Política de manutenção do Databricks Runtime ML

Databricks Runtime ML inclui uma variedade de ML populares e a biblioteca DL. A biblioteca é atualizada a cada versão para incluir novos recursos e correções. Este artigo descreve as bibliotecas de nível superior compatíveis, sua cadência de atualização e os cenários para quando as bibliotecas forem descontinuadas.

Política de suporte da biblioteca

Databricks designou um subconjunto das bibliotecas apoiadas como biblioteca de primeira linha. Para essas bibliotecas, o site Databricks oferece uma cadência de atualização mais rápida, atualizando para as versões mais recentes do pacote a cada versão de tempo de execução (salvo conflitos de dependência). Databricks também oferece suporte avançado, testes e otimizações incorporadas para bibliotecas de primeira linha. As bibliotecas de primeira linha são adicionadas ou removidas apenas com as principais versões.

A lista completa das bibliotecas de primeira linha é a seguinte:

• conjunto de dados

• GraphFrames

• MLflow

• PyTorch

• spark-tensorflow-connector

• scikit-learn

• transmissão

• TensorFlow

• TensorBoard

• transformadores

Para obter uma lista de todas as bibliotecas incluídas em cada versão de tempo de execução, consulte as notas sobre a versão do site Databricks Runtime ML.

Política de depreciação da biblioteca

A Databricks pode remover uma biblioteca da lista de primeira linha nas seguintes situações:

• Se a biblioteca não tiver nenhum novo commit em dois meses e nenhum novo lançamento em mais de seis meses. O Databricks poderá adicionar novamente a biblioteca removida quando a manutenção ativa for retomada.

• Se o uso da biblioteca cair significativamente.

• são substituídos se novos pacotes tiverem sido adicionados para preencher as principais lacunas.

A Databricks removerá uma biblioteca pré-instalada quando a biblioteca atingir qualquer uma das seguintes condições:

• A biblioteca não é mais mantida ativamente. Uma biblioteca é considerada como não mantida ativamente quando qualquer uma das seguintes condições for atendida:

  • Nenhum novo commit em três meses e nenhuma nova versão em mais de nove meses.

  • O repositório da biblioteca está arquivado.

  • Uma parada anunciada na manutenção dessa biblioteca.

• Nenhuma versão estável foi considerada funcional para o novo tempo de execução.

Quando uma biblioteca é planejada para remoção, a Databricks toma as seguintes medidas para notificar os clientes:

• Um aviso de depreciação é adicionado nas notas de tempo de execução sobre a versão, indicando que a biblioteca será removida na próxima versão principal do Databricks Runtime ML .

• Uma notificação é exibida ao importar a biblioteca, indicando que a biblioteca será removida na próxima versão principal do Databricks Runtime ML.

• A documentação da Databricks que faz referência à biblioteca é atualizada para indicar que a biblioteca está planejada para ser removida.

Para continuar a usar uma biblioteca depois que ela foi removida, o senhor pode instalar a biblioteca manualmente ou usar uma versão anterior do Databricks Runtime ML.