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Databricks Runtime 15.0 for Machine Learning (EoS) (英語)

注記

この Databricks Runtime バージョンのサポートは終了しました。 サポート終了日については、「 サポート終了の履歴」を参照してください。 サポートされているすべての Databricks Runtime バージョンについては、「 Databricks Runtime リリースノートのバージョンと互換性」を参照してください。

Databricks Runtime 15.0 for Machine Learning は、 Databricks Runtime 15.0 (EoS) に基づく機械学習とデータサイエンスのためのすぐに使える環境を提供します。 Databricks Runtime ML には、TensorFlow、PyTorch、XGBoost など、多くの一般的な機械学習ライブラリが含まれています。 Databricks Runtime ML には、機械学習パイプラインを自動的にトレーニングするツールである AutoML が含まれています。 Databricks Runtime ML は、 Horovodを使用した分散ディープラーニング トレーニングもサポートしています。

新機能と改善点​

Databricks Runtime 15.0 ML は、Databricks Runtime 15.0 の上に構築されています。Databricks Runtime 15.0 の新機能 (Apache Spark MLlib や SparkRなど) については、Databricks Runtime 15.0 (EoS) リリースノートを参照してください。

破壊的変更​

従来の Databricks CLI はデフォルトでインストールされなくなりました​

Databricks Runtime 14.3 LTS ML 以下では、プレインストールされたバージョンの MLflow には従来の Databricks CLI (databricks/databricks-cli) が必要だったため、$PATH に自動的にインストールされました。 Databricks Runtime 15.0 ML には、レガシ CLI を必要としない MLflow バージョン 2.10.2 が含まれています。

Databricks Runtime 15.0 ML 以降、従来の Databricks CLI は $PATH に自動的にインストールされなくなりました。 これは、ランタイムにインストールされているレガシ CLI に依存しているユーザーにとって重大な変更です。 %sh databricks ... などのコマンドは、Databricks Runtime 15.0 ML 以降では機能しなくなりました。

ノートブックのレガシ Databricks CLI を引き続き使用するには、クラスター ライブラリまたはノートブック ライブラリとしてインストールします。 新しい Databricks CLI (databricks/cli)はWebターミナルから入手できます。 詳細については、WebターミナルとDatabricks CLIの使用を参照してください。

MLeap は、Databricks Runtime 15.0 ML 以降で使用できなくなりました​

MLeap は、Databricks Runtime 15.0 ML 以降では使用できなくなりました。 JVM ベースのフレームワークにデプロイするモデルをパッケージ化するために、Databricks では ONNX 形式を使用することをお勧めします。

Horovod と HorovodRunner の廃止​

Horovod と HorovodRunner は非推奨になりました。 分散ディープラーニングの場合、Databricks では、PyTorch による分散トレーニングに TorchDistributor を使用するか、TensorFlow による分散トレーニングに tf.distribute.Strategy API を使用することをお勧めします。 Horovod と HorovodRunner は Databricks Runtime 15.0 ML にプレインストールされていますが、次のメジャー Databricks Runtime ML バージョンで削除されます。

注記

horovod.spark pyarrow バージョン 11.0 以降はサポートされていません (関連する GitHub の問題を参照してください)。 Databricks Runtime 15.0 ML には、pyarrow バージョン 14.0.1 が含まれています。 Databricks Runtime 15.0 ML 以降で horovod.spark を使用するには、11.0 より前のバージョンを指定して、pyarrow を手動でインストールする必要があります。

システム環境​

Databricks Runtime 15.0 ML のシステム環境は、Databricks Runtime 15.0 と次のように異なります。

  • GPU クラスターの場合、 Databricks Runtime ML には次の NVIDIA GPU ライブラリが含まれています。
    • CUDA 12.1
    • cuDNN 8.9.0.131-1
    • NCCL 2.17.1
    • TensorRT 8.6.1.6-1

ライブラリ​

次のセクションでは、Databricks Runtime 15.0 ML に含まれるライブラリのうち、Databricks Runtime 15.0 に含まれるライブラリと異なるライブラリを示します。

