Databricks Runtime 7.2 para ML (EoS)
Nota
O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para obter a data de fim do suporte, consulte Histórico de fim do suporte. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.
A Databricks lançou esta versão em agosto de 2020.
O Databricks Runtime 7.2 for Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 7.2 (EoS). O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch e XGBoost. Ele também suporta treinamento distribuído de aprendizagem profunda usando Horovod.
Para obter mais informações, incluindo instruções para criar um cluster de ML do Databricks Runtime, consulte IA e aprendizado de máquina no Databricks.
Novos recursos e grandes mudanças
O Databricks Runtime 7.2 ML é construído sobre o Databricks Runtime 7.2. Para obter informações sobre o que há de novo no Databricks Runtime 7.2, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 7.2 (EoS ).
Principais alterações no ambiente Python do Databricks Runtime ML
Esta seção descreve as principais alterações no ambiente Python do Databricks Runtime ML instalado em comparação com o Databricks Runtime 7.1 for ML (EoS). Você também deve revisar as principais alterações no ambiente Python do Databricks Runtime no Databricks Runtime 7.2 (EoS). Para obter uma lista completa dos pacotes Python instalados e suas versões, consulte Bibliotecas Python.
Pacotes Python adicionados
- Joblibspark: 0.2.0
Pacotes Python atualizados
- Parcela 4.8.1 -> 4.8.2
- PEAML 0.16.0 -> 0.16.1
Principais alterações no ambiente do sistema Databricks Runtime ML
Pacotes do sistema adicionados
- XVFB
Pacotes do sistema atualizados
- TTYD 1.6.0 -> 1.6.1
Melhorias
O Databricks Runtime 7.2 melhora o suporte ao TensorBoard. Consulte as notas de versão do Databricks Runtime 7.2.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 7.2 ML difere do Databricks Runtime 7.2 da seguinte maneira:
- DBUtils: Databricks Runtime ML não contém o utilitário Biblioteca (dbutils.library) (legado).
Você pode usar
%pip
e%conda
comandos em vez disso. Veja Bibliotecas em Python com âmbito de bloco de notas. - Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
- CUDA 10.1 Atualização 2
- cuDNN 7.6.5
- NCCL 2.7.3
- TensorRT 6.0.1
Bibliotecas
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 7.2 ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 7.2.
Nesta secção:
- Bibliotecas de nível superior
- Bibliotecas Python
- Bibliotecas R
- Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Bibliotecas de nível superior
O Databricks Runtime 7.2 ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- GraphFrames
- Horovod e HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- conector spark-tensorflow;
- TensorFlow
- TensorBoard
Bibliotecas Python
O Databricks Runtime 7.2 ML usa o Conda para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes de ML populares. A seção a seguir descreve o ambiente Conda para Databricks Runtime 7.2 ML.
Python em clusters de 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=3.1.7=py37h7b6447c_1
- 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=2020.6.24=0
- cachetools=4.1.0=py_1
- certifi=2020.6.20=py37_0
- cffi=1.14.0=py37h2e261b9_0
- 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=1.16.4=h173b8e3_0
- ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
- libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
- libffi=3.2.1=hd88cf55_4
- libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.37=hbc83047_0
- libpq=11.2=h20c2e04_0
- 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=1.9.0=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=1.1.1g=h7b6447c_0
- 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=4.8.2=py_0
- prompt_toolkit=3.0.3=py_0
- protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
- psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
- psycopg2=2.8.4=py37h1ba5d50_0
- 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=3.7.6=h0371630_2
- python-dateutil=2.8.1=py_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.5.1=py3.7_cpu_0
- pytz=2019.3=py_0
- pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
- readline=7.0=h7b6447c_5
- 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=3.0.2=py_0
- sqlite=3.31.1=h62c20be_1
- sqlparse=0.3.0=py_0
- statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
- tabulate=0.8.3=py37_0
- tk=8.6.8=hbc83047_0
- torchvision=0.6.1=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=5.2.4=h14c3975_4
- 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==1.7.0
- azure-storage-blob==12.3.2
- databricks-cli==0.11.0
- diskcache==4.1.0
- docker==4.2.2
- gorilla==0.3.0
- horovod==0.19.5
- hyperopt==0.2.4.db2
- joblibspark==0.2.0
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.1.0
- mleap==0.16.1
- mlflow==1.9.1
- msrest==0.6.17
- opt-einsum==3.3.0
- petastorm==0.9.2
- pyarrow==0.15.1
- pyyaml==5.3.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- sparkdl==2.1.0-db1
- tensorboard==2.2.2
- tensorboard-plugin-wit==1.7.0
- tensorflow-cpu==2.2.0
- tensorflow-estimator==2.2.0
- termcolor==1.1.0
- xgboost==1.1.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml
Python em clusters de 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=3.1.7=py37h7b6447c_1
- 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
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- cachetools=4.1.0=py_1
- certifi=2020.6.20=py37_0
- cffi=1.14.0=py37h2e261b9_0
- 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
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- future=0.18.2=py37_1
- gast=0.3.3=py_0
- gitdb=4.0.5=py_0
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- 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
- ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
- libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
- libffi=3.2.1=hd88cf55_4
- libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.37=hbc83047_0
- libpq=11.2=h20c2e04_0
- 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=1.9.0=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=1.1.1g=h7b6447c_0
- 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=4.8.2=py_0
- prompt_toolkit=3.0.3=py_0
- protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
- psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
- psycopg2=2.8.4=py37h1ba5d50_0
- 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=3.7.6=h0371630_2
- python-dateutil=2.8.1=py_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.5.1=py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0
- pytz=2019.3=py_0
- pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
- readline=7.0=h7b6447c_5
- 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=3.0.2=py_0
- sqlite=3.31.1=h62c20be_1
- sqlparse=0.3.0=py_0
- statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
- tabulate=0.8.3=py37_0
- tk=8.6.8=hbc83047_0
- torchvision=0.6.1=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=5.2.4=h14c3975_4
- 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==1.7.0
- azure-storage-blob==12.3.2
- databricks-cli==0.11.0
- diskcache==4.1.0
- docker==4.2.2
- gorilla==0.3.0
- horovod==0.19.5
- hyperopt==0.2.4.db2
- joblibspark==0.2.0
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.1.0
- mleap==0.16.1
- mlflow==1.9.1
- msrest==0.6.17
- opt-einsum==3.3.0
- petastorm==0.9.2
- pyarrow==0.15.1
- pyyaml==5.3.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- sparkdl==2.1.0-db1
- tensorboard==2.2.2
- tensorboard-plugin-wit==1.7.0
- tensorflow==2.2.0
- tensorflow-estimator==2.2.0
- termcolor==1.1.0
- xgboost==1.1.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu
Pacotes Spark contendo módulos Python
Pacote Spark | Módulo Python | Versão |
---|---|---|
quadros gráficos | quadros gráficos | 0.8.0-DB2-Faísca3.0 |
Bibliotecas R
As bibliotecas R são idênticas às bibliotecas R no Databricks Runtime 7.2.
Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 7.2, o Databricks Runtime 7.2 ML contém os seguintes JARs:
ID do Grupo | ID do Artefacto | Versão |
---|---|---|
com.typesafe.akka | AKKA-actor_2,12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.2-4882dc3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark_2,12 | 1.0.0 |
ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.0.0 |
org.mlflow | mlflow-cliente | 1.9.1 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |