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Databricks Runtime 11.0 para Machine Learning (EoS)

Observação

O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para a data de fim de suporte, consulte Fim de suporte e histórico de fim de vida útil. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.

Databricks Runtime 11.0 for Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso para Machine Learning e ciência de dados baseado no Databricks Runtime 11.0 (EoS). O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui o AutoML, uma ferramenta para treinar automaticamente pipelines de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também suporta treinamento distribuído de aprendizado profundo usando o 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 melhorias

O Databricks Runtime 11.0 ML é construído sobre o Databricks Runtime 11.0. Para obter informações sobre o que há de novo no Databricks Runtime 11.0, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 11.0 (EoS ).

Melhorias no AutoML

O AutoML agora suporta frações de amostragem mais altas para um melhor desempenho em grandes conjuntos de dados. Para obter detalhes, consulte Amostragem de grandes conjuntos de dados.

Ambiente do sistema

O ambiente do sistema no Databricks Runtime 11.0 ML difere do Databricks Runtime 11.0 da seguinte forma:

Bibliotecas

As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 11.0 ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 11.0.

Nesta secção:

Bibliotecas de nível superior

O Databricks Runtime 11.0 ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:

Bibliotecas Python

O Databricks Runtime 11.0 ML utiliza o Virtualenv para gestão de pacotes em Python e inclui muitos pacotes populares de ML.

Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 11.0 ML também inclui os seguintes pacotes:

  • hiperopt 0.2.7.db1
  • SparkDL 2.2.0-DB6
  • feature_store 0.4.1
  • AutoML 1,10 |

Bibliotecas Python em clusters de CPU

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
ABSL-PY 1.0.0 Antergos Linux 2015.10 (ISO-Contínuo) argon2-cffi 20.1.0
Astor 0.8.1 astunparse 1.6.3 gerador assíncrono 1.10
Atributos 21.2.0 Chamada de retorno 0.2.0 backports.pontos-de-entrada-selecionáveis 1.1.1
bcrypt 3.2.2 lixívia 4.0.0 felicidade 0.7.7
boto3 1.21.18 Botocore 1.24.18 Ferramentas de cache 5.1.0
catálogo 2.0.7 certifi 2021.10.8 cffi 1.14.6
Chardet 4.0.0 Normalizador de Charset 2.0.4 clicar 8.0.3
Cloudpickle 2.0.0 cmdstanpy 0.9.68 configparser 5.2.0
convertdate 2.4.0 criptografia 3.4.8 ciclista 0.10.0
cymem 2.0.6 Cython 0.29.24 databricks-automl-runtime 0.2.8
databricks-cli 0.16.4 dbl-tempo 0.1.12 dbus-python 1.2.16
debugpy 1.4.1 decorador 5.1.0 defusedxml 0.7.1
aneto 0.3.4 cache de disco 5.4.0 Distlib 0.3.4
distro-info 0,23ubuntu1 pontos de entrada 0,3 Ephem 4.1.3
facetas-visão geral 1.0.0 FastText 0.9.2 bloqueio de arquivo 3.3.1
Flask 1.1.2 flatbuffers 2.0 fsspec 2021.8.1
Futuro 0.18.2 gast 0.5.3 GitDB 4.0.9
GitPython 3.1.27 Google-Auth (Autenticação) 2.6.0 google-auth-oauthlib (biblioteca de autenticação OAuth do Google) 0.4.6
Google-Pasta 0.2.0 Grpcio 1.44.0 Gunicorn 20.1.0
GVIZ-API 1.10.0 H5PY 3.3.0 Conversor de Hijri 2.2.3
feriados 0,13 Horovod (dança tradicional russa) 0.24.3 htmlmin 0.1.12
Hugging Face Hub 0.6.0 IDNA 3.2 ImageHash 4.2.1
aprendizagem não balanceada 0.8.1 importlib-metadata 4.8.1 Ipykernel 6.12.1
IPython 7.32.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.0
isodate 0.6.1 é perigoso 2.0.1 Jedi 0.18.0
Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0 Joblib 1.0.1
Joblibspark 0.5.0 jsonschema 3.2.0 Jupyter Client 6.1.12
Jupyter-Core 4.8.1 Jupyterlab-Pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
Keras 2.8.0 Pré-processamento de Keras 1.1.2 kiwisolver 1.3.1
calendário lunar coreano 0.2.1 códigos de idioma 3.3.0 libclang 14.0.1
LightGBM 3.3.2 llvmlite 0.38.0 LunarCalendário 0.0.9
Mako 1.2.0 Markdown 3.3.6 MarkupSafe 2.0.1
Matplotlib 3.4.3 matplotlib-inline 0.1.2 missingno 0.5.1
Mistune 0.8.4 mleap 0.20.0 mlflow-skinny 1.26.0
multimétodo 1.8 Murmurhash 1.0.7 nbclient 0.5.3
nbconvert 6.1.0 nbformat 5.1.3 nest-asyncio 1.5.1
networkx 2.6.3 NLTK 3.6.5 bloco de notas 6.4.5
numba 0.55.1 numpy 1.20.3 OAuthlib 3.2.0
opt-einsum 3.3.0 embalagem 21.0 pandas 1.3.4
pandas-profiling 3.1.0 PandocFilters 1.4.3 Paramiko 2.9.2
Parso 0.8.2 patia 0.6.1 vítima 0.5.2
petastorm 0.11.4 pexpect 4.8.0 Phik 0.12.2
pickleshare 0.7.5 Almofada 8.4.0 pip 21.2.4
platformdirs 2.5.2 enredo 5.6.0 pmdarima 1.8.5
Preshed 3.0.6 Prometheus-Cliente 0.11.0 kit de ferramentas de prompt 3.0.20
profeta 1.0.1 Protobuf 3.19.4 psutil 5.8.0
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 Pyarrow 7.0.0
pyasn1 0.4.8 pyasn1-módulos 0.2.8 pybind11 2.9.2
Pycparser 2,20 Pidântico 1.8.2 Pigmentos 2.10.0
PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.5.0
pyodbc 4.0.31 pyparsing 3.0.4 pyrsistent 0.18.0
Pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) 2.8.2
editor de Python 1.0.4 Pytz 2021.3 PyWavelets 1.1.1
PyYAML 6,0 Pyzmq 22.2.1 regex 2021.8.3
pedidos 2.26.0 requests-oauthlib 1.3.1 requests-unixsocket 0.2.0
RSA 4.8 s3transfer 0.5.2 sacremoses 0.0.53
scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) 0.24.2 SciPy 1.7.1 nascido no mar 0.11.2
Send2Trash 1.8.0 Ferramentas de configuração 58.0.4 setuptools-git 1.2
forma 0.40.0 simplejson 3.17.6 seis 1.16.0
cortador 0.0.7 smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0
espaçoso 3.2.3 Spacy-legado 3.0.9 spacy-loggers 1.0.2
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 SQLPARSE 0.4.2 a sério? 2.4.3
ssh-import-id 5.10 statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) 0.12.2 organizar em tabela 0.8.9
enredado em Unicode 0.1.0 tenacidade 8.0.1 TensorBoard 2.8.0
TensorBoard-Servidor de Dados 0.6.1 TensorBoard Plugin Profile 2.5.0 Tensorboard-plugin-wit 1.8.1
TensorFlow CPU 2.8.0 TensorFlow-Estimador 2.8.0 TensorFlow-IO-GCS-FileSystem 0.25.0
Termcolor 1.1.0 concluído 0.9.4 caminho de teste 0.5.0
TF-Estimador-Noturno 2.8.0.dev2021122109 Thinc 8.0.15 ThreadPoolCtl 2.2.0
Tokenizadores 0.12.1 tocha 1.11.0+cpu Torchvision 0.12.0+CPU
tornado 6.1 tqdm 4.62.3 traitlets 5.1.0
transformadores 4.17.0 mecanógrafo 0.4.1 extensões de digitação 3.10.0.2
Ujson 4.0.2 Atualizações não supervisionadas 0.1 urllib3 1.26.7
virtualenv 20.8.0 visões 0.7.4 Wasabi 0.9.1
wcwidth 0.2.5 codificações da web 0.5.1 Websocket-cliente 1.3.1
Werkzeug 2.0.2 wheel 0.37.0 widgetsnbextension 3.6.0
embrulhado 1.12.1 xgboost 1.5.2 zipp 3.6.0

Bibliotecas Python em clusters de GPU

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
ABSL-PY 1.0.0 Antergos Linux 2015.10 (ISO-Contínuo) argon2-cffi 20.1.0
Astor 0.8.1 astunparse 1.6.3 gerador assíncrono 1.10
Atributos 21.2.0 Chamada de retorno 0.2.0 backports.pontos-de-entrada-selecionáveis 1.1.1
bcrypt 3.2.2 lixívia 4.0.0 felicidade 0.7.7
boto3 1.21.18 Botocore 1.24.18 Ferramentas de cache 5.1.0
catálogo 2.0.7 certifi 2021.10.8 cffi 1.14.6
Chardet 4.0.0 Normalizador de Charset 2.0.4 clicar 8.0.3
Cloudpickle 2.0.0 cmdstanpy 0.9.68 configparser 5.2.0
convertdate 2.4.0 criptografia 3.4.8 ciclista 0.10.0
cymem 2.0.6 Cython 0.29.24 databricks-automl-runtime 0.2.8
databricks-cli 0.16.4 dbl-tempo 0.1.12 dbus-python 1.2.16
debugpy 1.4.1 decorador 5.1.0 defusedxml 0.7.1
aneto 0.3.4 cache de disco 5.4.0 Distlib 0.3.4
distro-info 0,23ubuntu1 pontos de entrada 0,3 Ephem 4.1.3
facetas-visão geral 1.0.0 FastText 0.9.2 bloqueio de arquivo 3.3.1
Flask 1.1.2 flatbuffers 2.0 fsspec 2021.8.1
Futuro 0.18.2 gast 0.5.3 GitDB 4.0.9
GitPython 3.1.27 Google-Auth (Autenticação) 2.6.0 google-auth-oauthlib (biblioteca de autenticação OAuth do Google) 0.4.6
Google-Pasta 0.2.0 Grpcio 1.44.0 Gunicorn 20.1.0
GVIZ-API 1.10.0 H5PY 3.3.0 Conversor de Hijri 2.2.3
feriados 0,13 Horovod (dança tradicional russa) 0.24.3 htmlmin 0.1.12
Hugging Face Hub 0.6.0 IDNA 3.2 ImageHash 4.2.1
aprendizagem não balanceada 0.8.1 importlib-metadata 4.8.1 Ipykernel 6.12.1
IPython 7.32.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.0
isodate 0.6.1 é perigoso 2.0.1 Jedi 0.18.0
Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0 Joblib 1.0.1
Joblibspark 0.5.0 jsonschema 3.2.0 Jupyter Client 6.1.12
Jupyter-Core 4.8.1 Jupyterlab-Pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
Keras 2.8.0 Pré-processamento de Keras 1.1.2 kiwisolver 1.3.1
calendário lunar coreano 0.2.1 códigos de idioma 3.3.0 libclang 14.0.1
LightGBM 3.3.2 llvmlite 0.38.0 LunarCalendário 0.0.9
Mako 1.2.0 Markdown 3.3.6 MarkupSafe 2.0.1
Matplotlib 3.4.3 matplotlib-inline 0.1.2 missingno 0.5.1
Mistune 0.8.4 mleap 0.20.0 mlflow-skinny 1.26.0
multimétodo 1.8 Murmurhash 1.0.7 nbclient 0.5.3
nbconvert 6.1.0 nbformat 5.1.3 nest-asyncio 1.5.1
networkx 2.6.3 NLTK 3.6.5 bloco de notas 6.4.5
numba 0.55.1 numpy 1.20.3 OAuthlib 3.2.0
opt-einsum 3.3.0 embalagem 21.0 pandas 1.3.4
pandas-profiling 3.1.0 PandocFilters 1.4.3 Paramiko 2.9.2
Parso 0.8.2 patia 0.6.1 vítima 0.5.2
petastorm 0.11.4 pexpect 4.8.0 Phik 0.12.2
pickleshare 0.7.5 Almofada 8.4.0 pip 21.2.4
platformdirs 2.5.2 enredo 5.6.0 pmdarima 1.8.5
Preshed 3.0.6 kit de ferramentas de prompt 3.0.20 profeta 1.0.1
Protobuf 3.19.4 psutil 5.8.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 Pyarrow 7.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-módulos 0.2.8 pybind11 2.9.2 Pycparser 2,20
Pidântico 1.8.2 Pigmentos 2.10.0 PyGObject 3.36.0
PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.31
pyparsing 3.0.4 pyrsistent 0.18.0 Pystan 2.19.1.1
python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) 2.8.2 editor de Python 1.0.4
Pytz 2021.3 PyWavelets 1.1.1 PyYAML 6,0
Pyzmq 22.2.1 regex 2021.8.3 pedidos 2.26.0
requests-oauthlib 1.3.1 requests-unixsocket 0.2.0 RSA 4.8
s3transfer 0.5.2 sacremoses 0.0.53 scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) 0.24.2
SciPy 1.7.1 nascido no mar 0.11.2 Send2Trash 1.8.0
Ferramentas de configuração 58.0.4 setuptools-git 1.2 forma 0.40.0
simplejson 3.17.6 seis 1.16.0 cortador 0.0.7
smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0 espaçoso 3.2.3
Spacy-legado 3.0.9 spacy-loggers 1.0.2 spark-tensorflow-distributor 1.0.0
SQLPARSE 0.4.2 a sério? 2.4.3 ssh-import-id 5.10
statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) 0.12.2 organizar em tabela 0.8.9 enredado em Unicode 0.1.0
tenacidade 8.0.1 TensorBoard 2.8.0 TensorBoard-Servidor de Dados 0.6.1
TensorBoard Plugin Profile 2.5.0 Tensorboard-plugin-wit 1.8.1 TensorFlow 2.8.0
TensorFlow-Estimador 2.8.0 TensorFlow-IO-GCS-FileSystem 0.25.0 Termcolor 1.1.0
concluído 0.9.4 caminho de teste 0.5.0 TF-Estimador-Noturno 2.8.0.dev2021122109
Thinc 8.0.15 ThreadPoolCtl 2.2.0 Tokenizadores 0.12.1
tocha 1.11.0+cu113 Torchvision 0.12.0+cu113 tornado 6.1
tqdm 4.62.3 traitlets 5.1.0 transformadores 4.17.0
mecanógrafo 0.4.1 extensões de digitação 3.10.0.2 Ujson 4.0.2
Atualizações não supervisionadas 0.1 urllib3 1.26.7 virtualenv 20.8.0
visões 0.7.4 Wasabi 0.9.1 wcwidth 0.2.5
codificações da web 0.5.1 Websocket-cliente 1.3.1 Werkzeug 2.0.2
wheel 0.37.0 widgetsnbextension 3.6.0 embrulhado 1.12.1
xgboost 1.5.2 zipp 3.6.0

Pacotes Spark contendo módulos Python

Pacote Spark Módulo Python Versão
GraphFrames GraphFrames 0.8.2-db1-spark3.2

Bibliotecas R

As bibliotecas R são idênticas às bibliotecas R no Databricks Runtime 11.0.

Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)

Para além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 11.0, o Databricks Runtime 11.0 ML contém os seguintes JARs:

Clusters de CPU

ID do grupo ID do artefato 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 cliente 1.26.0
org.mlflow MLFLOW-Spark 1.26.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 (conector de Spark para TensorFlow versão 2.12) 1.15.0

Clusters de GPU

ID do grupo ID do artefato 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 cliente 1.26.0
org.mlflow MLFLOW-Spark 1.26.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 (conector de Spark para TensorFlow versão 2.12) 1.15.0