Databricks Runtime 13.0 para aprendizado de máquina (EoS)
O suporte para essa versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para saber a data do fim do suporte, consulte Histórico do fim do suporte. Para conhecer todas as versões compatíveis do site Databricks Runtime, consulte Databricks Runtime notas sobre as versões e a compatibilidade.
O Databricks Runtime 13.0 for Machine Learning oferece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 13.0 (EoS). Databricks Runtime ML Contém muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch, e XGBoost. Databricks Runtime ML inclui AutoMLuma ferramenta para treinar automaticamente o pipeline de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também oferece suporte ao treinamento de aprendizagem profunda distribuída usando o Horovod.
Para obter mais informações, incluindo instruções para criar um cluster Databricks Runtime ML , consulte AI e aprendizado de máquina em Databricks.
Estas notas sobre a versão podem incluir referências a recursos que não estão disponíveis no Google Cloud a partir desta versão.
Novos recursos e melhorias
O Databricks Runtime 13.0 ML foi desenvolvido com base no Databricks Runtime 13.0. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 13.0, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas sobre a versão Databricks Runtime 13.0 (EoS).
Aprimoramentos no Databricks recurso Store
No workspace habilitado Unity Catalog em clusters executando Databricks Runtime 13.0 ML ouacima, você pode publicar workspace e as tabelas de recursos Unity Catalog nas lojas online do Cosmos DB.
Para obter mais informações sobre Databricks recurso Store, consulte recurso engenharia e servir.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 13.0 ML difere do Databricks Runtime 13.0 da seguinte forma:
- DBUtils : Databricks Runtime ML não inclui utilidades de biblioteca (dbutils.biblioteca) (legado). Em vez disso, use
%pip
comando. NotebookConsulte -scoped Pythonbiblioteca. - Para o clustering de GPU, o site Databricks Runtime ML inclui a seguinte biblioteca de GPUs NVIDIA:
- CUDA 11.7
- cuDNN 8.5.0.96-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 7.2.2
Databricks Runtime 13.0 ML inclui o XGBoost 1.7.2, que não oferece suporte ao agrupamento de GPU com o compute recurso 5.2 do e o abaixo.
O pacote miniconda foi removido do Databricks Runtime 13.0 ML.
biblioteca
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 13.0 ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 13.0.
Nesta secção:
- Biblioteca de primeira linha
- Bibliotecas Python
- R biblioteca
- Java e Scala biblioteca (Scala 2.12 clustering)
Biblioteca de primeira linha
Databricks Runtime 13.0 ML inclui as seguintes bibliotecas de primeira linha:
- GraphFrames
- Horovod e HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- scikit-learn
Python biblioteca
Databricks Runtime 13.0 O ML usa o Virtualenv para o gerenciamento do pacote Python e inclui muitos pacotes populares do ML.
As seguintes Python biblioteca foram introduzidas com Databricks Runtime 13.0 ML:
- acelerar
- conjunto de dados
- avalie
- criação de perfil de dados
Além do pacote especificado nas seções a seguir, o Databricks Runtime 13.0 ML também inclui o seguinte pacote:
- Hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.17.0
Para reproduzir o ambiente Databricks Runtime ML Python em seu ambiente virtual local Python, download o arquivo requirements-13.0.txt e execute pip install -r requirements-13.0.txt
. Esse comando instala toda a biblioteca de código aberto que o site Databricks Runtime ML usa, mas não instala a biblioteca desenvolvida pelo site Databricks, como databricks-automl
, databricks-feature-store
ou o fork Databricks de hyperopt
.
Python biblioteca sobre clustering de CPU
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
abl-py | 1.0.0 | acelerar | 0,16.0 | aiohttp | 3.8.4 |
sinal de áudio | 1.3.1 | apronta | 1.4.4 | argônio-2-cffi | 21,3,0 |
ligações argônio-2-cffi | 21.2.0 | pastor | 0.8.1 | asttokens | 2.2.1 |
atunparse | 1.6.3 | tempo limite assíncrono | 4.0.2 | atrai | 21,4,0 |
núcleo do azure | 1.26.3 | azure-cosmos | 4.3.1b1 | chamada de volta | 0.2.0 |
bcriptar | 3.2.0 | linda sopa 4 | 4.11.1 | preto | 22.6.0 |
cândida | 4.1.0 | pisca-pisca | 1.4 | blis | 0.7.9 |
boto3 | 1,24,28 | botocore | 1,27,28 | ferramentas de cache | 4.2.4 |
catálogo | 2.0.8 | codificadores de categoria | 2.6.0 | certifi | 2022.9.14 |
caffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | normalizador de conjuntos de caracteres | 2.0.4 |
clique | 8.0.4 | salmoura | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
confecção | 0.0.4 | analisador de configuração | 5.2.0 | data de conversão | 2.4.0 |
criptografia | 37,0.1 | ciclador | 0.11.0 | cimem | 2.0.7 |
Cython | 0,29,32 | databricks-automl-runtime | 0.2,16 | Databricks-CLI | 0,17.4 |
databricks-recurso-store | 0.11.0 | conjunto de dados | 2.10.0 | dbl-tempo | 0.1.12 |
dbus-Python | 1.2.18 | depurar | 1.5.1 | decorador | 5.1.1 |
xml desfundido | 0.7.1 | endro | 0.3.4 | cache em disco | 5.4.0 |
distlib | 0.3.6 | docstring-to-markdown | 0,11 | pontos de entrada | 0,4 |
efema | 4.1.4 | avalie | 0.4.0 | execução | 1.2.0 |
visão geral das facetas | 1.0.2 | esquema fastjson | 2.16.3 | texto rápido | 0.9.2 |
bloqueio de arquivo | 3.6.0 | Frasco | 1.1.2 | tampões planos | 23.3.3 |
ferramentas de fonte | 4,25.0 | lista congelada | 1.3.3 | fsspec | 2022.7.1 |
futuro | 0,18.2 | ímpeto | 0.4.0 | gitdb | 4.0.10 |
GitPython | 3.1.27 | autenticação do Google | 1,33,0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 |
google-pasta | 0.2.0 | googleapis-common-protos | 1.56,4 | grócio | 1.48,1 |
status de grpcio | 1.48,1 | unicórnio | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
h5py | 3.7.0 | conversor híjri | 2.2.4 | férias | 0,19 |
Horovod | 0,27.0 | html/min | 0.1.12 | httplib2 | 0,20.2 |
abraçando o face-hub | 0,13.2 | Índia | 3.3 | Hash de imagem | 4.3.1 |
aprendizado desequilibrado | 0.8.1 | importlib-metadados | 4.11.3 | ipykernel | 6.17.1 |
ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
isodato | 0.6.1 | é perigoso | 2.0.1 | jedi | 0,18.1 |
jeepney | 0.7.1 | Jinja 2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | esquema json | 4.16.0 |
cliente jupyter | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 | pigmentos jupyterlab | 0.1.2 |
widgets jupyterlab | 1.0.0 | Keras | 2.11.0 | chaveiro | 23,5,0 |
solucionador de kiwi | 1.4.2 | calendário lunar coreano | 0.3.1 | códigos de idioma | 3.3.0 |
launchpadlib | 1,10,16 | lazr.restfulclient | 0,14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
libclang | 15.0.6.1 | LightGBM | 3.3.5 | llvmlite | 0,38,0 |
Calendário lunar | 0,0.9 | Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.3.4 |
MarkupSafe | 2.0.1 | Matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
mccabe | 0.7.0 | confundir | 0,8.4 | pular | 0,20,0 |
malflow-skinny | 2.2.1 | mais ferramentas de iteração | 8.10.0 | multídito | 6.0.4 |
multimétodo | 1.9.1 | multiprocesso | 0,70.12.2 | murmurar | 1.0.9 |
extensões mypy | 0.4.3 | cliente nb | 0,5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
formato nb | 5.5.0 | nest-assíncio | 1.5.5 | redes | 2.8.4 |
nltk | 3.7 | nodeenv | 1.7.0 | notebook | 6.4,12 |
numba | 0,55,1 | entorpecido | 1,21,5 | oauthlib | 3.2.0 |
opt-einsum | 3.3.0 | fazendo às malas | 21,3 | Pandas | 1.4.4 |
perfil de pandas | 3.6.6 | filtros pandóicos | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 |
parso | 0,8.3 | especificação do caminho | 0.9.0 | patia | 0.10.1 |
bode expiatório | 0.5.2 | petastorme | 0.12.1 | esperar | 4.8.0 |
phik | 0.12.3 | picles | 0.7.5 | Travesseiro | 9.2.0 |
pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 | Plotly | 5.9.0 |
plugado | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.2 | pressionado | 3.0.8 |
cliente prometheus | 0,14.1 | kit de ferramentas de aviso | 3,0,36 | Prophet | 1.1.2 |
protobuf | 3.19.4 | pistila | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
processo pty | 0.7.0 | avaliação pura | 0.2.2 | flecha | 7.0.0 |
pyasn1 | 0.4.8 | módulos pyasn1 | 0.2.8 | pybind11 | 2.10.3 |
pycparser | 2,21 | pidântico | 1.10.6 | flocos | 3.0.1 |
Pigmentos | 2.11.2 | Objeto PYG | 3,42,1 | PyJWT | 2.3.0 |
Pymeeus | 0,5.12 | PyNaCL | 1.5.0 | pyodbc | 4,0,32 |
análise de pipa | 3.0.9 | direito autoral | 1,1,294 | persistente | 0,18.0 |
Python-dateutil | 2.8.2 | Python-editor | 1.0.4 | Python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 |
Python-lsp-server | 1.7.1 | pytoolconfig | 1.2.2 | pytz | 2022,1 |
PY Wavelets | 1.3.0 | PyYAML | 6,0 | pizma | 23.2,0 |
regex | 2022,7,9 | pedidos | 2.28,1 | solicitações-oauthlib | 1.3.1 |
respostas | 0,18.0 | corda | 1.7.0 | rsa | 4,9 |
transferência s3 | 0.6.0 | scikit-learn | 1.1.1 | pegajoso | 1.9.1 |
marítimo | 0.11.2 | Armazenamento secreto | 3.3.1 | Enviar 2 lixeiras | 1.8.0 |
ferramentas de configuração | 63,4.1 | forma | 0,41,0 | simplejson | 3.17.6 |
seis | 1,16.0 | fatiador | 0.0.7 | aberto de forma inteligente | 5.2.1 |
tapa | 5.0.0 | peneira | 2.3.1 | espaçoso | 3.5.0 |
legado espacial | 3.0.12 | registradores espaciais | 1.0.4 | distribuidor de fluxo tensor de faísca | 1.0.0 |
sqlparse | 0.4.2 | sensatamente | 2.4.6 | ID de importação ssh | 5,11 |
dados de pilha | 0.6.2 | modelos de estatísticas | 0,13.2 | tabular | 0,8.10 |
emaranhado em unicode | 0.2.0 | tenacidade | 8.0.1 | TensorBoard | 2.11.0 |
TensorBoard-servidor de dados | 0.6.1 | TensorBoard-perfil do plugin | 2.11.1 | TensorBoard-plugin-wit | 1.8.1 |
tensorflow-cpu | 2.11.0 | estimador de fluxo tensor | 2.11.0 | tensorflow-io-GCS-filesystem | 0,31,0 |
cor do termo | 2.2.0 | terminado | 0.13.1 | caminho de teste | 0.6.0 |
uma coisa | 8.1.9 | threadpool ctl | 2.2.0 | tokenizar-rt | 4.2.1 |
tokenizadores | 0,13.2 | tomli | 2.0.1 | lanterna | 1.13.1+cpu |
visão de tocha | 0,14,1+cpu | tornado | 6.1 | tqdm | 4,64,1 |
almôndegas | 5.1.1 | transformadores | 4.26.1 | tipografia | 2.13.3 |
digitar | 0.7.0 | extensões_de digitação | 4.3.0 | junhão | 5.4.0 |
atualizações autônomas | 0,1 | urllib3 | 1,26.11 | ambiente virtual | 20.16.3 |
visões | 0.7.5 | wadlib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.1 |
largura do wc | 0.2.5 | codificações da web | 0.5.1 | cliente websocket | 0,58,0 |
Utilitário | 2.0.3 | qual é o patch | 1.0.2 | Python wheel | 0,37,1 |
extensão widgetsnb | 3.6.1 | embrulhar | 1.14.1 | xgboost | 1.7.4 |
xxhash | 3.2.0 | yapf | 0,31,0 | fio | 1.8.2 |
criação de perfil de dados | 4.1.0 | zíper | 3.8.0 |
Python biblioteca sobre clustering de GPU
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
abl-py | 1.0.0 | acelerar | 0,16.0 | aiohttp | 3.8.4 |
sinal de áudio | 1.3.1 | apronta | 1.4.4 | argônio-2-cffi | 21,3,0 |
ligações argônio-2-cffi | 21.2.0 | pastor | 0.8.1 | asttokens | 2.2.1 |
atunparse | 1.6.3 | tempo limite assíncrono | 4.0.2 | atrai | 21,4,0 |
núcleo do azure | 1.26.3 | azure-cosmos | 4.3.1b1 | chamada de volta | 0.2.0 |
bcriptar | 3.2.0 | linda sopa 4 | 4.11.1 | preto | 22.6.0 |
cândida | 4.1.0 | pisca-pisca | 1.4 | blis | 0.7.9 |
boto3 | 1,24,28 | botocore | 1,27,28 | ferramentas de cache | 4.2.4 |
catálogo | 2.0.8 | codificadores de categoria | 2.6.0 | certifi | 2022.9.14 |
caffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | normalizador de conjuntos de caracteres | 2.0.4 |
clique | 8.0.4 | salmoura | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
confecção | 0.0.4 | analisador de configuração | 5.2.0 | data de conversão | 2.4.0 |
criptografia | 37,0.1 | ciclador | 0.11.0 | cimem | 2.0.7 |
Cython | 0,29,32 | databricks-automl-runtime | 0.2,16 | Databricks-CLI | 0,17.4 |
databricks-recurso-store | 0.11.0 | conjunto de dados | 2.10.0 | dbl-tempo | 0.1.12 |
dbus-Python | 1.2.18 | depurar | 1.5.1 | decorador | 5.1.1 |
xml desfundido | 0.7.1 | endro | 0.3.4 | cache em disco | 5.4.0 |
distlib | 0.3.6 | docstring-to-markdown | 0,11 | pontos de entrada | 0,4 |
efema | 4.1.4 | avalie | 0.4.0 | execução | 1.2.0 |
visão geral das facetas | 1.0.2 | esquema fastjson | 2.16.3 | texto rápido | 0.9.2 |
bloqueio de arquivo | 3.6.0 | Frasco | 1.1.2 | tampões planos | 23.3.3 |
ferramentas de fonte | 4,25.0 | lista congelada | 1.3.3 | fsspec | 2022.7.1 |
futuro | 0,18.2 | ímpeto | 0.4.0 | gitdb | 4.0.10 |
GitPython | 3.1.27 | autenticação do Google | 1,33,0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 |
google-pasta | 0.2.0 | googleapis-common-protos | 1.56,4 | grócio | 1.48,1 |
status de grpcio | 1.48,1 | unicórnio | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
h5py | 3.7.0 | conversor híjri | 2.2.4 | férias | 0,19 |
Horovod | 0,27.0 | html/min | 0.1.12 | httplib2 | 0,20.2 |
abraçando o face-hub | 0.13.1 | Índia | 3.3 | Hash de imagem | 4.3.1 |
aprendizado desequilibrado | 0.8.1 | importlib-metadados | 4.11.3 | ipykernel | 6.17.1 |
ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
isodato | 0.6.1 | é perigoso | 2.0.1 | jedi | 0,18.1 |
jeepney | 0.7.1 | Jinja 2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | esquema json | 4.16.0 |
cliente jupyter | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 | pigmentos jupyterlab | 0.1.2 |
widgets jupyterlab | 1.0.0 | Keras | 2.11.0 | chaveiro | 23,5,0 |
solucionador de kiwi | 1.4.2 | calendário lunar coreano | 0.3.1 | códigos de idioma | 3.3.0 |
launchpadlib | 1,10,16 | lazr.restfulclient | 0,14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
libclang | 15.0.6.1 | LightGBM | 3.3.5 | llvmlite | 0,38,0 |
Calendário lunar | 0,0.9 | Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.3.4 |
MarkupSafe | 2.0.1 | Matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
mccabe | 0.7.0 | confundir | 0,8.4 | pular | 0,20,0 |
malflow-skinny | 2.2.1 | mais ferramentas de iteração | 8.10.0 | multídito | 6.0.4 |
multimétodo | 1.9.1 | multiprocesso | 0,70.12.2 | murmurar | 1.0.9 |
extensões mypy | 0.4.3 | cliente nb | 0,5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
formato nb | 5.5.0 | nest-assíncio | 1.5.5 | redes | 2.8.4 |
nltk | 3.7 | nodeenv | 1.7.0 | notebook | 6.4,12 |
numba | 0,55,1 | entorpecido | 1,21,5 | oauthlib | 3.2.0 |
opt-einsum | 3.3.0 | fazendo às malas | 21,3 | Pandas | 1.4.4 |
perfil de pandas | 3.6.6 | filtros pandóicos | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 |
parso | 0,8.3 | especificação do caminho | 0.9.0 | patia | 0.10.1 |
bode expiatório | 0.5.2 | petastorme | 0.12.1 | esperar | 4.8.0 |
phik | 0.12.3 | picles | 0.7.5 | Travesseiro | 9.2.0 |
pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 | Plotly | 5.9.0 |
plugado | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.2 | pressionado | 3.0.8 |
kit de ferramentas de aviso | 3,0,36 | Prophet | 1.1.2 | protobuf | 3.19.4 |
pistila | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | processo pty | 0.7.0 |
avaliação pura | 0.2.2 | flecha | 7.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 |
módulos pyasn1 | 0.2.8 | pybind11 | 2.10.3 | pycparser | 2,21 |
pidântico | 1.10.6 | flocos | 3.0.1 | Pigmentos | 2.11.2 |
Objeto PYG | 3,42,1 | PyJWT | 2.3.0 | Pymeeus | 0,5.12 |
PyNaCL | 1.5.0 | pyodbc | 4,0,32 | análise de pipa | 3.0.9 |
direito autoral | 1,1,294 | persistente | 0,18.0 | Python-dateutil | 2.8.2 |
Python-editor | 1.0.4 | Python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 | Python-lsp-server | 1.7.1 |
pytoolconfig | 1.2.2 | pytz | 2022,1 | PY Wavelets | 1.3.0 |
PyYAML | 6,0 | pizma | 23.2,0 | regex | 2022,7,9 |
pedidos | 2.28,1 | solicitações-oauthlib | 1.3.1 | respostas | 0,18.0 |
corda | 1.7.0 | rsa | 4,9 | transferência s3 | 0.6.0 |
scikit-learn | 1.1.1 | pegajoso | 1.9.1 | marítimo | 0.11.2 |
Armazenamento secreto | 3.3.1 | Enviar 2 lixeiras | 1.8.0 | ferramentas de configuração | 63,4.1 |
forma | 0,41,0 | simplejson | 3.17.6 | seis | 1,16.0 |
fatiador | 0.0.7 | aberto de forma inteligente | 5.2.1 | tapa | 5.0.0 |
peneira | 2.3.1 | espaçoso | 3.5.0 | legado espacial | 3.0.12 |
registradores espaciais | 1.0.4 | distribuidor de fluxo tensor de faísca | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.2 |
sensatamente | 2.4.6 | ID de importação ssh | 5,11 | dados de pilha | 0.6.2 |
modelos de estatísticas | 0,13.2 | tabular | 0,8.10 | emaranhado em unicode | 0.2.0 |
tenacidade | 8.0.1 | TensorBoard | 2.11.0 | TensorBoard-servidor de dados | 0.6.1 |
TensorBoard-perfil do plugin | 2.11.1 | TensorBoard-plugin-wit | 1.8.1 | TensorFlow | 2.11.0 |
estimador de fluxo tensor | 2.11.0 | tensorflow-io-GCS-filesystem | 0,31,0 | cor do termo | 2.2.0 |
terminado | 0.13.1 | caminho de teste | 0.6.0 | uma coisa | 8.1.9 |
threadpool ctl | 2.2.0 | tokenizar-rt | 4.2.1 | tokenizadores | 0,13.2 |
tomli | 2.0.1 | lanterna | 1,13,1+cu117 | visão de tocha | 0,14,1+cu117 |
tornado | 6.1 | tqdm | 4,64,1 | almôndegas | 5.1.1 |
transformadores | 4.26.1 | tipografia | 2.13.3 | digitar | 0.7.0 |
extensões_de digitação | 4.3.0 | junhão | 5.4.0 | atualizações autônomas | 0,1 |
urllib3 | 1,26.11 | ambiente virtual | 20.16.3 | visões | 0.7.5 |
wadlib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.1 | largura do wc | 0.2.5 |
codificações da web | 0.5.1 | cliente websocket | 0,58,0 | Utilitário | 2.0.3 |
qual é o patch | 1.0.2 | Python wheel | 0,37,1 | extensão widgetsnb | 3.6.1 |
embrulhar | 1.14.1 | xgboost | 1.7.4 | xxhash | 3.2.0 |
yapf | 0,31,0 | fio | 1.8.2 | criação de perfil de dados | 4.1.0 |
zíper | 3.8.0 |
R biblioteca
A biblioteca R é idêntica à biblioteca R em Databricks Runtime 13.0.
Java e biblioteca ( 2.12 clustering) Scala Scala
Além de Java e Scala biblioteca em Databricks Runtime 13.0, Databricks Runtime 13.0 ML contém os seguintes JARs:
Agrupamento de CPU
ID do grupo | ID do artefato | Versão |
---|---|---|
com.typesafe.akka | também conhecido como actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | v0.20.0-db2 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.7.3 |
ml.dmlc | xgboost4j_2,12 | 1.7.3 |
org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3,2 |
org.mlflow | cliente mlflow | 2.2.1 |
org.Scala-lang.modules | Scala-java8-compat_2.12 | 0,8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1,15.0 |
Agrupamento de GPU
ID do grupo | ID do artefato | Versão |
---|---|---|
com.typesafe.akka | também conhecido como actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | v0.20.0-db2 |
ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2,12 | 1.7.3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.7.3 |
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