Directiva de mantenimiento de Databricks Runtime ML

Databricks Runtime ML incluye una variedad de bibliotecas populares de ML y DL. Las bibliotecas se actualizan con cada versión para incluir nuevas características y correcciones. En este artículo se describen las bibliotecas de nivel superior admitidas, su cadencia de actualización y los escenarios para cuando las bibliotecas están en desuso.

Directiva de soporte técnico de biblioteca

Databricks ha designado un subconjunto de las bibliotecas admitidas como bibliotecas de nivel superior. Para estas bibliotecas, Databricks proporciona una cadencia de actualización más rápida, actualizando a las versiones de paquetes más recientes con cada versión en tiempo de ejecución (a excepción de conflictos de dependencia). Databricks también proporciona compatibilidad avanzada, pruebas y optimizaciones insertadas para bibliotecas de nivel superior. Las bibliotecas de nivel superior se agregan o quitan con las versiones principales solamente.

La lista completa de las bibliotecas de nivel superior es:

• Conjuntos de datos
• GraphFrames
• MLflow
• PyTorch
• Scikit-learn
• streaming
• TensorBoard
• Transformadores

Para obtener una lista de todas las bibliotecas incluidas en cada versión en tiempo de ejecución, consulte las notas de la versión de Databricks Runtime ML.

Política de obsolescencia de bibliotecas

Databricks puede quitar una biblioteca de la lista de nivel superior en las situaciones siguientes:

• Si la biblioteca no tiene confirmaciones nuevas en dos meses y ninguna versión nueva en más de seis meses. Databricks podría agregar la biblioteca eliminada cuando se reanuda el mantenimiento activo.
• Si el uso de la biblioteca disminuye significativamente.
• Las bibliotecas se reemplazan si se han agregado nuevos paquetes para cubrir lagunas importantes.

Databricks quitará una biblioteca preinstalada cuando la biblioteca alcance cualquiera de las condiciones siguientes:

• La biblioteca ya no se mantiene activamente. Una biblioteca se considera que no se mantiene activamente cuando se cumple alguna de las condiciones siguientes:
  • No hay nuevas confirmaciones en tres meses ni nuevas versiones en más de nueve meses.
  • El repositorio de la biblioteca está archivado.
  • Una parada anunciada en el mantenimiento de esa biblioteca.
• No se encuentra ninguna versión estable que sea funcional para el nuevo entorno de ejecución.

Cuando se planea la eliminación de una biblioteca, Databricks realiza los pasos siguientes para notificar a los clientes:

• Se agrega una advertencia de desaprobación en las notas de la versión de ejecución, indicando que la biblioteca se eliminará en la siguiente versión principal de Databricks Runtime ML.
• Se muestra una notificación al importar la biblioteca, lo que indica que la biblioteca se quitará en la siguiente versión principal de Databricks Runtime ML.
• La documentación de Databricks que hace referencia a la biblioteca se actualiza para indicar que la biblioteca está planeada para su eliminación.

Para seguir usando una biblioteca después de quitarla, puede instalar la biblioteca manualmente o usar una versión anterior de Databricks Runtime ML.