Databricks Runtime 5.2 ML
Dieses Image wurde von Databricks im Januar 2019 veröffentlicht.
Databricks Runtime 5.2 ML bietet eine sofort einsatzbereite Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science auf Basis von Databricks Runtime 5.2 (nicht unterstützt). Databricks Runtime für ML enthält viele beliebte Machine Learning-Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, PyTorch, Keras und XGBoost. Außerdem unterstützt die Umgebung verteiltes TensorFlow-Training mit Horovod.
Weitere Informationen, einschließlich Anweisungen zum Erstellen eines Databricks Runtime ML-Clusters, finden Sie unter KI und Machine Learning in Databricks.
Neue Funktionen
Databricks Runtime 5.2 ML basiert auf Databricks Runtime 5.2. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 5.2 finden Sie in den Versionshinweisen zu Databricks Runtime 5.2 (nicht unterstützt). Zusätzlich zu Bibliotheksupdates werden mit Databricks Runtime 5.2 ML die folgenden neuen Features eingeführt:
- GraphFrames unterstützt jetzt die Pregel-API (Python) mit den Leistungsoptimierungen von Databricks.
- HorovodRunner fügt Folgendes hinzu:
- In einem GPU-Cluster werden Trainingsprozesse GPUs anstelle von Workerknoten zugeordnet, um die Unterstützung von Multi-GPU-Instanztypen zu vereinfachen. Mit dieser integrierten Unterstützung können Sie ohne benutzerdefinierten Code auf alle GPUs auf einem Multi-GPU-Computer verteilen.
HorovodRunner.run()gibt nun den Rückgabewert aus dem ersten Trainingsprozess zurück.
Hinweis
Databricks Runtime ML-Releases nehmen alle Wartungsupdates für die Databricks Runtime-Basisversion auf. Eine Liste aller Wartungsupdates finden Sie unter Wartungsupdates für Databricks Runtime (archiviert).
Systemumgebung
Die Systemumgebung in Databricks Runtime 5.2 ML unterscheidet sich wie folgt von Databricks Runtime 5.2:
- Python: 2.7.15 für Python 2-Cluster und 3.6.5 für Python 3-Cluster.
- DBUtils: Databricks Runtime 5.2 ML enthält kein Bibliothekshilfsprogramm (dbutils.library) (Legacy).
- Für GPU-Cluster sind die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken verfügbar:
- Tesla-Treiber 396.44
- CUDA 9.2
- CUDNN 7.2.1
Bibliotheken
In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgelistet, die in Databricks Runtime 5.2 ML enthalten sind und sich von den in Databricks Runtime 5.2 enthaltenen Bibliotheken unterscheiden.
Python-Bibliotheken
Databricks Runtime 5.2 ML verwendet Conda für die Python-Paketverwaltung. Daher gibt es im Vergleich zu Databricks Runtime wesentliche Unterschiede bei den vorinstallierten Python-Bibliotheken. Im Folgenden finden Sie die vollständige Liste der bereitgestellten Python-Pakete und -Versionen, die mit dem Conda-Paket-Manager installiert wurden.
| Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.6.1 | argparse | 1.4.0 | asn1crypto | 0.24.0 |
| astor | 0.7.1 | backports-abc | 0,5 | backports.functools-lru-cache | 1.5 |
| backports.weakref | 1.0.post1 | bcrypt | 3.1.5 | bleach | 2.1.3 |
| boto | 2.48.0 | boto3 | 1.7.62 | botocore | 1.10.62 |
| certifi | 2018.04.16 | cffi | 1.11.5 | chardet | 3.0.4 |
| cloudpickle | 0.5.3 | colorama | 0.3.9 | configparser | 3.5.0 |
| cryptography | 2.2.2 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.28.2 |
| decorator | 4.3.0 | docutils | 0.14 | entrypoints | 0.2.3 |
| enum34 | 1.1.6 | et-xmlfile | 1.0.1 | funcsigs | 1.0.2 |
| functools32 | 3.2.3-2 | fusepy | 2.0.4 | futures | 3.2.0 |
| gast | 0.2.0 | grpcio | 1.12.1 | h5py | 2.8.0 |
| horovod | 0.15.2 | html5lib | 1.0.1 | idna | 2.6 |
| ipaddress | 1.0.22 | ipython | 5.7.0 | ipython_genutils | 0.2.0 |
| jdcal | 1.4 | Jinja2 | 2,10 | jmespath | 0.9.3 |
| jsonschema | 2.6.0 | jupyter-client | 5.2.3 | jupyter-core | 4.4.0 |
| Keras | 2.2.4 | Keras-Applications | 1.0.6 | Keras-Preprocessing | 1.0.5 |
| kiwisolver | 1.0.1 | linecache2 | 1.0.0 | llvmlite | 0.23.1 |
| lxml | 4.2.1 | Markdown | 3.0.1 | MarkupSafe | 1.0 |
| matplotlib | 2.2.2 | mistune | 0.8.3 | mleap | 0.8.1 |
| mock | 2.0.0 | msgpack | 0.5.6 | nbconvert | 5.3.1 |
| nbformat | 4.4.0 | nose | 1.3.7 | nose-exclude | 0.5.0 |
| numba | 0.38.0+0.g2a2b772fc.dirty | numpy | 1.14.3 | olefile | 0.45.1 |
| openpyxl | 2.5.3 | Pandas | 0.23.0 | pandocfilters | 1.4.2 |
| paramiko | 2.4.1 | pathlib2 | 2.3.2 | patsy | 0.5.0 |
| pbr | 5.1.1 | pexpect | 4.5.0 | pickleshare | 0.7.4 |
| Pillow | 5.1.0 | pip | 10.0.1 | ply | 3,11 |
| prompt-toolkit | 1.0.15 | protobuf | 3.6.1 | psycopg2 | 2.7.5 |
| ptyprocess | 0.5.2 | pyarrow | 0.8.0 | pyasn1 | 0.4.4 |
| pycparser | 2,18 | Pygments | 2.2.0 | PyNaCl | 1.3.0 |
| pyOpenSSL | 18.0.0 | pyparsing | 2.2.0 | PySocks | 1.6.8 |
| Python | 2.7.15 | Python-dateutil | 2.7.3 | pytz | 2018.4 |
| PyYAML | 3,12 | pyzmq | 17.0.0 | requests | 2.18.4 |
| s3transfer | 0.1.13 | scandir | 1.7 | scikit-learn | 0.19.1 |
| scipy | 1.1.0 | seaborn | 0.8.1 | setuptools | 39.1.0 |
| simplegeneric | 0.8.1 | singledispatch | 3.4.0.3 | sechs | 1.11.0 |
| statsmodels | 0.9.0 | subprocess32 | 3.5.3 | tensorboard | 1.12.2 |
| tensorboardX | 1.4 | tensorflow | 1.12.0 | termcolor | 1.1.0 |
| testpath | 0.3.1 | torch | 0.4.1 | torchvision | 0.2.1 |
| tornado | 5.0.2 | traceback2 | 1.4.0 | traitlets | 4.3.2 |
| unittest2 | 1.1.0 | urllib3 | 1.22 | virtualenv | 16.0.0 |
| wcwidth | 0.1.7 | webencodings | 0.5.1 | Werkzeug | 0.14.1 |
| wheel | 0.31.1 | wrapt | 1.10.11 | wsgiref | 0.1.2 |
Darüber hinaus enthalten die folgenden Spark-Pakete Python-Module:
| Spark-Paket | Python-Modul | Version |
|---|---|---|
| graphframes | graphframes | 0.7.0-db1-spark2.4 |
| spark-deep-learning | sparkdl | 1.5.0-db1-spark2.4 |
| tensorframes | tensorframes | 0.6.0-s_2.11 |
R-Bibliotheken
Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 5.2 identisch.
Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.11-Cluster)
Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 5.2 enthält Databricks Runtime 5.2 ML die folgenden JAR-Dateien:
| Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
|---|---|---|
| com.databricks | spark-deep-learning | 1.5.0-db1-spark2.4 |
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.11 | 2.3.11 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.11 | 0.13.0 |
| ml.dmlc | xgboost4j | 0.81 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark | 0.81 |
| org.graphframes | graphframes_2.11 | 0.7.0-db1-spark2.4 |
| org.tensorflow | libtensorflow | 1.12.0 |
| org.tensorflow | libtensorflow_jni | 1.12.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.11 | 1.12.0 |
| org.tensorflow | tensorflow | 1.12.0 |
| org.tensorframes | tensorframes | 0.6.0-s_2.11 |