Databricks Runtime 14.0 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 14.0 for Machine Learning oferece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 14.0 (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 14.0 ML foi desenvolvido com base no Databricks Runtime 14.0. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 14.0, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas sobre a versão Databricks Runtime 14.0 (EoS).
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 14.0 ML difere do Databricks Runtime 14.0 da seguinte forma:
- DBUtils : Databricks Runtime ML não inclui utilidades de biblioteca (dbutils.biblioteca) (legado). Em vez disso, use
%pipcomando. NotebookConsulte -scoped Pythonbiblioteca. - Para o clustering de GPU, o site Databricks Runtime ML inclui a seguinte biblioteca de GPUs NVIDIA:
- CUDA 11.8
- cuDNN 8.9.0.131-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 8.5.3-1
Databricks Runtime 14.0 ML inclui o XGBoost 1.7.6, que não oferece suporte ao agrupamento de GPU com o compute recurso 5.2 do e o abaixo.
Os pacotes a seguir, que estavam incluídos nas versões anteriores do Databricks Runtime ML , foram removidos no Databricks Runtime 14.0 ML:
- miniconda
- mLeap
biblioteca
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas em Databricks Runtime 14.0 ML que diferem daquelas incluídas em Databricks Runtime 14.0.
Nesta secção:
- Biblioteca de primeira linha
- Bibliotecas Python
- R biblioteca
- Java e Scala biblioteca (Scala 2.12 clustering)
Biblioteca de primeira linha
Databricks Runtime 14.0 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 14.0 O ML usa o Virtualenv para o gerenciamento do pacote Python e inclui muitos pacotes populares do ML.
Além do pacote especificado nas seções a seguir, o Databricks Runtime 14.0 ML também inclui o seguinte pacote:
- Hyperopt 0.2.7+db4
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.21.1
Para reproduzir o ambiente Databricks Runtime ML Python em seu ambiente virtual local Python, download o arquivo requirements-14.0.txt e execute pip install -r requirements-14.0.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 | 0,21,0 | aiohttp | 3.8.5 |
sinal de áudio | 1.3.1 | anyio | 3.5.0 | apronta | 1.4.4 |
argônio-2-cffi | 21,3,0 | ligações argônio-2-cffi | 21.2.0 | pastor | 0.8.1 |
asttokens | 2.0.5 | atunparse | 1.6.3 | tempo limite assíncrono | 4.0.3 |
atrai | 22.1.0 | leitura de áudio | 3.0.0 | núcleo do azure | 1.29.1 |
azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12,17.0 | azure-storage-file-datalake | 12.12.0 |
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 | 0.7.10 | boto3 | 1,24,28 | botocore | 1,27,96 |
ferramentas de cache | 5.3.1 | catálogo | 2.0.9 | codificadores de categoria | 2.6.1 |
certifi | 2022.12.7 | 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 | comunicações | 0.1.2 | confecção | 0.1.1 |
analisador de configuração | 5.2.0 | contornar | 1.0.5 | data de conversão | 2.4.0 |
criptografia | 39,0,1 | ciclador | 0.11.0 | cimem | 2.0.7 |
Cython | 0,29,32 | dacite | 1.8.1 | databricks-automl-runtime | 0,2,18 |
Databricks-CLI | 0,17.7 | databricks-recurso-store | 0,14.1 | databricks-sdk | 0.1.6 |
classes de dados-JSON | 0,5.14 | conjunto de dados | 2.14.1 | dbl-tempo | 0,1,23 |
