Databricks Runtime 9.1 LTS para Machine Learning
O Databricks lançou essa imagem e a declarou LTS (Suporte de Longo Prazo) em setembro de 2021.
O Databricks Runtime 9.1 LTS para Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso em aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 9.1 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
AutoML
Os aprimoramentos a seguir estão disponíveis no Databricks Runtime 9.1 LTS para ML e superior.
O AutoML dá suporte a conjuntos de dados maiores por amostragem
O AutoML agora faz amostras de conjuntos de dados que podem exceder restrições de memória, permitindo que ele seja executado em conjuntos de dados maiores com menos risco de erros de falta de memória. Para obter detalhes, confira Amostragem de conjuntos grandes de dados.
O AutoML pré-processa colunas com base no tipo semântico
O AutoML detecta determinadas colunas que têm um tipo semântico diferente do tipo de dados do Spark ou Pandas. O AutoML converte e aplica as etapas de pré-processamento de dados com base no tipo semântico detectado. Especificamente, o AutoML executa as seguintes conversões:
- Colunas de cadeia de caracteres e inteiros que representam dados de data ou de carimbo de data/hora são convertidas em um tipo de carimbo de data/hora.
- Colunas de cadeia de caracteres que representam dados numéricos são convertidas em um tipo numérico.
Aprimoramentos nos notebooks gerados por AutoML
As etapas de pré-processamento para colunas de data e carimbo de data/hora agora são incorporadas no pacote databricks-automl-runtime, simplificando os notebooks gerados pelo treinamento de AutoML. databricks-automl-runtime está incluído no Databricks Runtime 9.1 LTS para ML e superior e também está disponível no PyPI.
Repositório de recursos
Os aprimoramentos a seguir estão disponíveis no Databricks Runtime 9.1 LTS para ML e superior.
- Ao criar um TrainingSet, agora você pode definir
label=Nonepara dar suporte a aplicativos de aprendizado não supervisionados. - Agora você pode especificar mais de um recurso em um único
FeatureLookup. - Agora você pode especificar um caminho personalizado para tabelas de recursos. Usar o parâmetro
pathemcreate_feature_table(). O padrão é o local do banco de dados. - Novos tipos de dados PySpark com suporte: ArrayType e ShortType.
Mlflow
Os aprimoramentos a seguir estão disponíveis a partir da versão 1.20.2 do Mlflow, que está incluída no Databricks Runtime 9.1 LTS para ML.
- O registro automático em log para scikit-learn agora registra métricas pós-treinamento sempre que uma API de avaliação do scikit-learn, como
sklearn.metrics.mean_squared_error, é chamada. - O registro automático em log do PySpark para ML agora registra as métricas pós-treinamento sempre que uma API de avaliação de modelo, como
Evaluator.evaluate(), é chamada. mlflow.*.log_modelemlflow.*.save_modelagora têm argumentospip_requirementseextra_pip_requirementspara que você possa especificar diretamente os requisitos pip do modelo a registrar ou salvar.mlflow.*.log_modelemlflow.*.save_modelagora inferem automaticamente os requisitos pip do modelo para registrar ou salvar com base no ambiente de software atual.- As entradas
stdMetricsagora são registradas como métricas de treinamento durante o registro automático em log do PySpark CrossValidator. - O registro automático em log do PyTorch Lightning agora dá suporte à execução distribuída.
Databricks Autologging (Visualização Pública)
A Visualização Pública do Databricks Autologging foi expandida para novas regiões. O Databricks Autologging é uma solução sem código que fornece acompanhamento automático de experimentos para sessões de treinamento em aprendizado de máquina no Azure Databricks. Com o Databricks Autologging, parâmetros de modelos, métricas, arquivos e informações de linhagem são capturados automaticamente quando você treina modelos de várias bibliotecas de aprendizado de máquina populares. As sessões de treinamento são registradas como Execuções de Acompanhamento do MLflow. Os arquivos de modelo também são rastreados para que você possa registrá-los facilmente no Registro de Modelo do MLflow e implantá-los para pontuação em tempo real com o Serviço de Modelo do MLflow.
Para obter mais informações sobre o Databricks Autologging, consulte Databricks Autologging.
Principais alterações no ambiente do Python para o Databricks Runtime ML
Pacotes do Python atualizados
- automl 1.1.1 => 1.2.1
- feature_store 0.3.3 => 0.3.4.1
- holidays 0.10.5.2 => 0.11.2
- keras 2.5.0 => 2.6.0
- mlflow 1.19.0 => 1.20.2
- petastorm 0.11.1 => 0.11.2
- plotly 4.14.3 => 5.1.0
- spark-tensorflow-distributor 0.1.0 => 1.0.0
- sparkdl 2.2.0_db1 => 2.2.0_db3
- tensorboard 2.5.0 => 2.6.0
- tensorflow 2.5.0 => 2.6.0
Pacotes do Python adicionados
- databricks-automl-runtime 0.1.0
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 9.1 LTS para ML difere do Databricks Runtime 9.1 LTS nestes pontos:
- DBUtils: O Databricks Runtime ML não inclui 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 8.1.0.77
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
Bibliotecas
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 9.1 LTS para ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 9.1 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 9.1 LTS para ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- AutoML
- GraphFrames
- Horovod e HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Bibliotecas do Python
O Databricks Runtime 9.1 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 9.1 LTS para ML também inclui os seguintes pacotes:
- hyperopt 0.2.5.db2
- sparkdl 2.2.0.db3
- feature_store 0.3.4.1
- automl 1.2.1
Bibliotecas do Python em clusters de CPU
| 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 | bleach | 3.3.0 | boto3 | 1.16.7 |
| botocore | 1.19.7 | Gargalo | 1.3.2 | cachetools | 4.2.2 |
| certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 |
| clang | 5.0 | 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 | Cython | 0.29.23 |
| databricks-automl-runtime | 0.1.0 | databricks-cli | 0.14.3 | dbus-python | 1.2.16 |
| decorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.2 | distro-info | 0.23ubuntu1 |
| entrypoints | 0.3 | ephem | 4.0.0.2 | facets-overview | 1.0.0 |
| filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 | flatbuffers | 1.12 |
| 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 | h5py | 3.1.0 | hijri-converter | 2.2.1 |
| feriados | 0.11.2 | horovod | 0.22.1 | htmlmin | 0.1.12 |
| idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 | 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 | 2.6.0 | Keras-Preprocessing | 1.1.2 |
| kiwisolver | 1.3.1 | koalas | 1.8.1 | korean-lunar-calendar | 0.2.1 |
| lightgbm | 3.1.1 | llvmlite | 0.37.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Mako | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 1.1.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.0 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.17.0 | mlflow-skinny | 1.20.2 | multimethod | 1.4 |
| 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 | 0.54.0 | numpy | 1.19.2 |
| oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 | empacotando | 20.9 |
| pandas | 1.2.4 | pandas-profiling | 3.0.0 | pandocfilters | 1.4.3 |
| paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 |
| petastorm | 0.11.2 | pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 8.2.0 | pip | 21.0.1 |
| plotly | 5.1.0 | 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 | pycparser | 2,20 |
| pydantic | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 |
| PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.3.0 | pyodbc | 4.0.30 |
| pyparsing | 2.4.7 | pyrsistent | 0.17.3 | pystan | 2.19.1.1 |
| python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 | python-dateutil | 2.8.1 | python-editor | 1.0.4 |
| 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 | 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 | 0.39.0 | simplejson | 3.17.2 |
| six | 1.15.0 | slicer | 0.0.7 | smmap | 3.0.5 |
| spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.1 | 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 | 2.6.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-wit | 1.8.0 | tensorflow-cpu | 2.6.0 | tensorflow-estimator | 2.6.0 |
| termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 |
| threadpoolctl | 2.1.0 | torch | 1.9.0+cpu | torchvision | 0.10.0+cpu |
| tornado | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | traitlets | 5.0.5 |
| typing-extensions | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 | unattended-upgrades | 0,1 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 | visions | 0.7.1 |
| 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 | 1.4.2 | 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 | bleach | 3.3.0 | boto3 | 1.16.7 |
| botocore | 1.19.7 | Gargalo | 1.3.2 | cachetools | 4.2.2 |
| certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 |
| clang | 5.0 | 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 | Cython | 0.29.23 |
| databricks-automl-runtime | 0.1.0 | databricks-cli | 0.14.3 | dbus-python | 1.2.16 |
| decorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.2 | distro-info | 0.23ubuntu1 |
| entrypoints | 0.3 | ephem | 4.0.0.2 | facets-overview | 1.0.0 |
| filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 | flatbuffers | 1.12 |
| 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 | h5py | 3.1.0 | hijri-converter | 2.2.1 |
| feriados | 0.11.2 | horovod | 0.22.1 | htmlmin | 0.1.12 |
| idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 | 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 | 2.6.0 | Keras-Preprocessing | 1.1.2 |
| kiwisolver | 1.3.1 | koalas | 1.8.1 | korean-lunar-calendar | 0.2.1 |
| lightgbm | 3.1.1 | llvmlite | 0.37.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Mako | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 1.1.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.0 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.17.0 | mlflow-skinny | 1.20.2 | multimethod | 1.4 |
| 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 | 0.54.0 | numpy | 1.19.2 |
| oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 | empacotando | 20.9 |
| pandas | 1.2.4 | pandas-profiling | 3.0.0 | pandocfilters | 1.4.3 |
| paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 |
| petastorm | 0.11.2 | pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 8.2.0 | pip | 21.0.1 |
| plotly | 5.1.0 | 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 | pycparser | 2,20 | pydantic | 1.8.2 |
| Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 |
| PyNaCl | 1.3.0 | pyodbc | 4.0.30 | pyparsing | 2.4.7 |
| pyrsistent | 0.17.3 | pystan | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 |
| python-dateutil | 2.8.1 | python-editor | 1.0.4 | 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 |
| 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 | 0.39.0 | simplejson | 3.17.2 | six | 1.15.0 |
| slicer | 0.0.7 | smmap | 3.0.5 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
| sqlparse | 0.4.1 | 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 | 2.6.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.0 |
| tensorflow | 2.6.0 | tensorflow-estimator | 2.6.0 | termcolor | 1.1.0 |
| terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 | threadpoolctl | 2.1.0 |
| torch | 1.9.0+cu111 | torchvision | 0.10.0+cu111 | tornado | 6.1 |
| tqdm | 4.59.0 | traitlets | 5.0.5 | typing-extensions | 3.7.4.3 |
| ujson | 4.0.2 | unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.25.11 |
| virtualenv | 20.4.1 | visions | 0.7.1 | 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 | 1.4.2 | zipp | 3.4.1 |
Pacotes do Spark que contêm módulos do Python
| Pacote do Spark | Módulo do Python | Versão |
|---|---|---|
| graphframes | graphframes | 0.8.1-db3-spark3.1 |
Bibliotecas do R
As bibliotecas do R são idênticas às Bibliotecas do R existentes no Databricks Runtime 9.1 LTS.
Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Além das bibliotecas do Java e do Scala no Databricks Runtime 9.1 LTS, o Databricks Runtime 9.1 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 | 0.17.0-4882dc3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.4.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.4.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.1-db2-spark3.1 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.20.2 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.20.2 |
| 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 | 0.17.0-4882dc3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.4.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.4.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.1-db2-spark3.1 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.20.2 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.20.2 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |