Databricks Runtime 11.2 para Machine Learning (sem suporte)
O Databricks Runtime 11.2 para Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso para machine learning e ciência de dados com base no Databricks Runtime 11.2 (sem suporte). O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas de aprendizado de máquina populares, inclusive TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui o AutoML, uma ferramenta para treinamento automático de pipelines de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também oferece suporte ao treinamento de aprendizado profundo distribuído com o uso do Horovod.
Para obter mais informações, como instruções para a criação de um cluster do Databricks Runtime ML, confira IA e Machine Learning no Databricks.
Novos recursos e aprimoramentos
O Databricks Runtime 11.2 ML foi desenvolvido com base no Databricks Runtime 11.2. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 11.2, incluindo o Apache Spark MLlib e o SparkR, consulte as notas sobre a versão do Databricks Runtime 11.2 (sem suporte).
Aprimoramentos no Databricks AutoML
O Databricks AutoML agora tem melhor suporte para conjuntos de dados desequilibrado para problemas de classificação. Para obter detalhes, consulte Suporte ao conjunto de dados desequilibrado para problemas de classificação.
Aprimoramentos no Databricks Feature Store
Foram feitos os seguintes aprimoramentos no Databricks Feature Store.
Para lojas online, os campos de usuário e senha foram preteridos. Para evitar incompatibilidades futuras, altere todos os usos desses campos para
write_secret_prefix.Toda a documentação e saída do cliente do repositório de recursos agora se referem à versão do cliente (por exemplo, 0.6.1) em vez de versões do Databricks Runtime ML (como 11.2).
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 11.2 ML é diferente do Databricks Runtime 11.2 nestes aspectos:
- DBUtils: o Databricks Runtime ML não inclui o Utilitário de biblioteca (dbutils.library) (herdado).
Use os comandos
%pip. Confira as bibliotecas Python no escopo do notebook. - Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
- CUDA 11.3
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.9.9
- TensorRT 7.2.2
Bibliotecas
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 11.2 ML que são diferentes daquelas incluídas no Databricks Runtime 11.2.
Nesta seção:
- Bibliotecas de camada superior
- Bibliotecas do Python
- Bibliotecas do R
- Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Bibliotecas de camada superior
O Databricks Runtime 11.2 ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- GraphFrames
- Horovod e HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Bibliotecas do Python
O Databricks Runtime 11.2 ML usa o Virtualenv para gerenciamento de pacotes do Python e inclui muitos pacotes de ML bastante populares.
Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 11.2 ML também inclui os seguintes pacotes:
- hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.2.0_db6
- feature_store 0.6.0
- automl 1.12.3
Bibliotecas do Python em clusters de CPU
Para reproduzir o ambiente do Python do Databricks Runtime ML no seu ambiente virtual do Python local, baixe o arquivo requirements-11.2.txt e execute pip install -r requirements-11.2.txt. Esse comando instala todas as bibliotecas código aberto que o Databricks Runtime ML usa, mas não instala bibliotecas desenvolvidas do Azure Databricks, como databricks-automl, databricks-feature-store, ou o fork do Databricks de hyperopt.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | Antergos Linux | 2015.10 (atualização cumulativa de ISO) | argon2-cffi | 20.1.0 |
| astor | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 | async-generator | 1,10 |
| attrs | 21.2.0 | azure-core | 1.22.1 | azure-cosmos | 4.2.0 |
| backcall | 0.2.0 | backports.entry-points-selectable | 1.1.1 | bcrypt | 3.2.2 |
| black | 22.3.0 | bleach | 4.0.0 | blis | 0.7.8 |
| boto3 | 1.21.18 | botocore | 1.24.18 | cachetools | 5.2.0 |
| catalogue | 2.0.8 | certifi | 2021.10.8 | cffi | 1.14.6 |
| chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 | clique | 8.0.3 |
| cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.2.0 |
| convertdate | 2.4.0 | criptografia | 3.4.8 | cycler | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.6 | Cython | 0.29.24 | databricks-automl-runtime | 0.2.10 |
| databricks-cli | 0.17.0 | dbl-tempo | 0.1.12 | dbus-python | 1.2.16 |
| debugpy | 1.4.1 | decorator | 5.1.0 | defusedxml | 0.7.1 |
| dill | 0.3.4 | diskcache | 5.4.0 | distlib | 0.3.5 |
| distro-info | 0.23ubuntu1 | entrypoints | 0.3 | ephem | 4.1.3 |
| facets-overview | 1.0.0 | fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.3.1 |
| Flask | 1.1.2 | flatbuffers | 1.12 | fsspec | 2021.8.1 |
| future | 0.18.2 | gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.9 |
| GitPython | 3.1.27 | google-auth | 2.6.0 | google-auth-oauthlib | 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 | hijri-converter | 2.2.4 |
| feriados | 0.14.2 | horovod | 0.25.0 | htmlmin | 0.1.12 |
| huggingface-hub | 0.8.1 | idna | 3.2 | ImageHash | 4.2.1 |
| imbalanced-learn | 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 | itsdangerous | 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 | 2.9.0 | Keras-Preprocessing | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 |
| korean-lunar-calendar | 0.2.1 | langcodes | 3.3.0 | libclang | 14.0.6 |
| lightgbm | 3.3.2 | llvmlite | 0.37.0 | LunarCalendar | 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 | 1.28.0 |
| multimethod | 1.8 | murmurhash | 1.0.8 | mypy-extensions | 0.4.3 |
| 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 |
| notebook | 6.4.5 | numba | 0.54.1 | numpy | 1.20.3 |
| oauthlib | 3.2.0 | opt-einsum | 3.3.0 | empacotando | 21.0 |
| pandas | 1.3.4 | pandas-profiling | 3.1.0 | pandocfilters | 1.4.3 |
| paramiko | 2.9.2 | parso | 0.8.2 | pathspec | 0.9.0 |
| pathy | 0.6.2 | patsy | 0.5.2 | petastorm | 0.11.4 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.2 | pickleshare | 0.7.5 |
| Pillow | 8.4.0 | pip | 21.2.4 | platformdirs | 2.5.2 |
| plotly | 5.9.0 | pmdarima | 1.8.5 | preshed | 3.0.7 |
| prometheus-client | 0.11.0 | prompt-toolkit | 3.0.20 | prophet | 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-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.10.0 | pycparser | 2,20 |
| pydantic | 1.9.2 | Pygments | 2.10.0 | PyGObject | 3.36.0 |
| PyJWT | 2.4.0 | 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 | 2.8.2 |
| python-editor | 1.0.4 | pytz | 2021.3 | PyWavelets | 1.1.1 |
| PyYAML | 6,0 | pyzmq | 22.2.1 | regex | 2021.8.3 |
| solicitações | 2.26.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 | requests-unixsocket | 0.2.0 |
| rsa | 4.9 | s3transfer | 0.5.2 | scikit-learn | 0.24.2 |
| scipy | 1.7.1 | seaborn | 0.11.2 | Send2Trash | 1.8.0 |
| setuptools | 58.0.4 | setuptools-git | 1,2 | shap | 0.41.0 |
| simplejson | 3.17.6 | six | 1.16.0 | slicer | 0.0.7 |
| smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 | spacy | 3.4.0 |
| spacy-legacy | 3.0.9 | spacy-loggers | 1.0.3 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
| sqlparse | 0.4.2 | srsly | 2.4.4 | ssh-import-id | 5.10 |
| statsmodels | 0.12.2 | tabulate | 0.8.9 | tangled-up-in-unicode | 0.1.0 |
| tenacity | 8.0.1 | tensorboard | 2.9.1 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-profile | 2.8.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow-cpu | 2.9.1 |
| tensorflow-estimator | 2.9.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.26.0 | termcolor | 1.1.0 |
| terminado | 0.9.4 | testpath | 0.5.0 | thinc | 8.1.0 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 | criadores de token | 0.12.1 |
| tomli | 2.0.1 | torch | 1.11.0+cpu | torchvision | 0.12.0+cpu |
| tornado | 6.1 | tqdm | 4.62.3 | traitlets | 5.1.0 |
| transformers | 4.20.1 | typer | 0.4.2 | typing-extensions | 3.10.0.2 |
| ujson | 4.0.2 | unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.26.7 |
| virtualenv | 20.8.0 | visions | 0.7.4 | wasabi | 0.10.1 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 1.3.1 |
| Werkzeug | 2.0.2 | wheel | 0.37.0 | widgetsnbextension | 3.6.0 |
| wrapt | 1.12.1 | xgboost | 1.5.2 | zipp | 3.6.0 |
Bibliotecas do Python em clusters de GPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | Antergos Linux | 2015.10 (atualização cumulativa de ISO) | argon2-cffi | 20.1.0 |
| astor | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 | async-generator | 1,10 |
| attrs | 21.2.0 | azure-core | 1.22.1 | azure-cosmos | 4.2.0 |
| backcall | 0.2.0 | backports.entry-points-selectable | 1.1.1 | bcrypt | 3.2.2 |
| black | 22.3.0 | bleach | 4.0.0 | blis | 0.7.8 |
| boto3 | 1.21.18 | botocore | 1.24.18 | cachetools | 5.2.0 |
| catalogue | 2.0.8 | certifi | 2021.10.8 | cffi | 1.14.6 |
| chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 | clique | 8.0.3 |
| cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.2.0 |
| convertdate | 2.4.0 | criptografia | 3.4.8 | cycler | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.6 | Cython | 0.29.24 | databricks-automl-runtime | 0.2.10 |
| databricks-cli | 0.17.0 | dbl-tempo | 0.1.12 | dbus-python | 1.2.16 |
| debugpy | 1.4.1 | decorator | 5.1.0 | defusedxml | 0.7.1 |
| dill | 0.3.4 | diskcache | 5.4.0 | distlib | 0.3.5 |
| distro-info | 0.23ubuntu1 | entrypoints | 0.3 | ephem | 4.1.3 |
| facets-overview | 1.0.0 | fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.3.1 |
| Flask | 1.1.2 | flatbuffers | 1.12 | fsspec | 2021.8.1 |
| future | 0.18.2 | gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.9 |
| GitPython | 3.1.27 | google-auth | 2.6.0 | google-auth-oauthlib | 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 | hijri-converter | 2.2.4 |
| feriados | 0.14.2 | horovod | 0.25.0 | htmlmin | 0.1.12 |
| huggingface-hub | 0.8.1 | idna | 3.2 | ImageHash | 4.2.1 |
| imbalanced-learn | 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 | itsdangerous | 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 | 2.9.0 | Keras-Preprocessing | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 |
| korean-lunar-calendar | 0.2.1 | langcodes | 3.3.0 | libclang | 14.0.6 |
| lightgbm | 3.3.2 | llvmlite | 0.37.0 | LunarCalendar | 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 | 1.28.0 |
| multimethod | 1.8 | murmurhash | 1.0.8 | mypy-extensions | 0.4.3 |
| 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 |
| notebook | 6.4.5 | numba | 0.54.1 | numpy | 1.20.3 |
| oauthlib | 3.2.0 | opt-einsum | 3.3.0 | empacotando | 21.0 |
| pandas | 1.3.4 | pandas-profiling | 3.1.0 | pandocfilters | 1.4.3 |
| paramiko | 2.9.2 | parso | 0.8.2 | pathspec | 0.9.0 |
| pathy | 0.6.2 | patsy | 0.5.2 | petastorm | 0.11.4 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.2 | pickleshare | 0.7.5 |
| Pillow | 8.4.0 | pip | 21.2.4 | platformdirs | 2.5.2 |
| plotly | 5.9.0 | pmdarima | 1.8.5 | preshed | 3.0.7 |
| prompt-toolkit | 3.0.20 | prophet | 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-modules | 0.2.8 |
| pybind11 | 2.10.0 | pycparser | 2,20 | pydantic | 1.9.2 |
| Pygments | 2.10.0 | PyGObject | 3.36.0 | PyJWT | 2.4.0 |
| 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 | 2.8.2 | python-editor | 1.0.4 |
| pytz | 2021.3 | PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 6,0 |
| pyzmq | 22.2.1 | regex | 2021.8.3 | solicitações | 2.26.0 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | requests-unixsocket | 0.2.0 | rsa | 4.9 |
| s3transfer | 0.5.2 | scikit-learn | 0.24.2 | scipy | 1.7.1 |
| seaborn | 0.11.2 | Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 58.0.4 |
| setuptools-git | 1,2 | shap | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 |
| six | 1.16.0 | slicer | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 |
| smmap | 5.0.0 | spacy | 3.4.0 | spacy-legacy | 3.0.9 |
| spacy-loggers | 1.0.3 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.2 |
| srsly | 2.4.4 | ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 |
| tabulate | 0.8.9 | tangled-up-in-unicode | 0.1.0 | tenacity | 8.0.1 |
| tensorboard | 2.9.1 | tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-profile | 2.8.0 |
| tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow | 2.9.1 | tensorflow-estimator | 2.9.0 |
| tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.26.0 | termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 |
| testpath | 0.5.0 | thinc | 8.1.0 | threadpoolctl | 2.2.0 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | criadores de token | 0.12.1 | tomli | 2.0.1 |
| torch | 1.11.0+cu113 | torchvision | 0.12.0+cu113 | tornado | 6.1 |
| tqdm | 4.62.3 | traitlets | 5.1.0 | transformers | 4.20.1 |
| typer | 0.4.2 | typing-extensions | 3.10.0.2 | ujson | 4.0.2 |
| unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.26.7 | virtualenv | 20.8.0 |
| visions | 0.7.4 | wasabi | 0.10.1 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 1.3.1 | Werkzeug | 2.0.2 |
| wheel | 0.37.0 | widgetsnbextension | 3.6.0 | wrapt | 1.12.1 |
| xgboost | 1.5.2 | zipp | 3.6.0 |
Bibliotecas do R
As bibliotecas do R são idênticas às Bibliotecas do R do Databricks Runtime 11.2.
Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Além das bibliotecas do Java e do Scala no Databricks Runtime 11.2, o Databricks Runtime 11.2 ML contém os seguintes JARs:
Clusters de CPU
| ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | v0.20.0-db1 |
| 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 | 1.28.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
Clusters de GPU
| ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | v0.20.0-db1 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.5.2 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.5.2 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.28.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |