Databricks Runtime 15,1 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 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.
Estas notas sobre a versão podem incluir referências a recursos que não estão disponíveis no Google Cloud a partir desta versão.
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.
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
- Bibliotecas Python
- R biblioteca
- Java e Scala biblioteca (Scala 2.12 clustering)
Biblioteca de primeira linha
Databricks Runtime 15.1 O site ML inclui as seguintes bibliotecas de primeira linha:
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- scikit-learn
- Horovod e HorovodRunner (obsoletos)
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 |
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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 |