Databricks Runtime 11.2 for Machine Learning (サポート期間終了)

Databricks Runtime 11.2 for Machine Learning では、Databricks Runtime 11.2 (サポート期間終了) に基づく機械学習とデータ サイエンス向けのすぐに使用できる環境が提供されます。 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 クラスターの作成手順を含む詳細については、「Databricks 上の AI と Machine Learning」を参照してください。

新機能と機能強化

Databricks Runtime 11.2 ML は Databricks Runtime 11.2 上に構築されています。 Apache Spark MLlib や SparkR などの、Databricks Runtime 11.2 の新機能については、Databricks Runtime 11.2 (サポート期間終了) リリース ノートを参照してください。

Databricks AutoML の機能強化

Databricks AutoML では、分類の問題に対する不均衡なデータセットのサポートが強化されました。 詳細については、「分類の問題に対する不均衡なデータセットのサポート」を参照してください。

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。

• オンライン ストアの場合、ユーザー フィールドとパスワード フィールドは非推奨になりました。 将来の非互換性を回避するには、これらのフィールドのすべての用途を write_secret_prefix に変更してください。

• 機能ストア クライアントからのドキュメントと出力はすべて、Databricks Runtime ML バージョン (11.2 など) ではなく、クライアント バージョン (たとえば 0.6.1) を参照するようになりました。

システム環境

Databricks Runtime 11.2 ML のシステム環境は、Databricks Runtime 11.2 とは次のように異なります。

• DBUtils: Databricks Runtime ML には、ライブラリ ユーティリティ (dbutils.library) (レガシ) が含まれていません。 代わりに %pip コマンドを使用してください。 「ノートブック スコープの Python ライブラリ」を参照してください。
• GPU クラスターの場合、Databricks Runtime ML には次の NVIDIA GPU ライブラリが含まれています。
  • CUDA 11.3
  • cuDNN 8.0.5.39
  • NCCL 2.9.9
  • TensorRT 7.2.2

ライブラリ

以降のセクションでは、Databricks Runtime 11.2 ML に含まれていて、Databricks Runtime 11.2 に含まれているものとは異な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
• Python ライブラリ
• R ライブラリ
• Java および Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスター)

最上位層ライブラリ

Databricks Runtime 11.2 ML には、次の最上位層ライブラリが含まれています。

• GraphFrames
• Horovod と HorovodRunner
• MLflow
• PyTorch
• spark-tensorflow-connector
• TensorFlow
• TensorBoard
• Scikit-learn

Python ライブラリ

Databricks Runtime 11.2 ML では、Python パッケージ管理に Virtualenv が使用されていて、多くの一般的な ML パッケージが含まれています。

Databricks Runtime 11.2 ML には、以降のセクションで指定されているパッケージに加えて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 0.6.0
• automl 1.12.3

CPU クラスター上の Python ライブラリ

ローカルの Python 仮想環境で Databricks Runtime ML Python 環境を再現するには、requirements-11.2.txt ファイルをダウンロードして pip install -r requirements-11.2.txt を実行します。 このコマンドを実行すると、Databricks Runtime ML で使用されるすべてのオープンソース ライブラリがインストールされますが、Azure Databricks で開発されたライブラリ (databricks-automl、databricks-feature-store、または hyperopt の Databricks フォークなど) はインストールされません。

GPU クラスター上の Python ライブラリ

R ライブラリ

R ライブラリは、Databricks Runtime 11.2 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 11.2 の Java および Scala ライブラリに加えて、Databricks Runtime 11.2 ML には次の JAR が含まれています。

CPU クラスター

GPU クラスター