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Databricks Runtime 10.5 for Machine Learning (EoS)

注

この Databricks Runtime バージョンのサポートは終了しました。 サポート終了日については、サポート 終了と有効期限の履歴を参照してください。 サポートされている Databricks Runtime のすべてのバージョンについては、「Databricks Runtime リリース ノートのバージョンと互換性」を参照してください。

databricks Runtime 10.5 for Machine Learning は、Databricks Runtime 10.5 (EoS) に基づいて、machine learningとデータ サイエンス用の準備完了のto-go 環境を提供します。 Databricks Runtime ML には、TensorFlow、PyTorch、XGBoost など、多くの一般的な機械学習ライブラリが含まれています。 Databricks Runtime ML には、機械学習パイプラインを自動的にトレーニングするツールである AutoML が含まれています。 また、Databricks Runtime ML では、Horovod を使用した分散型ディープ ラーニング トレーニングもサポートされます。

Databricks Runtime ML クラスターを作成する手順などの詳細については、「Databricks での AI と機械学習」を参照してください。

新機能と機能強化

Databricks Runtime 10.5 ML は Databricks Runtime 10.5 上に構築されています。 Apache Spark MLlib や SparkR など、Databricks Runtime 10.5 の新機能については、 Databricks Runtime 10.5 (EoS) のリリース ノートを参照してください。

AutoML の機能強化

AutoML に対して、次の機能強化が行われました。

  • メモリ使用量の向上により、AutoML では大規模なデータセットでトレーニングできます。
  • AutoML 予測を使用すると、API を使用して、最適なモデルの予測をテーブルにエクスポートできるようになりました。 output_database を指定した場合、AutoML では最適なモデルの予測は、指定したデータベースの新しいテーブルに保存されます。 output_database が指定されていない場合、予測は保存されません。

Databricks Feature Store の機能強化

Databricks Feature Store に対して次の機能強化が行われました。

  • drop_table API を使用して、既存の特徴テーブルを削除できるようになりました。 このアクションでは、基になる Delta テーブルも削除されます。
  • Python API を使用して、フィーチャ テーブルを作成または登録するときにタグを追加したり、既存のフィーチャ テーブルにタグを追加、更新、削除、読み取ったりできるようになりました。

システム環境

Databricks Runtime 10.5 ML のシステム環境は、Databricks Runtime 10.5 とは次のように異なります。

ライブラリ

以下のセクションでは、Databricks Runtime 10.5 に含まれているものとは異なる、Databricks Runtime 10.5 ML に含まれるライブラリ一覧を示します。

このセクションの内容は次のとおりです。

最上位層ライブラリ

Databricks Runtime 10.5 ML には、次の最上位層ライブラリが含まれています。

Python ライブラリ

Databricks Runtime 10.5 ML では、Python パッケージ管理に Virtualenv が使用され、多くの一般的な ML パッケージが含まれています。

以下のセクションで指定されているパッケージに加えて、Databricks Runtime 10.5 ML には次のパッケージも含まれています。

  • hyperopt 0.2.7.db1
  • sparkdl 2.2.0-db6
  • feature_store 0.4.1
  • automl 1.8.0

CPUクラスター上のPythonライブラリ

図書館 バージョン 図書館 バージョン 図書館 バージョン
absl-py 0.11.0 Antergos Linux 2015年10月 (ISO-Rolling) アプリケーションディレクトリ (appdirs) 1.4.4
argon2-cffi 20.1.0 アスター 0.8.1 astunparse 1.6.3
async-generator (非同期ジェネレーター) 1.10 属性 20.3.0 バックコール (再発信機能) 0.2.0
bcrypt 3.2.0 bidict 0.21.4 漂白剤 3.3.0
ブリス 0.7.7 boto3 1.16.7 botocore 1.19.7
キャッシュツールズ (cachetools) 4.2.4 カタログ 2.0.7 サーティフィ 2020.12.5
cffi (CコードをPythonで呼び出すためのライブラリ) 1.14.5 チャーデット 4.0.0 クリック 7.1.2
クラウドピックル 1.6.0 cmdstanpy 0.9.68 configparser (コンフィグパーサー) 5.0.1
日付変換 2.4.0 暗号 3.4.7 サイクリスト 0.10.0
サイメム 2.0.6 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime（データブリックス・オートエムエル・ランタイム） 0.2.7
databricks-cli 0.16.4 dbl-tempo 0.1.2 dbus-python 1.2.16
デコレータ 5.0.6 デフューズドXML (defusedxml) 0.7.1 ディル 0.3.2
ディスクキャッシュ 5.4.0 distlib 0.3.4 ディストリビューション情報 0.23ubuntu1
入口点 0.3 エフェム 4.1.3 ファセット概要 1.0.0
fasttext（ファーストテキスト） 0.9.2 ファイルロック 3.0.12 Flask 1.1.2
フラットバッファーズ 2.0 fsspec 0.9.0 未来 0.18.2
ガスト 0.4.0 ギットディービー 4.0.9 GitPython 3.1.12
google-auth（Google認証） 1.22.1 google-auth-oauthlib 0.4.2 グーグルパスタ 0.2.0
grpcio 1.39.0 ガニーコーン (gunicorn) 20.0.4 gviz-api 1.10.0
h5py 3.1.0 ヒジュリ変換器 2.2.3 holidays 0.13
ホロヴォド 0.23.0 HTML最小化ツール（htmlmin） 0.1.12 huggingface-hub（ハギングフェイスのハブ） 0.5.1
idna 2.10 イメージハッシュ (ImageHash) 4.2.1 imbalanced-learn（不均衡データに対応するための機械学習ライブラリ） 0.8.1
importlib-metadata 3.10.0 ipykernel 5.3.4 ipython 7.22.0
ipython-genutils (IPython用のユーティリティ) 0.2.0 ipywidgets 7.6.3 アイソデート 0.6.0
itsdangerous（イッツデンジャラス） 1.1.0 ジェダイ 0.17.2 ジンジャ2 2.11.3
jmespath 0.10.0 「joblib」 1.0.1 ジョブリブスパーク 0.3.0
JSONスキーマ 3.2.0 ジュピタークライアント 6.1.12 ジュピター・コア 4.7.1
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab ウィジェット 1.0.0 keras 2.8.0
Keras-Preprocessing 1.1.2 キウィソルバー 1.3.1 コアラ 1.8.2
韓国陰暦 0.2.1 言語コード 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 マルチメソッド 1.8
マーマーハッシュ (murmurhash) 1.0.6 nbclient（エヌビー・クライアント） 0.5.3 NBコンバート 6.0.7
nbフォーマット 5.1.3 nest-asyncio（ネスト・アサインキオ） 1.5.1 networkx 2.5
nltk 3.6.1 ノートブック 6.3.0 ナンバ 0.55.1
NumPy (数値計算ライブラリ) 1.20.1 oauthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0
パッケージング 21.3 パンダ 1.2.4 pandas-profiling（パンダスプロファイリング） 3.1.0
パンドックフィルターズ 1.4.3 paramiko 2.7.2 パルソ 0.7.0
病気または感覚を表す用語として使用される「パシー」 0.6.1 パッツィ 0.5.1 petastorm 0.11.4
ペキスペクト 4.8.0 フィック 0.12.2 ピクルシェア 0.7.5
枕 8.2.0 pip 21.0.1 plotly 5.6.0
pmdarima 1.8.5 プレシェッド 3.0.6 prometheus-クライアント 0.10.1
prompt-toolkit（プロンプトツールキット） 3.0.17 預言者 1.0.1 プロトバフ 3.17.2
psutil 5.8.0 psycopg2 2.8.5 ptyprocess 0.7.0
pyarrow (パイアロー) 4.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pybind11 2.9.2 pycparser（パイシーパーサー） 2.20 pydantic 1.8.2
パイグメンツ 2.8.1 PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11
PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.30 パイパーシング (Pyparsing) 2.4.7
pyrsistent 0.17.3 pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7
python-dateutil (Python用の日付処理ライブラリ) 2.8.1 パイソンエディター 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
リクエスト 2.25.1 requests-oauthlib 1.3.0 requests-unixsocket 0.2.0
RSA（アールエスエー） 4.8 s3transfer 0.3.7 sacremoses 0.0.49
scikit-learn（サイキット・ラーン） 0.24.1 scipy 1.6.2 seaborn（シーボーン） 0.11.1
Send2Trash(センド2トラッシュ) 1.5.0 setuptools（セットアップツール） 52.0.0 setuptools-git 1.2
シャープ 0.40.0 simplejson 3.17.2 6 1.15.0
スライサー 0.0.7 スマートオープン 5.2.1 smmap 3.0.5
spacy 3.2.3 spacy-legacy 3.0.9 スペーシー・ロガーズ 1.0.2
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.3
ssh-import-id 5.10 statsmodels（スタッツモデルズ） 0.12.2 一覧にする 0.8.7
「tangled」-up-in-ユニコード 0.1.0 粘り強さ 6.2.0 TensorBoard 2.8.0
テンソルボード・データサーバー 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.5.0 テンソルボードプラグイン-WIT 1.8.1
tensorflow (CPU版) 2.8.0 tensorflow-estimatorツール 2.8.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.24.0
termcolor 1.1.0 終了しました 0.9.4 テストパス (testpath) 0.4.4
tf-estimator-nightly 2.8.0.dev2021122109 thinc 8.0.15 threadpoolctl 2.1.0
トークナイザー 0.12.1 電灯 1.10.2 + cpu torchvision 라이브러리 0.11.3+ cpu
竜巻 6.1 tqdm 4.59.0 traitlets（トレイトレット） 5.0.5
トランスフォーマー 4.17.0 typer 0.4.1 タイピング拡張 3.7.4.3
ujson 4.0.2 unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.4.1 ビジョン 0.7.4 わさび 0.9.1
wcwidth（文字の幅を測定するプログラム関数） 0.2.5 ウェブエンコーディングス 0.5.1 websocket-client (ウェブソケット・クライアント) 0.57.0
Werkzeug 1.0.1 ホイール 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1
wrapt 1.12.1 xgboost 1.5.2 ジップ 3.4.1

GPU クラスター上のPython ライブラリ

図書館 バージョン 図書館 バージョン 図書館 バージョン
absl-py 0.11.0 Antergos Linux 2015年10月 (ISO-Rolling) アプリケーションディレクトリ (appdirs) 1.4.4
argon2-cffi 20.1.0 アスター 0.8.1 astunparse 1.6.3
async-generator (非同期ジェネレーター) 1.10 属性 20.3.0 バックコール (再発信機能) 0.2.0
bcrypt 3.2.0 bidict 0.21.4 漂白剤 3.3.0
ブリス 0.7.7 boto3 1.16.7 botocore 1.19.7
キャッシュツールズ (cachetools) 4.2.4 カタログ 2.0.7 サーティフィ 2020.12.5
cffi (CコードをPythonで呼び出すためのライブラリ) 1.14.5 チャーデット 4.0.0 クリック 7.1.2
クラウドピックル 1.6.0 cmdstanpy 0.9.68 configparser (コンフィグパーサー) 5.0.1
日付変換 2.4.0 暗号 3.4.7 サイクリスト 0.10.0
サイメム 2.0.6 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime（データブリックス・オートエムエル・ランタイム） 0.2.7
databricks-cli 0.16.4 dbl-tempo 0.1.2 dbus-python 1.2.16
デコレータ 5.0.6 デフューズドXML (defusedxml) 0.7.1 ディル 0.3.2
ディスクキャッシュ 5.4.0 distlib 0.3.4 ディストリビューション情報 0.23ubuntu1
入口点 0.3 エフェム 4.1.3 ファセット概要 1.0.0
fasttext（ファーストテキスト） 0.9.2 ファイルロック 3.0.12 Flask 1.1.2
フラットバッファーズ 2.0 fsspec 0.9.0 未来 0.18.2
ガスト 0.4.0 ギットディービー 4.0.9 GitPython 3.1.12
google-auth（Google認証） 1.22.1 google-auth-oauthlib 0.4.2 グーグルパスタ 0.2.0
grpcio 1.39.0 ガニーコーン (gunicorn) 20.0.4 gviz-api 1.10.0
h5py 3.1.0 ヒジュリ変換器 2.2.3 holidays 0.13
ホロヴォド 0.23.0 HTML最小化ツール（htmlmin） 0.1.12 huggingface-hub（ハギングフェイスのハブ） 0.5.1
idna 2.10 イメージハッシュ (ImageHash) 4.2.1 imbalanced-learn（不均衡データに対応するための機械学習ライブラリ） 0.8.1
importlib-metadata 3.10.0 ipykernel 5.3.4 ipython 7.22.0
ipython-genutils (IPython用のユーティリティ) 0.2.0 ipywidgets 7.6.3 アイソデート 0.6.0
itsdangerous（イッツデンジャラス） 1.1.0 ジェダイ 0.17.2 ジンジャ2 2.11.3
jmespath 0.10.0 「joblib」 1.0.1 ジョブリブスパーク 0.3.0
JSONスキーマ 3.2.0 ジュピタークライアント 6.1.12 ジュピター・コア 4.7.1
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab ウィジェット 1.0.0 keras 2.8.0
Keras-Preprocessing 1.1.2 キウィソルバー 1.3.1 コアラ 1.8.2
韓国陰暦 0.2.1 言語コード 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 マルチメソッド 1.8
マーマーハッシュ (murmurhash) 1.0.6 nbclient（エヌビー・クライアント） 0.5.3 NBコンバート 6.0.7
nbフォーマット 5.1.3 nest-asyncio（ネスト・アサインキオ） 1.5.1 networkx 2.5
nltk 3.6.1 ノートブック 6.3.0 ナンバ 0.55.1
NumPy (数値計算ライブラリ) 1.20.1 oauthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0
パッケージング 21.3 パンダ 1.2.4 pandas-profiling（パンダスプロファイリング） 3.1.0
パンドックフィルターズ 1.4.3 paramiko 2.7.2 パルソ 0.7.0
病気または感覚を表す用語として使用される「パシー」 0.6.1 パッツィ 0.5.1 petastorm 0.11.4
ペキスペクト 4.8.0 フィック 0.12.2 ピクルシェア 0.7.5
枕 8.2.0 pip 21.0.1 plotly 5.6.0
pmdarima 1.8.5 プレシェッド 3.0.6 prompt-toolkit（プロンプトツールキット） 3.0.17
預言者 1.0.1 プロトバフ 3.17.2 psutil 5.8.0
