Databricks Runtime 10.4 LTS для Машинного обучения
Databricks Runtime 10.4 LTS для Машинного обучения — это готовая среда для машинного обучения, обработки и анализа данных на основе Databricks Runtime 10.4 LTS. Databricks Runtime ML содержит множество популярных библиотек машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch и XGBoost. Databricks Runtime ML включает AutoML – средство для автоматического обучения конвейеров машинного обучения. Databricks Runtime ML также поддерживает распределенное углубленное обучение с использованием Horovod.
Примечание.
LTS означает, что эта версия находится в долгосрочной поддержке. См. жизненный цикл версии LTS среды выполнения Databricks.
Дополнительные сведения, включая инструкции по созданию кластера Databricks Runtime ML, см. в статье ИИ и Машинное обучение в Databricks.
Новые функции и внесенные улучшения
В основе Databricks Runtime 10.4 LTS ML лежит Databricks Runtime 10.4 LTS. Сведения о новых возможностях Databricks Runtime 10.4 LTS, включая Apache Spark MLlib и SparkR, см. в заметках о выпуске Databricks Runtime 10.4 LTS.
Усовершенствования Databricks AutoML
В Databricks AutoMLбыли внесены следующие улучшения.
Databricks AutoML теперь находится в состоянии общедоступной версии
Начиная с Databricks Runtime 10.4 LTS ML, Databricks AutoML общедоступен.
Добавление отсутствующих значений
Теперь можно указать, как добавляются значения NULL. По умолчанию AutoML выбирает метод добавления отсутствующих данных на основе типа и содержимого столбца. Дополнительные сведения см. в разделе "Олицетворение отсутствующих значений ".
Выбор столбцов из пользовательского интерфейса
В отношении проблем классификации и регрессии теперь можно использовать пользовательский интерфейс дополнительно к API, чтобы указать столбцы, которые AutoML должно игнорировать во время вычислений. См . раздел "Выбор столбца".
Новый тип данных
AutoML теперь поддерживает массивы с числами.
Пользовательское расположение созданных записных книжек и эксперимента
Теперь в рабочей области можно указать расположение, где AutoML должно сохранять созданные записные книжки и эксперименты. Используйте параметр experiment_dir. См . справочник по API Python Для AutoML в Azure Databricks.
Улучшения хранилища признаков в Databricks
В хранилище признаков в Databricksбыли внесены следующие улучшения.
- Вы также можете зарегистрировать существующую таблицу Delta в качестве таблицы признаков.
Системная среда
Ниже описаны отличия системной среды в Databricks Runtime 10.4 LTS ML и в Databricks Runtime 10.4 LTS:
- DBUtils: Databricks Runtime ML не включает служебную программу библиотеки (dbutils.library) (устаревшая версия).
Вместо нее используйте команды
%pip. См. статью Библиотеки Python с областью действия записной книжки. - Для кластеров GPU машинное обучение Databricks Runtime включает следующие библиотеки GPU NVIDIA:
- CUDA 11.0
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
Библиотеки
В следующих разделах перечислены библиотеки, входящие в состав Databricks Runtime 10.4 LTS ML и отличающиеся от тех, что входят в состав Databricks Runtime 10.4 LTS.
В этом разделе рассматриваются следующие вопросы.
- Библиотеки верхнего уровня
- Библиотеки Python
- Библиотеки R
- Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.12)
Библиотеки верхнего уровня
Databricks Runtime 10.4 LTS ML включает следующие библиотеки верхнего уровня:
- GraphFrames
- Horovod и HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Библиотеки Python
Databricks Runtime 10.4 LTS ML использует Virtualenv для управления пакетами Python и включает множество популярных пакетов ML.
Помимо пакетов, указанных в следующих разделах, Databricks Runtime 10.4 LTS ML также включает следующие пакеты:
- hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.2.0-db5
- feature_store 0.3.8
- automl 1.7.2
Библиотеки Python в кластерах CPU
Чтобы воспроизвести среду Python для Databricks Runtime ML в локальной виртуальной среде Python, скачайте файл requirements-10.4.txt и запустите pip install -r requirements-10.4.txt. Эта команда устанавливает все библиотеки с открытым кодом, которые использует Databricks Runtime ML, но не устанавливает разработанные библиотеки Azure Databricks, такие как databricks-automl, databricks-feature-store, или вилку Databricks hyperopt.
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rolling) | 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 | щелчок | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| convertdate | 2.3.2 | криптография | 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 | будущее | 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 | записная книжка | 6.3.0 | numba | 0.55.1 |
| numpy | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| во внешнем виде | 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 | график | 5.5.0 |
| pmdarima | 1.8.4 | preshed | 3.0.5 | prometheus-client | 0.10.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.17 | пророк | 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 |
| requests | 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 | мореборн | 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 |
| Среза | 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 |
| токенизаторы | 0.10.3 | torch | 1.10.2+cpu | torchvision | 0.11.3+cpu |
| tornado | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | traitlets | 5.0.5 |
| Трансформаторы | 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 |
Библиотеки Python в кластерах GPU
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rolling) | 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 | щелчок | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| convertdate | 2.3.2 | криптография | 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 | будущее | 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 | записная книжка | 6.3.0 | numba | 0.55.1 |
| numpy | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| во внешнем виде | 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 | график | 5.5.0 |
| pmdarima | 1.8.4 | preshed | 3.0.5 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
| пророк | 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 | requests | 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 | мореборн | 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 | Среза | 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 | токенизаторы | 0.10.3 |
| torch | 1.10.2+cu111 | torchvision | 0.11.3+cu111 | tornado | 6.1 |
| tqdm | 4.59.0 | traitlets | 5.0.5 | Трансформаторы | 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 |
Пакеты Spark, содержащие модули Python
| Пакет Spark | Модуль Python | Версия |
|---|---|---|
| graphframes | graphframes | 0.8.2-db1-spark3.2 |
Библиотеки R
Библиотеки R идентичны библиотекам R в Databricks Runtime 10.4 LTS.
Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.12)
Помимо библиотек Java и Scala в Databricks Runtime 10.4 LTS, среда Databricks Runtime 10.4 LTS ML также включает следующие пакеты JAR:
Кластеры ЦП
| ИД группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| 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 |
Кластеры GPU
| ИД группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| 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 |