このセクションの内容：

トップクラスのライブラリ​

Databricks Runtime 15.0 ML には、次の最上位 ライブラリが含まれています。

Python ライブラリ​

Databricks Runtime 15.0 ML は、Python パッケージ管理に virtualenv を使用し、多くの一般的な ML パッケージが含まれています。

次のセクションで指定されているパッケージに加えて、Databricks Runtime 15.0 ML には次のパッケージも含まれています。

  • hyperopt 0.2.7 + db4
  • sparkdl 3.0.0_db1
  • AUTOML 1.25.0

Databricks Runtime ML Python 環境をローカルの Python 仮想環境に再現するには、 requirements-15.0.txt ファイルをダウンロードして pip install -r requirements-15.0.txtを実行します。 このコマンドは、Databricks Runtime ML が使用するすべてのオープンソース ライブラリをインストールしますが、databricks-automl、databricks-feature-store、hyperopt の Databricks fork など、Databricksが開発したライブラリはインストールしません。

Python ライブラリ on CPU クラスター​

ライブラリ

バージョン

ライブラリ

バージョン

ライブラリ

バージョン

absl-py

1.0.0

早める

0.25.0

AIOhttp

3.8.5

AIOhttp-CORSの

0.7.0

AIOシグナル

1.2.0

アニオ

3.5.0

アルゴン2-CFFI

21.3.0

argon2-cffi-結合

21.2.0

アスター

0.8.1

アストトークンズ

2.0.5

アストゥンパース

1.6.3

非同期タイムアウト

4.0.2

属性

22.1.0

オーディオ読み取り

3.0.1

azure-core

1.30.1

azure-cosmos

4.3.1

azure-storage-blob

12.19.0

azure-storage-file-datalake

12.14.0

バックコール

0.2.0

bcryptの

3.2.0

美しいスープ4

4.12.2

黒い

23.3.0

ブリーチ

4.1.0

恵まれた

1.20.0

ウィンカー

1.4

ブリス

0.7.11

ボト3

1.34.39

ボトコア

1.34.39

cachetools

5.3.3

カタログ

2.0.10

カテゴリ-エンコーダー

2.6.3

認証

2023.7.22

cffi

1.15.1

シャルデ

4.0.0

文字セット・ノーマライザー

2.0.4

クリック

8.0.4

クラウドパスライブラリ

0.16.0

クラウドピクルス

2.2.1

cmdstanpyさん

1.2.1

カラフル

0.5.6

通信

0.1.2

コンフェクション

0.1.4

コンフィグパーサー

5.2.0

コントルピー

1.0.5

暗号化手法

41.0.3

サーマルサイクラー

0.11.0

サイメム

2.0.8

シトン

0.29.32

デイサイト

1.8.1

Databricks 自動 ml ランタイム

0.2.21

databricks-feature-engineering (データブリック - 特徴量エンジニアリング)

0.3.0

Databricks の SDK

0.20.0

データクラス-JSON

0.6.4

データセット

2.16.1

DBLテンポ

0.1.26

DBUSPython

1.2.18

デバッグ

1.6.7

デコレータ

5.1.1

ディープスピード

0.13.1

デフューズドXML

0.7.1

ディル

0.3.6

ディスクキャッシュ

5.6.3

ディストリビューション

0.3.8

DMツリー

0.1.8

エントリポイント

0.4

評

0.4.1

実行

0.8.3

facets-概要

1.1.1

ファラマ通知

0.0.4

fastjsonスキーマ

2.19.1

ファストテキスト

0.9.2

ファイルロック

3.9.0

flask

2.2.5

フラットバッファ

23.5.26

fonttools

4.25.0

フローズンリスト

1.3.3

FSSPECの

2023.5.0

未来

0.18.3

ガスト

0.4.0

ギットDB

4.0.11

ギットパイソン

3.1.27

グーグルAPIコア

2.17.1

グーグル認証

2.21.0

グーグル認証 - oauthlib

1.0.0

グーグルクラウドコア

2.4.1

Google Cloud Storage

2.11.0

グーグル-CRC32C

1.5.0

グーグルパスタ

0.2.0

Googleの再開可能なメディア

2.7.0

googleapis-common-protos

1.62.0

グプスタット

1.1.1

グリーンレット

2.0.1

grpcio

1.60.0

grpcio-ステータス

1.60.0

gunicorn

20.1.0

gviz-api

1.10.0

体育館

0.28.1

H11

0.14.0

h5pyさん

3.9.0

hjson

3.1.0

休日

0.38

Horovod

0.28.1+db1

htmlmin

0.1.12

httpコア

1.0.4

httplib2の

0.20.2

httpxの

0.27.0

抱きしめるface-hub

0.20.2

イドナ

3.4

イメージハッシュ

4.3.1

イメージイオ

2.31.1

不均衡な学習

0.11.0

importlib-metadata

6.0.0

リソース

6.1.2

ipyflow-コア

0.0.198

ipykernel(英語)

6.25.1

アイパイソン

8.15.0

ipython-genutils

0.2.0

ipywidgets

8.0.4

イソデート

0.6.1

それは危険です

2.0.1

ジャックスジャンピー

1.0.0

ジェダイ

0.18.1

ジープニー

0.7.1

ジンジャ2

3.1.2

jmespathの

0.10.0

ジョブリブ

1.2.0

ジョブリブスパーク

0.5.1

jsonパッチ

1.33

jsonポインター

2.4

jsonschema(jsonschema)

4.17.3

jupyter-server

1.23.4

jupyter_client

7.4.9

jupyter_core

5.3.0

jupyterlab-pygmentsの

0.1.2

jupyterlab-widgetsの

3.0.5

keras

2.15.0

キーリング

23.5.0

キウイソルバー

1.4.4

ラングチェーン

0.1.3

langchain-コミュニティ

0.0.20

langchain-コア

0.1.23

ラングコード

3.3.0

ラングスミス

0.0.87

ローンチパッドリブ

1.10.16

lazr.restfulクライアント

0.14.4

lazr.uri です。

1.0.6

lazy_loader

0.2

リブクラン

16.0.6

てんびん座

0.10.1

LightGBM

4.2.0

LLVMLITEの

0.40.0

lxml の

4.9.2

LZ4

4.3.2

アオザメ

1.2.0

Markdown

3.4.1

マークダウンイットピー

2.2.0

マークアップセーフ

2.1.1

マシュマロ

3.21.1

Matplotlib

3.7.2

matplotlib-インライン

0.1.6

mdurlの

0.1.0

ミスチューン

0.8.4

ml-dタイプ

0.2.0

mlflow-skinny

2.10.2

もっと-itertools

8.10.0

MPMATHの

1.3.0

msgpackの

1.0.8

マルチディクト

6.0.2

マルチメソッド

1.11.2

マルチプロセス

0.70.14

つぶやき

1.0.10

mypy-extensions

0.4.3

NBクラシック

0.5.5

NBクライアント

0.5.13

NBコンバート

6.5.4

NBフォーマット

5.7.0

ネスト-アシンシオ

1.5.6

ネットワークX

3.1

忍者

1.11.1.1

nltk

3.8.1

ノートブック

6.5.4

ノートブック

0.2.2

ナンバ

0.57.1

ナムピー

1.23.5

nvidia-ml-py

12.535.133

OAuthlib

3.2.0

OpenAI

1.9.0

オープンセンサス

0.11.4

opencensus-コンテキスト

0.1.3

オプトアインサム

3.3.0

包装

23.2

pandas

2.0.3

pandocフィルター

1.5.0

パラミコ

2.9.2

パルソ

0.8.3

パススペック

0.10.3

パッツィ

0.5.3

petastorm

0.12.1

pexpect

4.8.0

ピク

0.12.4

ピクルシェア

0.7.5

枕

9.4.0

種

23.2.1

プラットフォームディレクトリ

3.10.0

Plotly

5.9.0

エムダリマ

2.0.4

犬

1.8.1

プレシェッド

3.0.9

prometheus-クライアント

0.14.1

プロンプトツールキット

3.0.36

Prophet

1.1.5

プロトブフ

4.24.1

psutil の

5.9.0

サイコップ2

2.9.3

PTYPROCESSの

0.7.0

ピュア評価

0.2.2

py-cpuinfo

8.0.0

py-spy

0.3.14

ピアロー

14.0.1

pyarrow-ホットフィックス

0.6

pyasn1

0.4.8

pyasn1モジュール

0.2.8

pybind11

2.11.1

ピッコロ

0.0.52

pycparser

2.21

ピダンティック

1.10.6

ピグメント

2.15.1

PyGObject

3.42.1

PyJWTの

2.3.0

PyNaClの

1.5.0

PYNVMLの

11.5.0

pyodbc

4.0.38

pyparsing (英語)

3.0.9

ピルシステント

0.18.0

ピテッセラクト

0.3.10

Python-dateutil

2.8.2

Pythonエディタ

1.0.4

Python-lsp-jsonrpc

1.1.1

ピッツ

2022.7

Pyウェーブレット

1.4.1

PyYAML (英語)

6.0

ピズム

23.2.0

Ray

2.9.3

正規表現

2022.7.9

要求

2.31.0

リクエスト-oauthlib

1.3.1

応答

0.13.3

裕福

13.7.1

rsa

4.9

S3トランスファー

0.10.0

セーフテンソル

0.3.2

scikitのイメージ

0.20.0

Scikit-Learn

1.3.0

scipy(サイピー)

1.11.1

シーボーン

0.12.2

シークレットストレージ

3.3.1

Send2Trash(センド2トラッシュ)

1.8.0

センテンストランスフォーマー

2.2.2

センテンスピース

0.1.99

セットアップツール

68.0.0

シャップ

0.44.0

シンプルJSON

3.17.6

6

1.16.0

スライサー

0.0.7

スマートオープン

5.2.1

SMMAPの

5.0.0

スニフィオ

1.2.0

サウンドファイル

0.12.1

スープふるい

2.4

ソックスアール

0.3.7

スペイシー

3.7.2

スペイシーレガシー

3.0.12

スペイシーロガー

1.0.5

スパークテンソルフローディストリビューター

1.0.0

SQLAlchemy (英語)

1.4.39

sqlparse

0.4.2

srslyの

2.4.8

ssh-import-id

5.11

スタックデータ

0.2.0

スタニオ

0.3.0

統計モデル

0.14.0

シンピー

1.11.1

Unicodeで絡み合った

0.2.0

持久力

8.2.2

TensorBoard

2.15.1

TensorBoard-data-server

0.7.2

TensorBoard-plugin-profile

2.15.0

テンソルボードX

2.6.2.2

テンソルフロー-CPU

2.15.0

テンソルフロー推定器

2.15.0

tensorflow-io-GCS-ファイルシステム

0.36.0

タームカラー

2.4.0

テルミナド

0.17.1

シンク

8.2.3

スレッドプールctl

2.2.0

tiffファイル(tifffile)

2021.7.2

ティックトークン

0.5.2

tinycss2

1.2.1

トークン化-RT

4.2.1

トークナイザー

0.15.0

トーチ

2.1.2+CPU

トーチバル

0.0.7

トーチビジョン

0.16.2+CPU

竜巻

6.3.2

tqdm

4.65.0

トレイトレット

5.7.1

トランスフォーマー

4.36.2

タイプガード

2.13.3

タイパー

0.9.0

タイピング検査

0.9.0

typing_extensions

4.7.1

tzdata (英語)

2022.1

ujson

5.4.0

無人アップグレード

0.1

urllib3 の

1.26.16

virtualenv

20.21.0

ビジョン

0.7.5

ワドリブ

1.3.6

山葵

1.1.2

WC幅

0.2.5

鼬

0.3.4

webエンコーディング

0.5.1

websocket-クライアント

0.58.0

ヴェルクツォイク

2.2.3

輪

0.38.4

widgetsnb拡張機能

4.0.5

ワードクラウド

1.9.3

ラッピング

1.14.1

XGBoost

2.0.3

xxhashの

3.4.1

ヤール

1.8.1

ydata-プロファイリング

4.5.1

ジップ

3.11.0

Python ライブラリ on GPU クラスター​

ライブラリ

バージョン

ライブラリ

バージョン

ライブラリ

バージョン

absl-py

1.0.0

早める

0.25.0

AIOhttp

3.8.5

AIOhttp-CORSの

0.7.0

AIOシグナル

1.2.0

アニオ

3.5.0

アルゴン2-CFFI

21.3.0

argon2-cffi-結合

21.2.0

アスター

0.8.1

アストトークンズ

2.0.5

アストゥンパース

1.6.3

非同期タイムアウト

4.0.2

属性

22.1.0

オーディオ読み取り

3.0.1

azure-core

1.30.1

azure-cosmos

4.3.1

azure-storage-blob

12.19.0

azure-storage-file-datalake

12.14.0

バックコール

0.2.0

bcryptの

3.2.0

美しいスープ4

4.12.2

黒い

23.3.0

ブリーチ

4.1.0

恵まれた

1.20.0

ウィンカー

1.4

ブリス

0.7.11

ボト3

1.34.39

ボトコア

1.34.39

cachetools

5.3.3

カタログ

2.0.10

カテゴリ-エンコーダー

2.6.3

認証

2023.7.22

cffi

1.15.1

シャルデ

4.0.0

文字セット・ノーマライザー

2.0.4

クリック

8.0.4

クラウドパスライブラリ

0.16.0

クラウドピクルス

2.2.1

cmdstanpyさん

1.2.1

カラフル

0.5.6

通信

0.1.2

コンフェクション

0.1.4

コンフィグパーサー

5.2.0

コントルピー

1.0.5

暗号化手法

41.0.3

サーマルサイクラー

0.11.0

サイメム

2.0.8

シトン

0.29.32

デイサイト

1.8.1

Databricks 自動 ml ランタイム

0.2.21

databricks-feature-engineering (データブリック - 特徴量エンジニアリング)

0.3.0

Databricks の SDK

0.20.0

データクラス-JSON

0.6.4

データセット

2.16.1

DBLテンポ

0.1.26

DBUSPython

1.2.18

デバッグ

1.6.7

デコレータ

5.1.1

ディープスピード

0.13.1

デフューズドXML

0.7.1

ディル

0.3.6

ディスクキャッシュ

5.6.3

ディストリビューション

0.3.8

DMツリー

0.1.8

エイノップス

0.7.0

エントリポイント

0.4

評

0.4.1

実行

0.8.3

facets-概要

1.1.1

ファラマ通知

0.0.4

fastjsonスキーマ

2.19.1

ファストテキスト

0.9.2

ファイルロック

3.9.0

フラッシュアッティン

2.5.0

flask

2.2.5

フラットバッファ

23.5.26

fonttools

4.25.0

フローズンリスト

1.3.3

FSSPECの

2023.5.0

未来

0.18.3

ガスト

0.4.0

ギットDB

4.0.11

ギットパイソン

3.1.27

グーグルAPIコア

2.17.1

グーグル認証

2.21.0

グーグル認証 - oauthlib

1.0.0

グーグルクラウドコア

2.4.1

Google Cloud Storage

2.11.0

グーグル-CRC32C

1.5.0

グーグルパスタ

0.2.0

Googleの再開可能なメディア

2.7.0

googleapis-common-protos

1.62.0

グプスタット

1.1.1

グリーンレット

2.0.1

grpcio

1.60.0

grpcio-ステータス

1.60.0

gunicorn

20.1.0

gviz-api

1.10.0

体育館

0.28.1

H11

0.14.0

h5pyさん

3.9.0

hjson

3.1.0

休日

0.38

Horovod

0.28.1+db1

htmlmin

0.1.12

httpコア

1.0.4

httplib2の

0.20.2

httpxの

0.27.0

抱きしめるface-hub

0.20.2

イドナ

3.4

イメージハッシュ

4.3.1

イメージイオ

2.31.1

不均衡な学習

0.11.0

importlib-metadata

6.0.0

リソース

6.1.2

ipyflow-コア

0.0.198

ipykernel(英語)

6.25.1

アイパイソン

8.15.0

ipython-genutils

0.2.0

ipywidgets

8.0.4

イソデート

0.6.1

それは危険です

2.0.1

ジャックスジャンピー

1.0.0

ジェダイ

0.18.1

ジープニー

0.7.1

ジンジャ2

3.1.2

jmespathの

0.10.0

ジョブリブ

1.2.0

ジョブリブスパーク

0.5.1

jsonパッチ

1.33

jsonポインター

2.4

jsonschema(jsonschema)

4.17.3

jupyter-server

1.23.4

jupyter_client

7.4.9

jupyter_core

5.3.0

jupyterlab-pygmentsの

0.1.2

jupyterlab-widgetsの

3.0.5

keras

2.15.0

キーリング

23.5.0

キウイソルバー

1.4.4

ラングチェーン

0.1.3

langchain-コミュニティ

0.0.20

langchain-コア

0.1.23

ラングコード

3.3.0

ラングスミス

0.0.87

ローンチパッドリブ

1.10.16

lazr.restfulクライアント

0.14.4

lazr.uri です。

1.0.6

lazy_loader

0.2

リブクラン

16.0.6

てんびん座

0.10.1

LightGBM

4.2.0

LLVMLITEの

0.40.0

lxml の

4.9.2

LZ4

4.3.2

アオザメ

1.2.0

Markdown

3.4.1

マークダウンイットピー

2.2.0

マークアップセーフ

2.1.1

マシュマロ

3.21.1

Matplotlib

3.7.2

matplotlib-インライン

0.1.6

mdurlの

0.1.0

ミスチューン

0.8.4

ml-dタイプ

0.2.0

mlflow-skinny

2.10.2

もっと-itertools

8.10.0

MPMATHの

1.3.0

msgpackの

1.0.8

マルチディクト

6.0.2

マルチメソッド

1.11.2

マルチプロセス

0.70.14

つぶやき

1.0.10

mypy-extensions

0.4.3

NBクラシック

0.5.5

NBクライアント

0.5.13

NBコンバート

6.5.4

NBフォーマット

5.7.0

ネスト-アシンシオ

1.5.6

ネットワークX

3.1

忍者

1.11.1.1

nltk

3.8.1

ノートブック

6.5.4

ノートブック

0.2.2

ナンバ

0.57.1

ナムピー

1.23.5

nvidia-ml-py

12.535.133

OAuthlib

3.2.0

OpenAI

1.9.0

オープンセンサス

0.11.4

opencensus-コンテキスト

0.1.3

オプトアインサム

3.3.0

包装

23.2

pandas

2.0.3

pandocフィルター

1.5.0

パラミコ

2.9.2

パルソ

0.8.3

パススペック

0.10.3

パッツィ

0.5.3

petastorm

0.12.1

pexpect

4.8.0

ピク

0.12.4

ピクルシェア

0.7.5

枕

9.4.0

種

23.2.1

プラットフォームディレクトリ

3.10.0

Plotly

5.9.0

エムダリマ

2.0.4

犬

1.8.1

プレシェッド

3.0.9

プロンプトツールキット

3.0.36

Prophet

1.1.5

プロトブフ

4.24.1

psutil の

5.9.0

サイコップ2

2.9.3

PTYPROCESSの

0.7.0

ピュア評価

0.2.2

py-cpuinfo

8.0.0

py-spy

0.3.14

ピアロー

14.0.1

pyarrow-ホットフィックス

0.6

pyasn1

0.4.8

pyasn1モジュール

0.2.8

pybind11

2.11.1

ピッコロ

0.0.52

pycparser

2.21

ピダンティック

1.10.6

ピグメント

2.15.1

PyGObject

3.42.1

PyJWTの

2.3.0

PyNaClの

1.5.0

PYNVMLの

11.5.0

pyodbc

4.0.38

pyparsing (英語)

3.0.9

ピルシステント

0.18.0

ピテッセラクト

0.3.10

Python-dateutil

2.8.2

Pythonエディタ

1.0.4

Python-lsp-jsonrpc

1.1.1

ピッツ

2022.7

Pyウェーブレット

1.4.1

PyYAML (英語)

6.0

ピズム

23.2.0

Ray

2.9.3

正規表現

2022.7.9

要求

2.31.0

リクエスト-oauthlib

1.3.1

応答

0.13.3

裕福

13.7.1

rsa

4.9

S3トランスファー

0.10.0

セーフテンソル

0.3.2

scikitのイメージ

0.20.0

Scikit-Learn

1.3.0

scipy(サイピー)

1.11.1

シーボーン

0.12.2

シークレットストレージ

3.3.1

Send2Trash(センド2トラッシュ)

1.8.0

センテンストランスフォーマー

2.2.2

センテンスピース

0.1.99

セットアップツール

68.0.0

シャップ

0.44.0

シンプルJSON

3.17.6

6

1.16.0

スライサー

0.0.7

スマートオープン

5.2.1

SMMAPの

5.0.0

スニフィオ

1.2.0

サウンドファイル

0.12.1

スープふるい

2.4

ソックスアール

0.3.7

スペイシー

3.7.2

スペイシーレガシー

3.0.12

スペイシーロガー

1.0.5

スパークテンソルフローディストリビューター

1.0.0

SQLAlchemy (英語)

1.4.39

sqlparse

0.4.2

srslyの

2.4.8

ssh-import-id

5.11

スタックデータ

0.2.0

スタニオ

0.3.0

統計モデル

0.14.0

シンピー

1.11.1

Unicodeで絡み合った

0.2.0

持久力

8.2.2

TensorBoard

2.15.1

TensorBoard-data-server

0.7.2

TensorBoard-plugin-profile

2.15.0

テンソルボードX

2.6.2.2

TensorFlow

2.15.0

テンソルフロー推定器

2.15.0

tensorflow-io-GCS-ファイルシステム

0.36.0

タームカラー

2.4.0

テルミナド

0.17.1

シンク

8.2.3

スレッドプールctl

2.2.0

tiffファイル(tifffile)

2021.7.2

ティックトークン

0.5.2

tinycss2

1.2.1

トークン化-RT

4.2.1

トークナイザー

0.15.0

トーチ

2.1.2+CU121

トーチバル

0.0.7

トーチビジョン

0.16.2+cu121

竜巻

6.3.2

tqdm

4.65.0

トレイトレット

5.7.1

トランスフォーマー

4.36.2

トライトン

2.1.0

タイプガード

2.13.3

タイパー

0.9.0

タイピング検査

0.9.0

typing_extensions

4.7.1

tzdata (英語)

2022.1

ujson

5.4.0

無人アップグレード

0.1

urllib3 の

1.26.16

virtualenv

20.21.0

ビジョン

0.7.5

ワドリブ

1.3.6

山葵

1.1.2

WC幅

0.2.5

鼬

0.3.4

webエンコーディング

0.5.1

websocket-クライアント

0.58.0

ヴェルクツォイク

2.2.3

輪

0.38.4

widgetsnb拡張機能

4.0.5

ワードクラウド

1.9.3

ラッピング

1.14.1

XGBoost

2.0.3

xxhashの

3.4.1

ヤール

1.8.1

ydata-プロファイリング

4.5.1

ジップ

3.11.0

R ライブラリ​

R ライブラリは、Databricks Runtime15.0 の R ライブラリ と同じです。

Java and Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスター)​

Databricks Runtime 15.0 ML には、Databricks Runtime 15.0 の Java ライブラリと Scala ライブラリに加えて、次の JAR が含まれています。

CPU クラスター​

グループID

アーティファクト ID

バージョン

com.typesafe.akka (英語)

アッカ-actor_2.12

2.5.23

ml.dmlc

XGBOOST4Jの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の

mlflow-クライアント

2.10.2

組織Scala-lang.modules

Scala-java8-compat_2.12

0.8.0

org.tensorflowの

spark-tensorflow-connector_2.12

1.15.0

GPU クラスター​

グループID

アーティファクト ID

バージョン

com.typesafe.akka (英語)

アッカ-actor_2.12

2.5.23

ml.dmlc

XGBOOST4Jの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の

mlflow-クライアント

2.10.2

組織Scala-lang.modules

Scala-java8-compat_2.12

0.8.0

org.tensorflowの

spark-tensorflow-connector_2.12

1.15.0

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