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Databricks Runtime 15,1 para aprendizado de máquina (EoS)

nota

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 15.1 for Machine Learning oferece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 15.1 (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.

nota

Estas notas sobre a versão podem incluir referências a recursos que não estão disponíveis no Google Cloud a partir desta versão.

dica

Para ver notas sobre a versão das versões do site Databricks Runtime que chegaram ao fim do suporte (EoS), consulte Fim do suporte Databricks Runtime notas sobre a versão. As versões do EoS Databricks Runtime foram retiradas e podem não ser atualizadas.

Novos recursos e melhorias

O Databricks Runtime 15.1 ML foi desenvolvido com base no Databricks Runtime 15.1. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 15.1, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas sobre a versão Databricks Runtime 15.1 (EoS).

Alterações importantes

O legado Databricks CLI não é mais instalado pelo default

No Databricks Runtime 14.3 LTS ML e abaixo, como a versão pré-instalada do MLflow exigia o Databricks CLI legado, ele foi instalado automaticamente em $PATH. O Databricks Runtime 15.1 ML inclui a versão 2.10.2 do MLflow, que não requer a CLI herdada.

A partir do Databricks Runtime 15.1 ML, o Databricks CLI legado não é mais instalado automaticamente em $PATH. Essa é uma alteração importante para os usuários que dependem da instalação da CLI herdada no tempo de execução. comandos como %sh databricks ... não funcionam mais em Databricks Runtime 15.1 ML e acima.

Para continuar usando o legado Databricks CLI de um Notebook, instale-o como uma biblioteca de cluster ou de Notebook. A nova CLI da Databricks está disponível no terminal da Web. Para obter mais informações, consulte Use web terminal e Databricks CLI .

O MLeap não está mais disponível a partir do Databricks Runtime 15.1 ML

O MLeap não está mais disponível em Databricks Runtime 15.1 ML e acima. Para empacotar modelos para implantação em estruturas baseadas em JVM, o site Databricks recomenda o uso do formato ONNX.

Descontinuação do Horovod e do HorovodRunner

Horovod e HorovodRunner estão obsoletos. Para a aprendizagem profunda distribuída, a Databricks recomenda usar o TorchDistributor para treinamento distribuído com o PyTorch ou a API tf.distribute.Strategy para treinamento distribuído com o TensorFlow. O Horovod e o HorovodRunner são pré-instalados no Databricks Runtime 15.1 ML, mas serão removidos na próxima versão principal do Databricks Runtime ML.

nota

horovod.spark não é compatível com as versões 11.0 e acima do pyarrow (consulte o GitHub problema relevante em ). O Databricks Runtime 15.1 ML inclui a versão 14.0.1 do pyarrow. Para usar horovod.spark com Databricks Runtime 15.1 ML ou acima, o senhor deve instalar manualmente o pyarrow, especificando uma versão abaixo 11.0.

Ambiente do sistema

O ambiente do sistema no Databricks Runtime 15.1 ML difere do Databricks Runtime 15.1 da seguinte forma:

  • Para o clustering de GPU, o site Databricks Runtime ML inclui a seguinte biblioteca de GPUs NVIDIA:
    • CUDA 12.1
    • cuDNN 8.9.0.131-1
    • NCCL 2.17.1
    • TensorRT 8.6.1.6-1

biblioteca

As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas em Databricks Runtime 15.1 ML que diferem daquelas incluídas em Databricks Runtime 15.1.

Nesta secção:

Biblioteca de primeira linha

Databricks Runtime 15.1 O site ML inclui as seguintes bibliotecas de primeira linha:

Python biblioteca

Databricks Runtime 15.1 O ML usa 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 15.1 ML também inclui o seguinte pacote:

  • Hyperopt 0.2.7+db4
  • sparkdl 3.0.0_db1
  • automático 1.25.0

Para reproduzir o ambiente do Databricks Runtime ML Python em seu ambiente virtual Python local, faça o download dos requisitos-15.1.txt arquivo e execução pip install -r requirements-15.1.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

0,25,0

aiohttp

3.8.5

aiohttp-cors

0.7.0

sinal de áudio

1.2.0

anyio

3.5.0

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

4.0.2

atrai

22.1.0

leitura de áudio

3.0.1

núcleo do azure

1.30,1

azure-cosmos

4.3.1

azure-storage-blob

12.19.0

azure-storage-file-datalake

12,14.0

chamada de volta

0.2.0

bcriptar

3.2.0

linda sopa 4

4.12.2

preto

23,3,0

cândida

4.1.0

abençoado

1.20.0

pisca-pisca

1.4

blis

0,7.11

boto3

1,34,39

botocore

1,34,39

ferramentas de cache

5.3.3

catálogo

2.0.10

codificadores de categoria

2.6.3

certifi

2023,7,22

caffi

1.15.1

chardet

4.0.0

normalizador de conjuntos de caracteres

2.0.4

clique

8.0.4

cloudpathlib

0,16.0

salmoura

2.2.1

cmdstanpy

1.2.1

colorido

0.5.6

comunicações

0.1.2

confecção

0.1.4

analisador de configuração

5.2.0

contornar

1.0.5

criptografia

41,0.3

ciclador

0.11.0

cimem

2.0.8

Cython

0,29,32

dacite

1.8.1

databricks-automl-runtime

0.2.21

databricks-recurso-engenharia

0.3.0

databricks-sdk

0,20,0

classes de dados-JSON

0.6.4

conjunto de dados

2.16.1

dbl-tempo

0,1,26

dbus-Python

1.2.18

depurar

1.6.7

decorador

5.1.1

velocidade profunda

0.13.1

xml desfundido

0.7.1

endro

0.3.6

cache em disco

5.6.3

distlib

0.3.8

árvore dm

0.1.8

pontos de entrada

0,4

avalie

0.4.1

execução

0,8.3

visão geral das facetas

1.1.1

Farama - Notificações

0.0.4

esquema fastjson

2.19.1

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

1.3.3

fsspec

2023,5,0

futuro

0,18.3

ímpeto

0.4.0

gitdb

4.0.11

GitPython

3.1.27

google-api-core

2.17.1

autenticação do Google

2.21,0

google-auth-oauthlib

1.0.0

google-cloud-core

2.4.1

Google Cloud Storage

2.11.0

google-crc32c

1.5.0

google-pasta

0.2.0

mídia retomável do Google

2.7.0

googleapis-common-protos

1,62,0

gpustat

1.1.1

verdinha

2.0.1

grócio

1,60,0

status de grpcio

1,60,0

unicórnio

20.1.0

gviz-api

1.10.0

ginásio

0,28,1

h11

0.14.0

h5py

3.9.0

hijson

3.1.0

férias

0,38

Horovod

0,28,1+db1

html/min

0.1.12

httpcore

1.0.4

httplib2

0,20.2

httpx

0,27.0

abraçando o face-hub

0,20.2

Índia

3.4

Hash de imagem

4.3.1

image.io

2.31.1

aprendizado desequilibrado

0.11.0

importlib-metadados

6.0.0

recurso

6.1.2

núcleo ipyflow

0,0.198

ipykernel

6.25.1

ipython

8.15.0

ipython-genutils

0.2.0

ipywidgets

8.0.4

isodato

0.6.1

é perigoso

2.0.1

jax-jumpy

1.0.0

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

patch json

1,33

ponteiro json

2,4

esquema json

4.17.3

servidor jupyter

1.23,4

jupyter_client

7.4.9

jupyter_core

5.3.0

pigmentos jupyterlab

0.1.2

widgets jupyterlab

3.0.5

Keras

2.15.0

chaveiro

23,5,0

solucionador de kiwi

1.4.4

cadeia de linguagens

0.1.3

langchain-comunidade

0,0,20

núcleo do langchain-core

0,1,23

códigos de idioma

3.3.0

Langsmith

0,0,87

launchpadlib

1,10,16

lazr.restfulclient

0,14.4

lazr.uri

1.0.6

lazy_loader

0,2

libclang

16,0.6

librosa

0.10.1

LightGBM

4.2.0

llvmlite

0,40,0

lxml

4.9.2

lz4

4.3.2

Mako

1.2.0

Markdown

3.4.1

markdown-it-py

2.2.0

MarkupSafe

2.1.1

marshmallow

3.21.1

Matplotlib

3.7.2

matplotlib-inline

0.1.6

mdurl

0.1.0

confundir

0,8.4

tipos ml-d

0.2.0

malflow-skinny

2.10.2

mais ferramentas de iteração

8.10.0

mpmath

1.3.0

pacote de mensagens

1,0.8

multídito

6.0.2

multimétodo

1.11.2

multiprocesso

0,70,14

murmurar

1.0.10

extensões mypy

0.4.3

nbclassic

0.5.5

cliente nb

0,5.13

nbconvert

6.5.4

formato nb

5.7.0

nest-assíncio

1.5.6

redes

3.1

ninja

1.11.1.1

nltk

3.8.1

notebook

6.5.4

Caderno de anotações

0.2.2

numba

0,57,1

entorpecido

1,23,5

nvidia-ml-py

12,535,133

oauthlib

3.2.0

openai

1.9.0

censo aberto

0,11.4

contexto de censo aberto

0.1.3

opt-einsum

3.3.0

fazendo às malas

23,2

Pandas

1.5.3

filtros pandóicos

1.5.0

paramiko

2.9.2

parso

0,8.3

especificação do caminho

0.10.3

bode expiatório

0.5.3

petastorme

0.12.1

esperar

4.8.0

phik

0.12.4

picles

0.7.5

Travesseiro

9.4.0

pip

23.2.1

platformdirs

3.10.0

Plotly

5.9.0

pmdarima

2.0.4

vira-lata

1.8.1

pressionado

3.0.9

cliente prometheus

0,14.1

kit de ferramentas de aviso

3,0,36

Prophet

1.1.5

protobuf

4.24.1

pistila

5.9.0

psycopg2

2.9.3

processo pty

0.7.0

avaliação pura

0.2.2

py-cpuinfo

8.0.0

espião

0,3,14

flecha

14,0.1

hotfix do pyarrow

0,6

pyasn1

0.4.8

módulos pyasn1

0.2.8

pybind11

2.11.1

piccolo

0,0,52

pycparser

2,21

pidântico

1.10.6

Pigmentos

2.15.1

Objeto PYG

3,42,1

PyJWT

2.3.0

PyNaCL

1.5.0

pynvml

11.5.0

pyodbc

4,0,38

análise de pipa

3.0.9

persistente

0,18.0

pytesseract

0.3.10

Python-dateutil

2.8.2

Python-editor

1.0.4

Python-lsp-jsonrpc

1.1.1

pytz

2022,7

PY Wavelets

1.4.1

PyYAML

6,0

pizma

23.2,0

raio

2.9.3

regex

2022,7,9

pedidos

2,31,0

solicitações-oauthlib

1.3.1

respostas

0,13.3

rico

13.7.1

rsa

4,9

transferência s3

0.10.0

sensores de segurança

0.3.2

imagem scikit

0,20,0

scikit-learn

1.3.0

pegajoso

1.11.1

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

68,0,0

forma

0,44,0

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

2,4

soxr

0.3.7

espaçoso

3.7.2

legado espacial

3.0.12

registradores espaciais

1.0.5

distribuidor de fluxo tensor de faísca

1.0.0

Alquimia SQL

1,4,39

sqlparse

0.4.2

sensatamente

2.4.8

ID de importação ssh

5,11

dados de pilha

0.2.0

estanio

0.3.0

modelos de estatísticas

0.14.0

simpatia

1.11.1

emaranhado em unicode

0.2.0

tenacidade

8.2.2

TensorBoard

2.15.1

TensorBoard-servidor de dados

0.7.2

TensorBoard-perfil do plugin

2.15.0

TensorBoard X

2.6.2.2

tensorflow-cpu

2.15.0

estimador de fluxo tensor

2.15.0

tensorflow-io-GCS-filesystem

0,36,0

cor do termo

2.4.0

terminado

0,17.1

uma coisa

8.2.3

threadpool ctl

2.2.0

arquivo tiff

2021,7.2

tiktoken

0.5.2

minúsculo css2

1.2.1

tokenizar-rt

4.2.1

tokenizadores

0,15.0

lanterna

2.1.2+CPU

tocha

0.0.7

visão de tocha

0,16,2+cpu

tornado

6.3.2

tqdm

4,65,0

almôndegas

5.7.1

transformadores

4.36,2

tipografia

2.13.3

digitar

0.9.0

inspeção de digitação

0.9.0

extensões_de digitação

4.7.1

tzdata

2022,1

junhão

5.4.0

atualizações autônomas

0,1

urllib3

1,26,16

ambiente virtual

20,21,0

visões

0.7.5

wadlib

1.3.6

wasabi

1.1.2

largura do wc

0.2.5

doninha

0.3.4

codificações da web

0.5.1

cliente websocket

0,58,0

Utilitário

2.2.3

Python wheel

0,38,4

extensão widgetsnb

4.0.5

nuvem de palavras

1.9.3

embrulhar

1.14.1

xgboost

2.0.3

xxhash

3.4.1

fio

1.8.1

criação de perfil de dados

4.5.1

zíper

3.11.0

Python biblioteca sobre clustering de GPU

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

Biblioteca

Versão

abl-py

1.0.0

acelerar

0,25,0

aiohttp

3.8.5

aiohttp-cors

0.7.0

sinal de áudio

1.2.0

anyio

3.5.0

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

4.0.2

atrai

22.1.0

leitura de áudio

3.0.1

núcleo do azure

1.30,1

azure-cosmos

4.3.1

azure-storage-blob

12.19.0

azure-storage-file-datalake

12,14.0

chamada de volta

0.2.0

bcriptar

3.2.0

linda sopa 4

4.12.2

preto

23,3,0

cândida

4.1.0

abençoado

1.20.0

pisca-pisca

1.4

blis

0,7.11

boto3

1,34,39

botocore

1,34,39

ferramentas de cache

5.3.3

catálogo

2.0.10

codificadores de categoria

2.6.3

certifi

2023,7,22

caffi

1.15.1

chardet

4.0.0

normalizador de conjuntos de caracteres

2.0.4

clique

8.0.4

cloudpathlib

0,16.0

salmoura

2.2.1

cmdstanpy

1.2.1

colorido

0.5.6

comunicações

0.1.2

confecção

0.1.4

analisador de configuração

5.2.0

contornar

1.0.5

criptografia

41,0.3

ciclador

0.11.0

cimem

2.0.8

Cython

0,29,32

dacite

1.8.1

databricks-automl-runtime

0.2.21

databricks-recurso-engenharia

0.3.0

databricks-sdk

0,20,0

classes de dados-JSON

0.6.4

conjunto de dados

2.16.1

dbl-tempo

0,1,26

dbus-Python

1.2.18

depurar

1.6.7

decorador

5.1.1

velocidade profunda

0.13.1

xml desfundido

0.7.1

endro

0.3.6

cache em disco

5.6.3

distlib

0.3.8

árvore dm

0.1.8

einops

0.7.0

pontos de entrada

0,4

avalie

0.4.1

execução

0,8.3

visão geral das facetas

1.1.1

Farama - Notificações

0.0.4

esquema fastjson

2.19.1

texto rápido

0.9.2

bloqueio de arquivo

3.9.0

flash-attn

2.5.0

Frasco

2.2.5

tampões planos

23,5,26

ferramentas de fonte

4,25.0

lista congelada

1.3.3

fsspec

2023,5,0

futuro

0,18.3

ímpeto

0.4.0

gitdb

4.0.11

GitPython

3.1.27

google-api-core

2.17.1

autenticação do Google

2.21,0

google-auth-oauthlib

1.0.0

google-cloud-core

2.4.1

Google Cloud Storage

2.11.0

google-crc32c

1.5.0

google-pasta

0.2.0

mídia retomável do Google

2.7.0

googleapis-common-protos

1,62,0

gpustat

1.1.1

verdinha

2.0.1

grócio

1,60,0

status de grpcio

1,60,0

unicórnio

20.1.0

gviz-api

1.10.0

ginásio

0,28,1

h11

0.14.0

h5py

3.9.0

hijson

3.1.0

férias

0,38

Horovod

0,28,1+db1

html/min

0.1.12

httpcore

1.0.4

httplib2

0,20.2

httpx

0,27.0

abraçando o face-hub

0,20.2

Índia

3.4

Hash de imagem

4.3.1

image.io

2.31.1

aprendizado desequilibrado

0.11.0

importlib-metadados

6.0.0

recurso

6.1.2

núcleo ipyflow

0,0.198

ipykernel

6.25.1

ipython

8.15.0

ipython-genutils

0.2.0

ipywidgets

8.0.4

isodato

0.6.1

é perigoso

2.0.1

jax-jumpy

1.0.0

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

patch json

1,33

ponteiro json

2,4

esquema json

4.17.3

servidor jupyter

1.23,4

jupyter_client

7.4.9

jupyter_core

5.3.0

pigmentos jupyterlab

0.1.2

widgets jupyterlab

3.0.5

Keras

2.15.0

chaveiro

23,5,0

solucionador de kiwi

1.4.4

cadeia de linguagens

0.1.3

langchain-comunidade

0,0,20

núcleo do langchain-core

0,1,23

códigos de idioma

3.3.0

Langsmith

0,0,87

launchpadlib

1,10,16

lazr.restfulclient

0,14.4

lazr.uri

1.0.6

lazy_loader

0,2

libclang

16,0.6

librosa

0.10.1

LightGBM

4.2.0

llvmlite

0,40,0

lxml

4.9.2

lz4

4.3.2

Mako

1.2.0

Markdown

3.4.1

markdown-it-py

2.2.0

MarkupSafe

2.1.1

marshmallow

3.21.1

Matplotlib

3.7.2

matplotlib-inline

0.1.6

mdurl

0.1.0

confundir

0,8.4

tipos ml-d

0.2.0

malflow-skinny

2.10.2

mais ferramentas de iteração

8.10.0

mpmath

1.3.0

pacote de mensagens

1,0.8

multídito

6.0.2

multimétodo

1.11.2

multiprocesso

0,70,14

murmurar

1.0.10

extensões mypy

0.4.3

nbclassic

0.5.5

cliente nb

0,5.13

nbconvert

6.5.4

formato nb

5.7.0

nest-assíncio

1.5.6

redes

3.1

ninja

1.11.1.1

nltk

3.8.1

notebook

6.5.4

Caderno de anotações

0.2.2

numba

0,57,1

entorpecido

1,23,5

nvidia-ml-py

12,535,133

oauthlib

3.2.0

openai

1.9.0

censo aberto

0,11.4

contexto de censo aberto

0.1.3

opt-einsum

3.3.0

fazendo às malas

23,2

Pandas

1.5.3

filtros pandóicos

1.5.0

paramiko

2.9.2

parso

0,8.3

especificação do caminho

0.10.3

bode expiatório

0.5.3

petastorme

0.12.1

esperar

4.8.0

phik

0.12.4

picles

0.7.5

Travesseiro

9.4.0

pip

23.2.1

platformdirs

3.10.0

Plotly

5.9.0

pmdarima

2.0.4

vira-lata

1.8.1

pressionado

3.0.9

kit de ferramentas de aviso

3,0,36

Prophet

1.1.5

protobuf

4.24.1

pistila

5.9.0

psycopg2

2.9.3

processo pty

0.7.0

avaliação pura

0.2.2

py-cpuinfo

8.0.0

espião

0,3,14

flecha

14,0.1

hotfix do pyarrow

0,6

pyasn1

0.4.8

módulos pyasn1

0.2.8

pybind11

2.11.1

piccolo

0,0,52

pycparser

2,21

pidântico

1.10.6

Pigmentos

2.15.1

Objeto PYG

3,42,1

PyJWT

2.3.0

PyNaCL

1.5.0

pynvml

11.5.0

pyodbc

4,0,38

análise de pipa

3.0.9

persistente

0,18.0

pytesseract

0.3.10

Python-dateutil

2.8.2

Python-editor

1.0.4

Python-lsp-jsonrpc

1.1.1

pytz

2022,7

PY Wavelets

1.4.1

PyYAML

6,0

pizma

23.2,0

raio

2.9.3

regex

2022,7,9

pedidos

2,31,0

solicitações-oauthlib

1.3.1

respostas

0,13.3

rico

13.7.1

rsa

4,9

transferência s3

0.10.0

sensores de segurança

0.3.2

imagem scikit

0,20,0

scikit-learn

1.3.0

pegajoso

1.11.1

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

68,0,0

forma

0,44,0

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

2,4

soxr

0.3.7

espaçoso

3.7.2

legado espacial

3.0.12

registradores espaciais

1.0.5

distribuidor de fluxo tensor de faísca

1.0.0

Alquimia SQL

1,4,39

sqlparse

0.4.2

sensatamente

2.4.8

ID de importação ssh

5,11

dados de pilha

0.2.0

estanio

0.3.0

modelos de estatísticas

0.14.0

simpatia

1.11.1

emaranhado em unicode

0.2.0

tenacidade

8.2.2

TensorBoard

2.15.1

TensorBoard-servidor de dados

0.7.2

TensorBoard-perfil do plugin

2.15.0

TensorBoard X

2.6.2.2

TensorFlow

2.15.0

estimador de fluxo tensor

2.15.0

tensorflow-io-GCS-filesystem

0,36,0

cor do termo

2.4.0

terminado

0,17.1

uma coisa

8.2.3

threadpool ctl

2.2.0

arquivo tiff

2021,7.2

tiktoken

0.5.2

minúsculo css2

1.2.1

tokenizar-rt

4.2.1

tokenizadores

0,15.0

lanterna

2,12+cu121

tocha

0.0.7

visão de tocha

0,162+cu121

tornado

6.3.2

tqdm

4,65,0

almôndegas

5.7.1

transformadores

4.36,2

tritão

2.1.0

tipografia

2.13.3

digitar

0.9.0

inspeção de digitação

0.9.0

extensões_de digitação

4.7.1

tzdata

2022,1

junhão

5.4.0

atualizações autônomas

0,1

urllib3

1,26,16

ambiente virtual

20,21,0

visões

0.7.5

wadlib

1.3.6

wasabi

1.1.2

largura do wc

0.2.5

doninha

0.3.4

codificações da web

0.5.1

cliente websocket

0,58,0

Utilitário

2.2.3

Python wheel

0,38,4

extensão widgetsnb

4.0.5

nuvem de palavras

1.9.3

embrulhar

1.14.1

xgboost

2.0.3

xxhash

3.4.1

fio

1.8.1

criação de perfil de dados

4.5.1

zíper

3.11.0

R biblioteca

A biblioteca R é idêntica à biblioteca R em Databricks Runtime 15.1.

Java e biblioteca ( 2.12 clustering) Scala Scala

Além de Java e Scala biblioteca em Databricks Runtime 15.1, Databricks Runtime 15.1 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

2.10.2

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

2.10.2

org.Scala-lang.modules

Scala-java8-compat_2.12

0,8.0

org.tensorflow

spark-tensorflow-connector_2.12

1,15.0