psycopg2 2.8.5 ptyprocess 0.7.0 pyarrow (パイアロー) 4.0.0
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.9.2
pycparser（パイシーパーサー） 2.20 pydantic 1.8.2 パイグメンツ 2.8.1
PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.5.0
pyodbc 4.0.30 パイパーシング (Pyparsing) 2.4.7 pyrsistent 0.17.3
pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 python-dateutil (Python用の日付処理ライブラリ) 2.8.1
パイソンエディター 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 リクエスト 2.25.1
requests-oauthlib 1.3.0 requests-unixsocket 0.2.0 RSA（アールエスエー） 4.8
s3transfer 0.3.7 sacremoses 0.0.49 scikit-learn（サイキット・ラーン） 0.24.1
scipy 1.6.2 seaborn（シーボーン） 0.11.1 Send2Trash(センド2トラッシュ) 1.5.0
setuptools（セットアップツール） 52.0.0 setuptools-git 1.2 シャープ 0.40.0
simplejson 3.17.2 6 1.15.0 スライサー 0.0.7
スマートオープン 5.2.1 smmap 3.0.5 spacy 3.2.3
spacy-legacy 3.0.9 スペーシー・ロガーズ 1.0.2 spark-tensorflow-distributor 1.0.0
sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.3 ssh-import-id 5.10
statsmodels（スタッツモデルズ） 0.12.2 一覧にする 0.8.7 「tangled」-up-in-ユニコード 0.1.0
粘り強さ 6.2.0 TensorBoard 2.8.0 テンソルボード・データサーバー 0.6.1
tensorboard-plugin-profile 2.5.0 テンソルボードプラグイン-WIT 1.8.1 テンソルフロー 2.8.0
tensorflow-estimatorツール 2.8.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.24.0 termcolor 1.1.0
終了しました 0.9.4 テストパス (testpath) 0.4.4 tf-estimator-nightly 2.8.0.dev2021122109
thinc 8.0.15 threadpoolctl 2.1.0 トークナイザー 0.12.1
電灯 1.10.2+cu113 torchvision 라이브러리 0.11.3+cu113 竜巻 6.1
tqdm 4.59.0 traitlets（トレイトレット） 5.0.5 トランスフォーマー 4.17.0
typer 0.4.1 タイピング拡張 3.7.4.3 ujson 4.0.2
unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.25.11 virtualenv 20.4.1
ビジョン 0.7.4 わさび 0.9.1 wcwidth（文字の幅を測定するプログラム関数） 0.2.5
ウェブエンコーディングス 0.5.1 websocket-client (ウェブソケット・クライアント) 0.57.0 Werkzeug 1.0.1
ホイール 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1 wrapt 1.12.1
xgboost 1.5.2 ジップ 3.4.1

Python モジュールを含む Spark パッケージ

Spark パッケージ Python モジュール バージョン
graphframes graphframes 0.8.2-db1-spark3.2

R ライブラリ

R ライブラリは、Databricks Runtime 10.5 の R ライブラリと同じです。

Javaおよび Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスター)

Databricks Runtime 10.5 のJavaライブラリと Scala ライブラリに加えて、Databricks Runtime 10.5 ML には次の JAR が含まれています。

CPU クラスター

グループ識別子 アーティファクト ID バージョン
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

GPU クラスター

グループ識別子 アーティファクト ID バージョン
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
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