txt. Esse comando instala todas as bibliotecas código aberto que o Databricks Runtime ML usa, mas não instala bibliotecas desenvolvidas do Azure Databricks, como databricks-automl, databricks-feature-store, ou o fork do Databricks de hyperopt.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (atualização cumulativa de ISO) | appdirs | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | astor | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 |
| async-generator | 1,10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | bidict | 0.21.4 | bleach | 3.3.0 |
| blis | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 |
| cachetools | 4.2.4 | catalogue | 2.0.6 | certifi | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 | clique | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| convertdate | 2.3.2 | criptografia | 3.4.7 | cycler | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 | databricks-automl-runtime | 0.2.6 |
| databricks-cli | 0.16.3 | dbl-tempo | 0.1.2 | dbus-python | 1.2.16 |
| decorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.4 | distro-info | 0.23ubuntu1 |
| entrypoints | 0.3 | ephem | 4.1.3 | facets-overview | 1.0.0 |
| fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 2,0 | fsspec | 0.9.0 | future | 0.18.2 |
| gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| google-auth | 1.22.1 | google-auth-oauthlib | 0.4.2 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.39.0 | gunicorn | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.1.0 | hijri-converter | 2.2.3 | holidays | 0,12 |
| horovod | 0.23.0 | htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub | 0.1.2 |
| idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 | imbalanced-learn | 0.8.1 |
| importlib-metadata | 3.10.0 | ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.6.3 | isodate | 0.6.0 |
| itsdangerous | 1.1.0 | jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 |
| jsonschema | 3.2.0 | jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.8.0 |
| Keras-Preprocessing | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 | koalas | 1.8.2 |
| korean-lunar-calendar | 0.2.1 | langcodes | 3.3.0 | libclang | 13.0.0 |
| lightgbm | 3.3.2 | llvmlite | 0.38.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Mako | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 2.0.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.1 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.18.1 | mlflow-skinny | 1.24.0 | multimethod | 1,7 |
| murmurhash | 1.0.5 | nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 |
| nbformat | 5.1.3 | nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2.5 |
| nltk | 3.6.1 | notebook | 6.3.0 | numba | 0.55.1 |
| numpy | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| empacotando | 21.3 | pandas | 1.2.4 | pandas-profiling | 3.1.0 |
| pandocfilters | 1.4.3 | paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 |
| pathy | 0.6.0 | patsy | 0.5.1 | petastorm | 0.11.4 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Pillow | 8.2.0 | pip | 21.0.1 | plotly | 5.5.0 |
| pmdarima | 1.8.4 | preshed | 3.0.5 | prometheus-client | 0.10.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.17 | prophet | 1.0.1 | protobuf | 3.17.2 |
| psutil | 5.8.0 | psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pyarrow | 4.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
| pybind11 | 2.9.1 | pycparser | 2,20 | pydantic | 1.8.2 |
| Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 |
| PyNaCl | 1.4.0 | pyodbc | 4.0.30 | pyparsing | 2.4.7 |
| pyrsistent | 0.17.3 | pystan | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 |
| python-dateutil | 2.8.1 | python-editor | 1.0.4 | python-engineio | 4.3.0 |
| python-socketio | 5.4.1 | pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 |
| PyYAML | 5.4.1 | pyzmq | 20.0.0 | regex | 2021.4.4 |
| solicitações | 2.25.1 | requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 |
| rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 |
| scikit-learn | 0.24.1 | scipy | 1.6.2 | seaborn | 0.11.1 |
| Send2Trash | 1.5.0 | setuptools | 52.0.0 | setuptools-git | 1,2 |
| shap | 0.40.0 | simplejson | 3.17.2 | six | 1.15.0 |
| slicer | 0.0.7 | smart-open | 5.2.0 | smmap | 3.0.5 |
| spacy | 3.2.1 | spacy-legacy | 3.0.8 | spacy-loggers | 1.0.1 |
| spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.1 | srsly | 2.4.1 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | tabulate | 0.8.7 |
| tangled-up-in-unicode | 0.1.0 | tenacity | 6.2.0 | tensorboard | 2.8.0 |
| tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-profile | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 |
| tensorflow-cpu | 2.8.0 | tensorflow-estimator | 2.8.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.24.0 |
| termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 |
| tf-estimator-nightly | 2.8.0.dev2021122109 | thinc | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 |
| tokenizers | 0.10.3 | torch | 1.10.2+cpu | torchvision | 0.11.3+cpu |
| tornado | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | traitlets | 5.0.5 |
| transformers | 4.16.2 | typer | 0.3.2 | typing-extensions | 3.7.4.3 |
| ujson | 4.0.2 | unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.25.11 |
| virtualenv | 20.4.1 | visions | 0.7.4 | wasabi | 0.8.2 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 |
| Werkzeug | 1.0.1 | wheel | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
| wrapt | 1.12.1 | xgboost | 1.5.2 | zipp | 3.4.1 |
Bibliotecas do Python em clusters de GPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (atualização cumulativa de ISO) | appdirs | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | astor | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 |
| async-generator | 1,10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | bidict | 0.21.4 | bleach | 3.3.0 |
