用於機器學習的Databricks運行時
Databricks Runtime for Machine Learning (Databricks Runtime ML)自動創建針對機器學習優化的集群。Databricks Runtime ML集群包括最流行的機器學習庫，如TensorFlow、PyTorch、Keras和XGBoost，還包括分布式培訓所需的庫，如Horovod。使用Databricks Runtime ML可以加速集群的創建，並確保安裝的庫版本是兼容的。
有關使用Databricks進行機器學習和深度學習的完整信息，請參見Databricks機器學習指南．
有關每個Databricks Runtime ML版本的內容的信息，請參見發布說明．
ML是在Databricks Runtime上構建的。例如，Databricks Runtime 7.3 LTS For Machine Learning是構建在Databricks Runtime 7.3 LTS之上的。基本Databricks運行時中包含的庫在Databricks運行時中列出發布說明．
警告
如果需要符合HIPAA，請參見與hipaa兼容的部署．
介紹Databricks運行時的機器學習
本教程是為Databricks Runtime ML的新用戶設計的。它需要大約10分鍾的時間來學習，並展示了一個完整的端到端示例，包括加載表格數據、訓練模型、分布式超參數調優和模型推斷。它還說明了如何使用MLflow API和MLflow模型注冊表。
Databricks Runtime ML中包含的庫
Databricks Runtime ML包含各種流行的ML庫。這些庫在每個版本中都進行了更新，以包括新的特性和補丁。
Databricks已將受支持的庫的一個子集指定為頂級庫。對於這些庫，Databricks提供了更快的更新節奏，在每個運行時版本中更新到最新的包版本(禁止依賴衝突)。Databricks還為頂級庫提供高級支持、測試和嵌入式優化。
有關頂層庫和其他提供的庫的完整列表，請參閱關於每個可用運行時的以下文章:
如何使用Databricks Runtime ML
除了預安裝的庫之外，Databricks Runtime ML與Databricks Runtime在集群配置和管理Python包的方式上也有所不同。
使用Databricks Runtime ML創建集群
當你創建集群，在“Databricks Runtime version”下拉框中選擇“Databricks Runtime ML版本”。支持CPU和gpu的ML運行時都可用。
如果選擇了啟用gpu的ML運行時，係統將提示您選擇兼容的驅動程序類型而且工作類型．不兼容的實例類型在下拉列表中顯示為灰色。支持gpu的實例類型列在GPU-Accelerated標簽。
警告
您的工作空間中的庫自動安裝到所有集群在使用Databricks Runtime ML創建集群之前，請先清除在所有集群上自動安裝衝突庫的複選框。
管理Python包
在Databricks Runtime 9.0 ML及以上版本中virtualenv包管理器用於安裝Python包。所有Python包都安裝在單一環境中:/磚/ python3．
在Databricks Runtime 8.4 ML及以下版本中Conda包管理器用於安裝Python包。所有Python包都安裝在單一環境中:/磚/ python2在使用Python 2和/磚/ python3在使用Python 3的集群上。不支持切換(或激活)Conda環境。
有關管理Python庫的信息，請參見庫．