dbus-Python | 1.2.18 | depurar | 1.6.7 | decorador | 5.1.1 |
velocidade profunda | 0.10.0 | xml desfundido | 0.7.1 | endro | 0.3.6 |
cache em disco | 5.6.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0,11 |
pontos de entrada | 0,4 | efema | 4.1.4 | avalie | 0.4.0 |
execução | 0,8.3 | visão geral das facetas | 1.1.1 | API rápida | 0,98,0 |
esquema fastjson | 2.18.0 | texto rápido | 0.9.2 | bloqueio de arquivo | 3.9.0 |
Frasco | 2.2.5 | tampões planos | 23,5,26 | ferramentas de fonte | 4,25.0 |
lista congelada | 1.4.0 | fsspec | 2022.11.0 | futuro | 0,18.3 |
ímpeto | 0.4.0 | Biblioteca de tempo de execução do GCC | 1.10.0 | gitdb | 4.0.10 |
GitPython | 3.1.27 | google-api-core | 2.11.1 | autenticação do Google | 2.21,0 |
google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-cloud-core | 2.3.3 | Google Cloud Storage | 2.10.0 |
google-crc32c | 1.5.0 | google-pasta | 0.2.0 | mídia retomável do Google | 2.5.0 |
googleapis-common-protos | 1,60,0 | verdinha | 2.0.1 | grócio | 1.48,2 |
status de grpcio | 1.48,1 | unicórnio | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
h11 | 0.14.0 | h5py | 3.7.0 | hijson | 3.1.0 |
férias | 0,28 | Horovod | 0,28,1 | html/min | 0.1.12 |
httplib2 | 0,20.2 | ferramentas http | 0.6.0 | abraçando o face-hub | 0,14.1 |
Índia | 3.4 | Hash de imagem | 4.3.1 | aprendizado desequilibrado | 0.10.1 |
importlib-metadados | 4.11.3 | importlib-recurso | 6.0.1 | ipykernel | 6,25,0 |
ipython | 8.14.0 | 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 | 3.1.2 | jmespath | 0.10.0 |
joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | esquema json | 4.17.3 |
cliente jupyter | 7.3.4 | servidor jupyter | 1.23,4 | jupyter_core | 5.2.0 |
pigmentos jupyterlab | 0.1.2 | widgets jupyterlab | 1.0.0 | Keras | 2.13.1 |
chaveiro | 23,5,0 | solucionador de kiwi | 1.4.4 | cadeia de linguagens | 0,0,225 |
langchainplus-sdk | 0,0,20 | códigos de idioma | 3.3.0 | launchpadlib | 1,10,16 |
lazr.restfulclient | 0,14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0,3 |
libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.0 | LightGBM | 3.3.5 |
llvmlite | 0,39,1 | Calendário lunar | 0,0.9 | lxml | 4.9.1 |
Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 | MarkupSafe | 2.1.1 |
marshmallow | 3.20.1 | Matplotlib | 3.7.0 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
mccabe | 0.7.0 | confundir | 0,8.4 | malflow-skinny | 2.5.0 |
mais ferramentas de iteração | 8.10.0 | mpmath | 1.2.1 | pacote de mensagens | 1.0.5 |
multídito | 6.0.4 | multimétodo | 1.9.1 | multiprocesso | 0,70,14 |
murmurar | 1.0.9 | extensões mypy | 0.4.3 | nbclassic | 0.5.2 |
cliente nb | 0,5.13 | nbconvert | 6.5.4 | formato nb | 5.7.0 |
nest-assíncio | 1.5.6 | redes | 2.8.4 | ninja | 1.11.1 |
nltk | 3.7 | nodeenv | 1.8.0 | notebook | 6.5.2 |
Caderno de anotações | 0.2.2 | numba | 0,56,4 | numexpr | 2.8.4 |
entorpecido | 1,23,5 | oauthlib | 3.2.0 | openai | 0,27,8 |
openapi-schema-pydantic | 1.2.4 | opt-einsum | 3.3.0 | fazendo às malas | 22,0 |
Pandas | 1.5.3 | filtros pandóicos | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 |
parso | 0,8.3 | especificação do caminho | 0.10.3 | patia | 0.10.2 |
bode expiatório | 0.5.3 | petastorme | 0.12.1 | esperar | 4.8.0 |
phik | 0.12.3 | picles | 0.7.5 | Travesseiro | 9.4.0 |
pip | 22.3.1 | platformdirs | 2.5.2 | Plotly | 5.9.0 |
plugado | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.3 | vira-lata | 1.4.0 |
pressionado | 3.0.8 | cliente prometheus | 0,14.1 | kit de ferramentas de aviso | 3,0,36 |
Prophet | 1.1.4 | protobuf | 4,24.0 | pistila | 5.9.0 |
psycopg2 | 2.9.3 | processo pty | 0.7.0 | avaliação pura | 0.2.2 |
py-cpuinfo | 9.0.0 | flecha | 8.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 |
módulos pyasn1 | 0.2.8 | pybind11 | 2.11.1 | 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 | pytesseract | 0.3.10 |
Python-dateutil | 2.8.2 | Python-dotenv | 1.0.0 | Python-editor | 1.0.4 |
Python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 | Python-lsp-server | 1.7.1 | pytoolconfig | 1.2.5 |
pytz | 2022,7 | PY Wavelets | 1.4.1 | 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 | 0.6.2 | sensores de segurança | 0.3.2 |
scikit-learn | 1.1.1 | marítimo | 0.12.2 | Armazenamento secreto | 3.3.1 |
Enviar 2 lixeiras | 1.8.0 | transformadores de frases | 2.2.2 | peça de frase | 0,1,99 |
ferramentas de configuração | 65,6,3 | 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 | cheirar | 1.2.0 | arquivo de som | 0.12.1 |
peneira | 2.3.2. Postagem 1 | soxr | 0.3.6 | espaçoso | 3.5.4 |
legado espacial | 3.0.12 | registradores espaciais | 1.0.4 | distribuidor de fluxo tensor de faísca | 1.0.0 |
Alquimia SQL | 1,4,39 | sqlparse | 0.4.2 | sensatamente | 2.4.7 |
ID de importação ssh | 5,11 | dados de pilha | 0.2.0 | estrelinha | 0,27.0 |
modelos de estatísticas | 0,13.5 | simpatia | 1.11.1 | tabular | 0,8.10 |
emaranhado em unicode | 0.2.0 | tenacidade | 8.1.0 | TensorBoard | 2.13.0 |
TensorBoard-servidor de dados | 0.7.1 | TensorBoard-perfil do plugin | 2.13.0 | tensorflow-cpu | 2.13.0 |
estimador de fluxo tensor | 2.13.0 | tensorflow-io-GCS-filesystem | 0,33,0 | cor do termo | 2.3.0 |
terminado | 0,17.1 | uma coisa | 8.1.12 | threadpool ctl | 2.2.0 |
tiktoken | 0.4.0 | minúsculo css2 | 1.2.1 | tokenizar-rt | 4.2.1 |
tokenizadores | 0,13.3 | tomli | 2.0.1 | lanterna | 2.0.1+CPU |
visão de tocha | 0,15.2+cpu | tornado | 6.1 | tqdm | 4,64,1 |
almôndegas | 5.7.1 | transformadores | 4,31,0 | tipografia | 2.13.3 |
digitar | 0.9.0 | inspeção de digitação | 0.9.0 | extensões_de digitação | 4.4.0 |
junhão | 5.4.0 | atualizações autônomas | 0,1 | urllib3 | 1,26,14 |
uvicórnio | 0,23,2 | uvloop | 0,17.0 | ambiente virtual | 20,16.7 |
visões | 0.7.5 | wadlib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.2 |
arquivos de vigilância | 0.19.0 | largura do wc | 0.2.5 | codificações da web | 0.5.1 |
cliente websocket | 0,58,0 | websoquetes | 11.0.3 | Utilitário | 2.2.2 |
qual é o patch | 1.0.2 | Python wheel | 0,38,4 | extensão widgetsnb | 3.6.1 |
nuvem de palavras | 1.9.2 | embrulhar | 1.14.1 | xgboost | 1.7.6 |
xxhash | 3.3.0 | yapf | 0,31,0 | fio | 1.9.2 |
criação de perfil de dados | 4.2.0 | zíper | 3.11.0 |
Python biblioteca sobre clustering de GPU
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
abl-py | 1.0.0 | acelerar | 0,21,0 | aiohttp | 3.8.5 |
sinal de áudio | 1.3.1 | anyio | 3.5.0 | apronta | 1.4.4 |
argônio-2-cffi | 21,3,0 | ligações argônio-2-cffi | 21.2.0 | pastor | 0.8.1 |
asttokens | 2.0.5 | atunparse | 1.6.3 | tempo limite assíncrono | 4.0.3 |
atrai | 22.1.0 | leitura de áudio | 3.0.0 | núcleo do azure | 1.29.1 |
azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12,17.0 | azure-storage-file-datalake | 12.12.0 |
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 | 0.7.10 | boto3 | 1,24,28 | botocore | 1,27,96 |
ferramentas de cache | 5.3.1 | catálogo | 2.0.9 | codificadores de categoria | 2.6.1 |
certifi | 2022.12.7 | caffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
normalizador de conjuntos de caracteres | 2.0.4 | clique | 8.0.4 | salmoura | 2.0.0 |
cmake | 3.27.2 | cmdstanpy | 1.1.0 | comunicações | 0.1.2 |
confecção | 0.1.1 | analisador de configuração | 5.2.0 | contornar | 1.0.5 |
data de conversão | 2.4.0 | criptografia | 39,0,1 | ciclador | 0.11.0 |
cimem | 2.0.7 | Cython | 0,29,32 | dacite | 1.8.1 |
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databricks-sdk | 0.1.6 | classes de dados-JSON | 0,5.14 | conjunto de dados | 2.14.1 |
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docstring-to-markdown | 0,11 | einops | 0.6.1 | pontos de entrada | 0,4 |
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visão geral das facetas | 1.1.1 | API rápida | 0,98,0 | esquema fastjson | 2.18.0 |
texto rápido | 0.9.2 | bloqueio de arquivo | 3.9.0 | flash-attn | 2.0.1 |
Frasco | 2.2.5 | tampões planos | 23,5,26 | ferramentas de fonte | 4,25.0 |
lista congelada | 1.4.0 | fsspec | 2022.11.0 | futuro | 0,18.3 |
ímpeto | 0.4.0 | Biblioteca de tempo de execução do GCC | 1.10.0 | gitdb | 4.0.10 |
GitPython | 3.1.27 | google-api-core | 2.11.1 | autenticação do Google | 2.21,0 |
google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-cloud-core | 2.3.3 | Google Cloud Storage | 2.10.0 |
google-crc32c | 1.5.0 | google-pasta | 0.2.0 | mídia retomável do Google | 2.5.0 |
googleapis-common-protos | 1,60,0 | verdinha | 2.0.1 | grócio | 1.48,2 |
status de grpcio | 1.48,1 | unicórnio | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
h11 | 0.14.0 | h5py | 3.7.0 | hijson | 3.1.0 |
férias | 0,28 | Horovod | 0,28,1 | html/min | 0.1.12 |
httplib2 | 0,20.2 | ferramentas http | 0.6.0 | abraçando o face-hub | 0,14.1 |
Índia | 3.4 | Hash de imagem | 4.3.1 | aprendizado desequilibrado | 0.10.1 |
importlib-metadados | 4.11.3 | importlib-recurso | 6.0.1 | ipykernel | 6,25,0 |
ipython | 8.14.0 | 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 | 3.1.2 | jmespath | 0.10.0 |
joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | esquema json | 4.17.3 |
cliente jupyter | 7.3.4 | servidor jupyter | 1.23,4 | jupyter_core | 5.2.0 |
pigmentos jupyterlab | 0.1.2 | widgets jupyterlab | 1.0.0 | Keras | 2.13.1 |
chaveiro | 23,5,0 | solucionador de kiwi | 1.4.4 | cadeia de linguagens | 0,0,225 |
langchainplus-sdk | 0,0,20 | códigos de idioma | 3.3.0 | launchpadlib | 1,10,16 |
lazr.restfulclient | 0,14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0,3 |
libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.0 | LightGBM | 3.3.5 |
iluminado | 16,0.6 | llvmlite | 0,39,1 | Calendário lunar | 0,0.9 |
lxml | 4.9.1 | Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 |
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ninja | 1.11.1 | nltk | 3.7 | nodeenv | 1.8.0 |
notebook | 6.5.2 | Caderno de anotações | 0.2.2 | numba | 0,56,4 |
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direito autoral | 1,1,294 | persistente | 0,18.0 | pytesseract | 0.3.10 |
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pytz | 2022,7 | PY Wavelets | 1.4.1 | PyYAML | 6,0 |
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rsa | 4,9 | transferência s3 | 0.6.2 | sensores de segurança | 0.3.2 |
scikit-learn | 1.1.1 | marítimo | 0.12.2 | Armazenamento secreto | 3.3.1 |
Enviar 2 lixeiras | 1.8.0 | transformadores de frases | 2.2.2 | peça de frase | 0,1,99 |
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tapa | 5.0.0 | cheirar | 1.2.0 | arquivo de som | 0.12.1 |
peneira | 2.3.2. Postagem 1 | soxr | 0.3.6 | espaçoso | 3.5.4 |
legado espacial | 3.0.12 | registradores espaciais | 1.0.4 | distribuidor de fluxo tensor de faísca | 1.0.0 |
Alquimia SQL | 1,4,39 | sqlparse | 0.4.2 | sensatamente | 2.4.7 |
ID de importação ssh | 5,11 | dados de pilha | 0.2.0 | estrelinha | 0,27.0 |
modelos de estatísticas | 0,13.5 | simpatia | 1.11.1 | tabular | 0,8.10 |
emaranhado em unicode | 0.2.0 | tenacidade | 8.1.0 | TensorBoard | 2.13.0 |
TensorBoard-servidor de dados | 0.7.1 | TensorBoard-perfil do plugin | 2.13.0 | TensorFlow | 2.13.0 |
estimador de fluxo tensor | 2.13.0 | tensorflow-io-GCS-filesystem | 0,33,0 | cor do termo | 2.3.0 |
terminado | 0,17.1 | uma coisa | 8.1.12 | threadpool ctl | 2.2.0 |
tiktoken | 0.4.0 | minúsculo css2 | 1.2.1 | tokenizar-rt | 4.2.1 |
tokenizadores | 0,13.3 | tomli | 2.0.1 | lanterna | 2.0.1+cu118 |
visão de tocha | 0,15,2+cu118 | tornado | 6.1 | tqdm | 4,64,1 |
almôndegas | 5.7.1 | transformadores | 4,31,0 | tritão | 2.0.0 |
tipografia | 2.13.3 | digitar | 0.9.0 | inspeção de digitação | 0.9.0 |
extensões_de digitação | 4.4.0 | junhão | 5.4.0 | atualizações autônomas | 0,1 |
urllib3 | 1,26,14 | uvicórnio | 0,23,2 | uvloop | 0,17.0 |
ambiente virtual | 20,16.7 | visões | 0.7.5 | wadlib | 1.3.6 |
wasabi | 1.1.2 | arquivos de vigilância | 0.19.0 | largura do wc | 0.2.5 |
codificações da web | 0.5.1 | cliente websocket | 0,58,0 | websoquetes | 11.0.3 |
Utilitário | 2.2.2 | qual é o patch | 1.0.2 | Python wheel | 0,38,4 |
extensão widgetsnb | 3.6.1 | nuvem de palavras | 1.9.2 | embrulhar | 1.14.1 |
xgboost | 1.7.6 | xxhash | 3.3.0 | yapf | 0,31,0 |
fio | 1.9.2 | criação de perfil de dados | 4.2.0 | zíper | 3.11.0 |
R biblioteca
A biblioteca R é idêntica à biblioteca R em Databricks Runtime 14.0.
Java e biblioteca ( 2.12 clustering) Scala Scala
Além de Java e Scala biblioteca em Databricks Runtime 14.0, Databricks Runtime 14.0 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.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.7.3 |
ml.dmlc | xgboost4j_2,12 | 1.7.3 |
org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db2-spark3.4 |
org.mlflow | cliente mlflow | 2.5.0 |
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.dmlc | xgboost4j-gpu_2,12 | 1.7.3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.7.3 |
org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db2-spark3.4 |
org.mlflow | cliente mlflow | 2.5.0 |
org.Scala-lang.modules | Scala-java8-compat_2.12 | 0,8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1,15.0 |