| blis | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 |
| cachetools | 4.2.4 | catalogue | 2.0.6 | certifi | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 | clique | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| convertdate | 2.3.2 | criptografia | 3.4.7 | cycler | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 | databricks-automl-runtime | 0.2.6 |
| databricks-cli | 0.16.3 | dbl-tempo | 0.1.2 | dbus-python | 1.2.16 |
| decorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.4 | distro-info | 0.23ubuntu1 |
| entrypoints | 0.3 | ephem | 4.1.3 | facets-overview | 1.0.0 |
| fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 2,0 | fsspec | 0.9.0 | future | 0.18.2 |
| gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| google-auth | 1.22.1 | google-auth-oauthlib | 0.4.2 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.39.0 | gunicorn | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.1.0 | hijri-converter | 2.2.3 | holidays | 0,12 |
| horovod | 0.23.0 | htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub | 0.1.2 |
| idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 | imbalanced-learn | 0.8.1 |
| importlib-metadata | 3.10.0 | ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.6.3 | isodate | 0.6.0 |
| itsdangerous | 1.1.0 | jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 |
| jsonschema | 3.2.0 | jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.8.0 |
| Keras-Preprocessing | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 | koalas | 1.8.2 |
| korean-lunar-calendar | 0.2.1 | langcodes | 3.3.0 | libclang | 13.0.0 |
| lightgbm | 3.3.2 | llvmlite | 0.38.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Mako | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 2.0.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.1 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.18.1 | mlflow-skinny | 1.24.0 | multimethod | 1,7 |
| murmurhash | 1.0.5 | nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 |
| nbformat | 5.1.3 | nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2.5 |
| nltk | 3.6.1 | notebook | 6.3.0 | numba | 0.55.1 |
| numpy | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| empacotando | 21.3 | pandas | 1.2.4 | pandas-profiling | 3.1.0 |
| pandocfilters | 1.4.3 | paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 |
| pathy | 0.6.0 | patsy | 0.5.1 | petastorm | 0.11.4 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Pillow | 8.2.0 | pip | 21.0.1 | plotly | 5.5.0 |
| pmdarima | 1.8.4 | preshed | 3.0.5 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
| prophet | 1.0.1 | protobuf | 3.17.2 | psutil | 5.8.0 |
| psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 | pyarrow | 4.0.0 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.9.1 |
| pycparser | 2,20 | pydantic | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 |
| PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.4.0 |
| pyodbc | 4.0.30 | pyparsing | 2.4.7 | pyrsistent | 0.17.3 |
| pystan | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 | python-dateutil | 2.8.1 |
| python-editor | 1.0.4 | python-engineio | 4.3.0 | python-socketio | 5.4.1 |
| pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 |
| pyzmq | 20.0.0 | regex | 2021.4.4 | solicitações | 2.25.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 | rsa | 4.7.2 |
| s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 | scikit-learn | 0.24.1 |
| scipy | 1.6.2 | seaborn | 0.11.1 | Send2Trash | 1.5.0 |
| setuptools | 52.0.0 | setuptools-git | 1,2 | shap | 0.40.0 |
| simplejson | 3.17.2 | six | 1.15.0 | slicer | 0.0.7 |
| smart-open | 5.2.0 | smmap | 3.0.5 | spacy | 3.2.1 |
| spacy-legacy | 3.0.8 | spacy-loggers | 1.0.1 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
| sqlparse | 0.4.1 | srsly | 2.4.1 | ssh-import-id | 5.10 |
| statsmodels | 0.12.2 | tabulate | 0.8.7 | tangled-up-in-unicode | 0.1.0 |
| tenacity | 6.2.0 | tensorboard | 2.8.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-profile | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow | 2.8.0 |
| tensorflow-estimator | 2.8.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.24.0 | termcolor | 1.1.0 |
| terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 | tf-estimator-nightly | 2.8.0.dev2021122109 |
| thinc | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 | tokenizers | 0.10.3 |
| torch | 1.10.2+cu111 | torchvision | 0.11.3+cu111 | tornado | 6.1 |
| tqdm | 4.59.0 | traitlets | 5.0.5 | transformers | 4.16.2 |
| typer | 0.3.2 | typing-extensions | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 |
| unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 |
| visions | 0.7.4 | wasabi | 0.8.2 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 | Werkzeug | 1.0.1 |
| wheel | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 | wrapt | 1.12.1 |
| xgboost | 1.5.2 | zipp | 3.4.1 |
Pacotes do Spark que contêm módulos do Python
| Pacote do Spark | Módulo do Python | Versão |
|---|---|---|
| graphframes | graphframes | 0.8.2-db1-spark3.2 |
Bibliotecas do R
As bibliotecas do R são idênticas às Bibliotecas do R existentes no Databricks Runtime 10.4 LTS.
Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Além das bibliotecas do Java e do Scala no Databricks Runtime 10.4 LTS, o Databricks Runtime 10.4 LTS para ML contém os seguintes JARs:
Clusters de CPU
| ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.18.1-23eb1ef |
| 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 | 1.24.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.24.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
Clusters de GPU
| ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.18.1-23eb1ef |
| 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 | 1.24.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.24.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |