用于 ML 的 Databricks Runtime 7.4 (EoS)
注意
对此 Databricks Runtime 版本的支持已结束。 有关终止支持日期,请参阅终止支持历史记录。 有关所有受支持的 Databricks Runtime 版本,请参阅 Databricks Runtime 发行说明版本和兼容性。
Databricks 于 2020 年 11 月发布了此映像。
用于机器学习的 Databricks Runtime 7.4 基于 Databricks Runtime 7.4 (EoS),为机器学习和数据科学提供了随时可用的环境。 Databricks Runtime ML 包含许多常用的机器学习库,包括 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost。 它还支持使用 Horovod 进行分布式深度学习训练。
有关详细信息,包括有关如何创建 Databricks Runtime ML 群集的说明,请参阅 Databricks 上的 AI 和机器学习。
新增功能和主要更改
Databricks Runtime 7.4 ML 基于 Databricks Runtime 7.4 构建。 若要了解 Databricks Runtime 7.4 中的新增功能,包括 Apache Spark MLlib 和 SparkR,请参阅 Databricks Runtime 7.4 (EoS) 发行说明。
Databricks Runtime ML Scala 环境的主要更改
XGBoost 升级到了 1.2.0。 该版本允许 XGBoost 在 Spark 群集上使用 GPU 来提高训练速度。 还有其他一些更改,包括一些中断性变更。 有关详细信息,请参阅 XGBoost 1.2.0 发行说明。
具体来说,在 CPU 群集上,xgboost4j_2.12
和 xgboost4j-spark_2.12
从 1.0.0 升级到了 1.2.0。 在 GPU 群集上,这些包被删除,改为安装 xgboost4j-gpu_2.12
和 xgboost4j-spark-gpu_2.12
的版本 1.2.0。
GraphFrames 从 0.8.0-db2-spark3.0 升级到 0.8.1-db1-spark3.0。
Databricks Runtime ML Python 环境的主要更改
请参阅 Databricks Runtime 7.4 (EoS) 以了解 Databricks Runtime Python 环境的主要更改。 如需查看已安装的 Python 包及其版本的完整列表,请参阅 Python 库。
升级的 Python 包
- cloudpickle 1.3.0 -> 1.4.1
- databricks-cli 0.11.0 -> 0.13.0
- horovod 0.19.5 -> 0.20.3
- petastorm 0.9.5 -> 0.9.6
- plotly 4.9.0 -> 4.10.0
- sparkdl 2.1.0-db1 -> 2.1.0-db2
- tensorflow 2.3.0 -> 2.3.1
- xgboost 1.1.1 -> 1.2.0
改进
- Databricks Runtime 7.4 中修复了导致 PyTorch 失败的某些 pickling 问题。 有关详细信息,请参阅 Databricks Runtime 7.4 发行说明。
- Horovod 0.20.3 支持在 Azure Databricks 上使用
horovod.spark
包。 请参阅 horovod.spark:使用 Horovod 进行分布式深度学习。
系统环境
Databricks Runtime 7.4 ML 中的系统环境在以下方面不同于 Databricks Runtime 7.4:
- Open MPI 已从 4.0.4 升级到 4.0.5
- DBUtils:Databricks Runtime ML 不包含库实用工具 (dbutils.library)(旧版)。
可改用
%pip
和%conda
命令。 请参阅作用域为笔记本的 Python 库。 - 对于 GPU 群集,Databricks Runtime ML 包含以下 NVIDIA GPU 库:
- CUDA 10.1 Update 2
- cuDNN 7.6.5
- NCCL 2.7.3
- TensorRT 6.0.1
库
以下部分列出了 Databricks Runtime 7.4 ML 中包含的库,这些库不同于 Databricks Runtime 7.4 中包含的库。
本节内容:
顶层库
Databricks Runtime 7.4 ML 包含以下顶层库:
- GraphFrames
- Horovod 和 HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Python 库
Databricks Runtime 7.4 ML 使用 Conda 进行 Python 包管理,并且包含许多常用的 ML 包。
除了在以下部分的 Conda 环境中指定的包外,Databricks Runtime 7.4 ML 还安装以下包:
- hyperopt 0.2.4.db2
- sparkdl 2.1.0-db2
CPU 群集上的 Python 库
name: databricks-ml
channels:
- pytorch
- defaults
dependencies:
- _libgcc_mutex=0.1=main
- absl-py=0.9.0=py37_0
- asn1crypto=1.3.0=py37_1
- astor=0.8.0=py37_0
- backcall=0.1.0=py37_0
- backports=1.0=py_2
- bcrypt=3.2.0=py37h7b6447c_0
- blas=1.0=mkl
- blinker=1.4=py37_0
- boto3=1.12.0=py_0
- botocore=1.15.0=py_0
- c-ares=1.16.1=h7b6447c_0
- ca-certificates=2020.7.22=0
- cachetools=4.1.1=py_0
- certifi=2020.6.20=py37_0
- cffi=1.14.0=py37h2e261b9_0
- chardet=3.0.4=py37_1003
- click=7.0=py37_0
- cloudpickle=1.4.1=py_0
- configparser=3.7.4=py37_0
- cpuonly=1.0=0
- cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
- cycler=0.10.0=py37_0
- cython=0.29.15=py37he6710b0_0
- decorator=4.4.1=py_0
- dill=0.3.1.1=py37_1
- docutils=0.15.2=py37_0
- entrypoints=0.3=py37_0
- flask=1.1.1=py_1
- freetype=2.9.1=h8a8886c_1
- future=0.18.2=py37_1
- gast=0.3.3=py_0
- gitdb=4.0.5=py_0
- gitpython=3.1.0=py_0
- google-auth=1.11.2=py_0
- google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
- google-pasta=0.2.0=py_0
- grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
- gunicorn=20.0.4=py37_0
- h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
- hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
- icu=58.2=he6710b0_3
- idna=2.8=py37_0
- intel-openmp=2020.0=166
- ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
- ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
- ipython_genutils=0.2.0=py37_0
- isodate=0.6.0=py_1
- itsdangerous=1.1.0=py37_0
- jedi=0.17.2=py37_0
- jinja2=2.11.1=py_0
- jmespath=0.10.0=py_0
- joblib=0.14.1=py_0
- jpeg=9b=h024ee3a_2
- jupyter_client=5.3.4=py37_0
- jupyter_core=4.6.1=py37_0
- kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
- krb5=1.16.4=h173b8e3_0
- ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
- libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
- libffi=3.2.1=hf484d3e_1007
- libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.37=hbc83047_0
- libpq=11.2=h20c2e04_0
- libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
- libsodium=1.0.16=h1bed415_0
- libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libtiff=4.1.0=h2733197_0
- lightgbm=2.3.0=py37he6710b0_0
- lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
- mako=1.1.2=py_0
- markdown=3.1.1=py37_0
- markupsafe=1.1.1=py37h14c3975_1
- matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
- mkl=2020.0=166
- mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
- mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
- mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
- ncurses=6.2=he6710b0_1
- networkx=2.4=py_1
- ninja=1.10.1=py37hfd86e86_0
- nltk=3.4.5=py37_0
- numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
- numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
- oauthlib=3.1.0=py_0
- olefile=0.46=py37_0
- openssl=1.1.1h=h7b6447c_0
- packaging=20.1=py_0
- pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
- paramiko=2.7.1=py_0
- parso=0.7.0=py_0
- patsy=0.5.1=py37_0
- pexpect=4.8.0=py37_1
- pickleshare=0.7.5=py37_1001
- pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
- pip=20.0.2=py37_3
- plotly=4.10.0=py_0
- prompt_toolkit=3.0.3=py_0
- protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
- psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
- psycopg2=2.8.4=py37h1ba5d50_0
- ptyprocess=0.6.0=py37_0
- pyasn1=0.4.8=py_0
- pyasn1-modules=0.2.8=py_0
- pycparser=2.19=py37_0
- pygments=2.5.2=py_0
- pyjwt=1.7.1=py37_0
- pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
- pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
- pyopenssl=19.1.0=py_1
- pyparsing=2.4.6=py_0
- pysocks=1.7.1=py37_1
- python=3.7.6=h0371630_2
- python-dateutil=2.8.1=py_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.6.0=py3.7_cpu_0
- pytz=2019.3=py_0
- pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
- readline=7.0=h7b6447c_5
- requests=2.22.0=py37_1
- requests-oauthlib=1.3.0=py_0
- retrying=1.3.3=py37_2
- rsa=4.0=py_0
- s3transfer=0.3.3=py37_1
- scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
- scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
- setuptools=45.2.0=py37_0
- simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
- six=1.14.0=py37_0
- smmap=3.0.4=py_0
- sqlite=3.31.1=h62c20be_1
- sqlparse=0.3.0=py_0
- statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
- tabulate=0.8.3=py37_0
- tenacity=6.2.0=py37_0
- tk=8.6.8=hbc83047_0
- torchvision=0.7.0=py37_cpu
- tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
- tqdm=4.42.1=py_0
- traitlets=4.3.3=py37_0
- unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
- urllib3=1.25.8=py37_0
- wcwidth=0.1.8=py_0
- websocket-client=0.56.0=py37_0
- werkzeug=1.0.0=py_0
- wheel=0.34.2=py37_0
- wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
- xz=5.2.4=h14c3975_4
- zeromq=4.3.1=he6710b0_3
- zlib=1.2.11=h7b6447c_3
- zstd=1.3.7=h0b5b093_0
- pip:
- astunparse==1.6.3
- azure-core==1.8.2
- azure-storage-blob==12.5.0
- databricks-cli==0.13.0
- diskcache==5.0.3
- docker==4.3.1
- gorilla==0.3.0
- horovod==0.20.3
- joblibspark==0.2.0
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.3.0
- mleap==0.16.1
- mlflow==1.11.0
- msrest==0.6.19
- opt-einsum==3.3.0
- petastorm==0.9.6
- pyarrow==1.0.1
- pyyaml==5.3.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- tensorboard==2.3.0
- tensorboard-plugin-wit==1.7.0
- tensorflow-cpu==2.3.1
- tensorflow-estimator==2.3.0
- termcolor==1.1.0
- xgboost==1.2.0
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml
GPU 群集上的 Python 库
name: databricks-ml-gpu
channels:
- pytorch
- defaults
dependencies:
- _libgcc_mutex=0.1=main
- absl-py=0.9.0=py37_0
- asn1crypto=1.3.0=py37_1
- astor=0.8.0=py37_0
- backcall=0.1.0=py37_0
- backports=1.0=py_2
- bcrypt=3.2.0=py37h7b6447c_0
- blas=1.0=mkl
- blinker=1.4=py37_0
- boto3=1.12.0=py_0
- botocore=1.15.0=py_0
- c-ares=1.16.1=h7b6447c_0
- ca-certificates=2020.7.22=0
- cachetools=4.1.1=py_0
- certifi=2020.6.20=py37_0
- cffi=1.14.0=py37h2e261b9_0
- chardet=3.0.4=py37_1003
- click=7.0=py37_0
- cloudpickle=1.4.1=py_0
- configparser=3.7.4=py37_0
- cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
- cudatoolkit=10.1.243=h6bb024c_0
- cycler=0.10.0=py37_0
- cython=0.29.15=py37he6710b0_0
- decorator=4.4.1=py_0
- dill=0.3.1.1=py37_1
- docutils=0.15.2=py37_0
- entrypoints=0.3=py37_0
- flask=1.1.1=py_1
- freetype=2.9.1=h8a8886c_1
- future=0.18.2=py37_1
- gast=0.3.3=py_0
- gitdb=4.0.5=py_0
- gitpython=3.1.0=py_0
- google-auth=1.11.2=py_0
- google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
- google-pasta=0.2.0=py_0
- grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
- gunicorn=20.0.4=py37_0
- h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
- hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
- icu=58.2=he6710b0_3
- idna=2.8=py37_0
- intel-openmp=2020.0=166
- ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
- ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
- ipython_genutils=0.2.0=py37_0
- isodate=0.6.0=py_1
- itsdangerous=1.1.0=py37_0
- jedi=0.17.2=py37_0
- jinja2=2.11.1=py_0
- jmespath=0.10.0=py_0
- joblib=0.14.1=py_0
- jpeg=9b=h024ee3a_2
- jupyter_client=5.3.4=py37_0
- jupyter_core=4.6.1=py37_0
- kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
- krb5=1.16.4=h173b8e3_0
- ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
- libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
- libffi=3.2.1=hf484d3e_1007
- libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.37=hbc83047_0
- libpq=11.2=h20c2e04_0
- libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
- libsodium=1.0.16=h1bed415_0
- libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libtiff=4.1.0=h2733197_0
- lightgbm=2.3.0=py37he6710b0_0
- lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
- mako=1.1.2=py_0
- markdown=3.1.1=py37_0
- markupsafe=1.1.1=py37h14c3975_1
- matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
- mkl=2020.0=166
- mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
- mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
- mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
- ncurses=6.2=he6710b0_1
- networkx=2.4=py_1
- ninja=1.10.1=py37hfd86e86_0
- nltk=3.4.5=py37_0
- numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
- numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
- oauthlib=3.1.0=py_0
- olefile=0.46=py37_0
- openssl=1.1.1h=h7b6447c_0
- packaging=20.1=py_0
- pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
- paramiko=2.7.1=py_0
- parso=0.7.0=py_0
- patsy=0.5.1=py37_0
- pexpect=4.8.0=py37_1
- pickleshare=0.7.5=py37_1001
- pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
- pip=20.0.2=py37_3
- plotly=4.10.0=py_0
- prompt_toolkit=3.0.3=py_0
- protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
- psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
- psycopg2=2.8.4=py37h1ba5d50_0
- ptyprocess=0.6.0=py37_0
- pyasn1=0.4.8=py_0
- pyasn1-modules=0.2.8=py_0
- pycparser=2.19=py37_0
- pygments=2.5.2=py_0
- pyjwt=1.7.1=py37_0
- pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
- pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
- pyopenssl=19.1.0=py_1
- pyparsing=2.4.6=py_0
- pysocks=1.7.1=py37_1
- python=3.7.6=h0371630_2
- python-dateutil=2.8.1=py_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.6.0=py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0
- pytz=2019.3=py_0
- pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
- readline=7.0=h7b6447c_5
- requests=2.22.0=py37_1
- requests-oauthlib=1.3.0=py_0
- retrying=1.3.3=py37_2
- rsa=4.0=py_0
- s3transfer=0.3.3=py37_1
- scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
- scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
- setuptools=45.2.0=py37_0
- simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
- six=1.14.0=py37_0
- smmap=3.0.4=py_0
- sqlite=3.31.1=h62c20be_1
- sqlparse=0.3.0=py_0
- statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
- tabulate=0.8.3=py37_0
- tenacity=6.2.0=py37_0
- tk=8.6.8=hbc83047_0
- torchvision=0.7.0=py37_cu101
- tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
- tqdm=4.42.1=py_0
- traitlets=4.3.3=py37_0
- unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
- urllib3=1.25.8=py37_0
- wcwidth=0.1.8=py_0
- websocket-client=0.56.0=py37_0
- werkzeug=1.0.0=py_0
- wheel=0.34.2=py37_0
- wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
- xz=5.2.4=h14c3975_4
- zeromq=4.3.1=he6710b0_3
- zlib=1.2.11=h7b6447c_3
- zstd=1.3.7=h0b5b093_0
- pip:
- astunparse==1.6.3
- azure-core==1.8.2
- azure-storage-blob==12.5.0
- databricks-cli==0.13.0
- diskcache==5.0.3
- docker==4.3.1
- gorilla==0.3.0
- horovod==0.20.3
- joblibspark==0.2.0
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.3.0
- mleap==0.16.1
- mlflow==1.11.0
- msrest==0.6.19
- opt-einsum==3.3.0
- petastorm==0.9.6
- pyarrow==1.0.1
- pyyaml==5.3.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- tensorboard==2.3.0
- tensorboard-plugin-wit==1.7.0
- tensorflow==2.3.1
- tensorflow-estimator==2.3.0
- termcolor==1.1.0
- xgboost==1.2.0
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu
包含 Python 模块的 Spark 包
Spark 包 | Python 模块 | 版本 |
---|---|---|
graphframes | graphframes | 0.8.1-db1-spark3.0 |
R 库
R 库与 Databricks Runtime 7.4 中的 R 库完全相同。
Java 库和 Scala 库(Scala 2.12 群集)
除了 Databricks Runtime 7.4 中的 Java 库和 Scala 库之外,Databricks Runtime 7.4 ML 还包含以下 JAR:
CPU 群集
组 ID | 项目 ID | 版本 |
---|---|---|
com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.3-4882dc3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.2.0 |
ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.2.0 |
org.mlflow | mlflow-client | 1.11.0 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
GPU 群集
组 ID | 项目 ID | 版本 |
---|---|---|
com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.3-4882dc3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.2.0 |
ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.2.0 |
org.mlflow | mlflow-client | 1.11.0 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |