Databricks Runtime 9.0 for ML (EoS)
Note
この Databricks Runtime バージョンのサポートは終了しました。 サポート終了日については、「サポート終了の履歴」を参照してください。 サポートされている Databricks Runtime のすべてのバージョンについては、「Databricks Runtime リリース ノートのバージョンと互換性」を参照してください。
Databricks は、2021 年 8 月にこのバージョンをリリースしました。
Databricks Runtime 9.0 for Machine Learning では、Databricks Runtime 9.0 (EoS) に基づいて、機械学習とデータ サイエンス用にすぐに利用できる環境が用意されています。 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。 また、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ています。
Databricks Runtime ML クラスターを作成する手順などの詳細については、「Databricks での AI と Machine Learning」を参照してください。
訂正
これらのリリース ノートの以前のバージョンでは、Ganglia を使用してクラスター GPU メトリックを監視するためのサポートが Databricks Runtime 9.0 ML GPU で無効になっていると記述していました。 これは、Databricks Runtime 9.0 ML ベータ版では当てはまりましたが、この問題は Databricks Runtime 9.0 ML GA では修正されています。 この記述は削除されました。
新機能と機能強化
Databricks Runtime 9.0 ML は Databricks Runtime 9.0 上に構築されています。 Apache Spark MLlib や SparkR などの、Databricks Runtime 9.0 の新機能については、Databricks Runtime 9.0 (EoS) リリース ノートを参照してください。
Databricks Autologging (パブリック プレビュー)
Databricks Autologging は、Databricks Runtime 9.0 for Machine Learning について、一部のリージョンで使用できます。 Databricks Autologging は、Azure Databricks 上の機械学習トレーニング セッションの自動実験追跡を提供する、ノーコード ソリューションです。 Databricks Autologging を使用すると、さまざまな一般的な機械学習ライブラリのモデルをトレーニングするときに、モデル パラメーター、メトリック、ファイル、および系列情報が自動的にキャプチャされます。 トレーニング セッションは、MLflow 追跡の実行として記録されます。 モデル ファイルも追跡されるため、それらを MLflow モデル レジストリに簡単にログし、MLflow Model Serving を使用してリアルタイム スコアリングのためにデプロイすることができます。
Databricks Autologging の詳細については、「Databricks Autologging」を参照してください。
Databricks Feature Store の機能改善
ソース機能テーブル間の結合の数を最小限に抑えることにより、トレーニング セットを作成する際のパフォーマンスが向上しました。
XGBoost の PySpark との統合で、分散トレーニングと GPU クラスターをサポート
詳細については、「Azure Databricks で XGBoost を使用する」を参照してください。
Databricks Runtime ML Python 環境の主な変更点
Conda 環境と %conda コマンドは削除されます。 Databricks Runtime 9.0 ML は pip と virtualenv を使用してビルドされます。
Databricks Container Services と共に Conda ベースの環境を使用したカスタム イメージは引き続きサポートされますが、ノートブックスコープのライブラリ機能は使用できません。 Databricks では、Databricks Container Services では virtualenv ベースの環境を使用し、すべてのノートブックスコープ ライブラリでは %pip を使用することをお勧めします。
Databricks Runtime Python 環境の主な変更点については、「Databricks Runtime 9.0 (EoS)」を参照してください。 インストールされている Python パッケージとそのバージョンの完全な一覧については、「Python ライブラリ」を参照してください。
アップグレードされた Python パッケージ
- mlflow 1.18.0 -> 1.19.0
- nltk 3.5 -> 3.6.1
追加された Python パッケージ
- prophet 1.0.1
削除された Python パッケージ
- MKL
- azure-core
- azure-storage-blob
- msrest
- docker
- querystring-parser
- intel-openmp
非推奨とサポートされていない機能
- In Databricks Runtime 9.0 ML, HorovodRunner では、
np=0の設定をサポートしていません。ここで、npは Horovod ジョブに使用する並列プロセスの数です。 - Databricks Runtime 9.0 ML には r ベース 4.1.0 と R グラフィックス エンジン バージョン 14 が含まれています。 これは RStudio Server バージョン 1.2.x ではサポートされていません。
nvprofは Databricks Runtime 9.0 ML GPU で削除されました。
システム環境
Databricks Runtime 9.0 ML のシステム環境は、Databricks Runtime 9.0 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 11.0
- cuDNN 8.1.0.77
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
ライブラリ
以下のセクションでは、Databricks Runtime 9.0 に含まれているものとは異なる、Databricks Runtime 9.0 ML に含まれ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
Databricks Runtime 9.0 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
Python ライブラリ
Databricks Runtime 9.0 ML では、Python パッケージ管理に Virtualenv が使用されており、多くの一般的な ML パッケージが含まれています。
以下のセクションで指定されているパッケージに加えて、Databricks Runtime 9.0 ML には次のパッケージも含まれています。
- hyperopt 0.2.5.db2
- sparkdl 2.2.0_db1
- feature_store 0.3.3
- automl 1.1.1
CPU クラスター上の Python ライブラリ
| ライブラリ | Version | ライブラリ | Version | ライブラリ | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rolling) | appdirs | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | astor | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 |
| async-generator | 1.10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | bleach | 3.3.0 | boto3 | 1.16.7 |
| botocore | 1.19.7 | Bottleneck | 1.3.2 | cachetools | 4.2.2 |
| certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 |
| クリックし | 7.1.2 | cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 |
| configparser | 5.0.1 | convertdate | 2.3.2 | cryptography | 3.4.7 |
| cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.23 | databricks-cli | 0.14.3 |
| dbus-python | 1.2.16 | decorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 |
| dill | 0.3.2 | diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.2 |
| distro-info | 0.23ubuntu1 | entrypoints | 0.3 | ephem | 4.0.0.2 |
| facets-overview | 1.0.0 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 1.12 | fsspec | 0.9.0 | future | 0.18.2 |
| gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| google-auth | 1.22.1 | google-auth-oauthlib | 0.4.2 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.34.1 | gunicorn | 20.0.4 | h5py | 3.1.0 |
| hijri-converter | 2.1.3 | holidays | 0.10.5.2 | horovod | 0.22.1 |
| htmlmin | 0.1.12 | idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 |
| ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.6.4 | isodate | 0.6.0 | itsdangerous | 1.1.0 |
| jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 | jsonschema | 3.2.0 |
| jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.1 | keras-nightly | 2.5.0.dev2021032900 | Keras-Preprocessing | 1.1.2 |
| kiwisolver | 1.3.1 | koalas | 1.8.1 | korean-lunar-calendar | 0.2.1 |
| lightgbm | 3.1.1 | llvmlite | 0.36.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Mako | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 1.1.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.0 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.17.0 | mlflow-skinny | 1.19.0 | multimethod | 1.4 |
| nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | nbformat | 5.1.3 |
| nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2.5 | nltk | 3.6.1 |
| ノートブック | 6.3.0 | numba | 0.53.1 | numpy | 1.19.2 |
| oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 | パッケージング | 20.9 |
| pandas | 1.2.4 | pandas-profiling | 3.0.0 | pandocfilters | 1.4.3 |
| paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 |
| petastorm | 0.11.1 | pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 8.2.0 | pip | 21.0.1 |
| plotly | 4.14.3 | prometheus-client | 0.10.1 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
| prophet | 1.0.1 | protobuf | 3.17.2 | psutil | 5.8.0 |
| psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 | pyarrow | 4.0.0 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pycparser | 2.20 |
| pydantic | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 |
| PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.3.0 | pyodbc | 4.0.30 |
| pyparsing | 2.4.7 | pyrsistent | 0.17.3 | pystan | 2.19.1.1 |
| python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 | python-dateutil | 2.8.1 | python-editor | 1.0.4 |
| pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 |
| pyzmq | 20.0.0 | regex | 2021.4.4 | requests | 2.25.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 | retrying | 1.3.3 |
| rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | scikit-learn | 0.24.1 |
| scipy | 1.6.2 | seaborn | 0.11.1 | Send2Trash | 1.5.0 |
| setuptools | 52.0.0 | setuptools-git | 1.2 | shap | 0.39.0 |
| simplejson | 3.17.2 | 6 | 1.15.0 | slicer | 0.0.7 |
| smmap | 3.0.5 | spark-tensorflow-distributor | 0.1.0 | sqlparse | 0.4.1 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | tabulate | 0.8.7 |
| tangled-up-in-unicode | 0.1.0 | TensorBoard | 2.5.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-wit | 1.8.0 | tensorflow-cpu | 2.5.0 | tensorflow-estimator | 2.5.0 |
| termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 |
| threadpoolctl | 2.1.0 | torch | 1.9.0+cpu | torchvision | 0.10.0+cpu |
| tornado | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | traitlets | 5.0.5 |
| typing-extensions | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 | unattended-upgrades | 0.1 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 | visions | 0.7.1 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 |
| Werkzeug | 1.0.1 | wheel | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
| wrapt | 1.12.1 | xgboost | 1.4.2 |
GPU クラスター上の Python ライブラリ
| ライブラリ | Version | ライブラリ | Version | ライブラリ | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rolling) | appdirs | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | astor | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 |
| async-generator | 1.10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | bleach | 3.3.0 | boto3 | 1.16.7 |
| botocore | 1.19.7 | Bottleneck | 1.3.2 | cachetools | 4.2.2 |
| certifi | 2020.12.5 | cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 |
| クリックし | 7.1.2 | cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 |
| configparser | 5.0.1 | convertdate | 2.3.2 | cryptography | 3.4.7 |
| cycler | 0.10.0 | Cython | 0.29.23 | databricks-cli | 0.14.3 |
| dbus-python | 1.2.16 | decorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 |
| dill | 0.3.2 | diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.2 |
| distro-info | 0.23ubuntu1 | entrypoints | 0.3 | ephem | 4.0.0.2 |
| facets-overview | 1.0.0 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 1.12 | fsspec | 0.9.0 | future | 0.18.2 |
| gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| google-auth | 1.22.1 | google-auth-oauthlib | 0.4.2 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.34.1 | gunicorn | 20.0.4 | h5py | 3.1.0 |
| hijri-converter | 2.1.3 | holidays | 0.10.5.2 | horovod | 0.22.1 |
| htmlmin | 0.1.12 | idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 |
| ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.6.4 | isodate | 0.6.0 | itsdangerous | 1.1.0 |
| jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 | jsonschema | 3.2.0 |
| jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.1 | keras-nightly | 2.5.0.dev2021032900 | Keras-Preprocessing | 1.1.2 |
| kiwisolver | 1.3.1 | koalas | 1.8.1 | korean-lunar-calendar | 0.2.1 |
| lightgbm | 3.1.1 | llvmlite | 0.36.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Mako | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 1.1.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.0 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.17.0 | mlflow-skinny | 1.19.0 | multimethod | 1.4 |
| nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | nbformat | 5.1.3 |
| nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2.5 | nltk | 3.6.1 |
| ノートブック | 6.3.0 | numba | 0.53.1 | numpy | 1.19.2 |
| oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 | パッケージング | 20.9 |
| pandas | 1.2.4 | pandas-profiling | 3.0.0 | pandocfilters | 1.4.3 |
| paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 | patsy | 0.5.1 |
| petastorm | 0.11.1 | pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 |
| pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 8.2.0 | pip | 21.0.1 |
| plotly | 4.14.3 | prometheus-client | 0.11.0 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
| prophet | 1.0.1 | protobuf | 3.17.2 | psutil | 5.8.0 |
| psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 | pyarrow | 4.0.0 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pycparser | 2.20 |
| pydantic | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 |
| PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.3.0 | pyodbc | 4.0.30 |
| pyparsing | 2.4.7 | pyrsistent | 0.17.3 | pystan | 2.19.1.1 |
| python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 | python-dateutil | 2.8.1 | python-editor | 1.0.4 |
| pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 |
| pyzmq | 20.0.0 | regex | 2021.4.4 | requests | 2.25.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 | retrying | 1.3.3 |
| rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | scikit-learn | 0.24.1 |
| scipy | 1.6.2 | seaborn | 0.11.1 | Send2Trash | 1.5.0 |
| setuptools | 52.0.0 | setuptools-git | 1.2 | shap | 0.39.0 |
| simplejson | 3.17.2 | 6 | 1.15.0 | slicer | 0.0.7 |
| smmap | 3.0.5 | spark-tensorflow-distributor | 0.1.0 | sqlparse | 0.4.1 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | tabulate | 0.8.7 |
| tangled-up-in-unicode | 0.1.0 | TensorBoard | 2.5.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-wit | 1.8.0 | tensorflow | 2.5.0 | tensorflow-estimator | 2.5.0 |
| termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 |
| threadpoolctl | 2.1.0 | torch | 1.9.0+cu111 | torchvision | 0.10.0+cu111 |
| tornado | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | traitlets | 5.0.5 |
| typing-extensions | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 | unattended-upgrades | 0.1 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 | visions | 0.7.1 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 |
| Werkzeug | 1.0.1 | wheel | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
| wrapt | 1.12.1 | xgboost | 1.4.2 |
Python モジュールを含む Spark パッケージ
| Spark パッケージ | Python モジュール | Version |
|---|---|---|
| graphframes | graphframes | 0.8.1-db3-spark3.1 |
R ライブラリ
R ライブラリは、Databricks Runtime 9.0 の R ライブラリと同じです。
Java と Scala のライブラリ (Scala 2.12 クラスター)
Databricks Runtime 9.0 ML には、Databricks Runtime 9.0 の Java および Scala ライブラリに加え、次の JAR が含まれています。
CPU クラスター
| グループ ID | 成果物 ID | Version |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.0-4882dc3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.4.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.4.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.1-db2-spark3.1 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.19.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.19.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
GPU クラスター
| グループ ID | 成果物 ID | Version |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.0-4882dc3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.4.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.4.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.1-db2-spark3.1 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.19.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.19.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |