Databricks Runtime 8.3 ل ML (EoS)
إشعار
انتهى دعم إصدار وقت تشغيل Databricks هذا. للحصول على تاريخ انتهاء الدعم، راجع محفوظات انتهاء الدعم. لجميع إصدارات وقت تشغيل Databricks المدعومة، راجع إصدارات ملاحظات إصدار Databricks Runtime والتوافق.
أصدرت Databricks هذا الإصدار في يونيو 2021.
يوفر Databricks Runtime 8.3 for التعلم الآلي بيئة جاهزة للاستخدام للتعلم الآلي وعلوم البيانات استنادا إلى Databricks Runtime 8.3 (EoS). يحتوي التعلم الآلي من Databricks Runtime على العديد من مكتبات التعلم الآلي الشائعة، بما في ذلك TensorFlow وPyTorch وXGBoost. كما يدعم التدريب على التعلم العميق الموزع باستخدام Horovod.
لمزيد من المعلومات، بما في ذلك إرشادات إنشاء مجموعة التعلم الآلي من Databricks Runtime، راجع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على Databricks.
ميزات وتحسينات جديدة
تم إنشاء Databricks Runtime 8.3 ML أعلى Databricks Runtime 8.3. للحصول على معلومات حول الجديد في Databricks Runtime 8.3، بما في ذلك Apache Spark MLlib وSparkR، راجع ملاحظات إصدار Databricks Runtime 8.3 (EoS ).
يتضمن Databricks Runtime 8.3 ML أيضا الحزم الجديدة التالية:
التغييرات الرئيسية في بيئة Databricks Runtime ML Python
راجع Databricks Runtime 8.3 (EoS) للحصول على التغييرات الرئيسية في بيئة Databricks Runtime Python. للحصول على قائمة كاملة بحزم Python المثبتة وإصداراتها، راجع مكتبات Python.
تمت ترقية حزم Python
- koalas 1.7.0 -> 1.8.0
- mlflow 1.15.0 -> 1.17.0
- بانداز 1.1.3 -> 1.1.5
- petastorm 0.9.8 -> 0.10.0
- xgboost 1.3.3 -> 1.4.1
تمت إضافة حزم Python
- أيام العطل: 0.10.5.2
استخدام دفاتر ملاحظات R لامعة داخل
يمكنك الآن تطوير التطبيقات اللامعة واستضافتها ومشاركتها مباشرة من دفتر ملاحظات Azure Databricks R، على غرار RStudio المستضاف. للحصول على التفاصيل، راجع لامعة على Azure Databricks.
عمليات الإهمال
يتم الآن إهمال بيئات Conda، جنبا إلى جنب مع %conda
الأمر، لصالح pip
virtualenv
وسيتم إزالتها في إصدار رئيسي قادم.
بالإضافة إلى ذلك، ستظل الصور المخصصة التي تستخدم البيئات المستندة إلى Conda مع Databricks Container Services مدعومة، ولكن لن تحتوي على إمكانات مكتبة ذات نطاق دفتر ملاحظات.
توصي Databricks باستخدام virtualenv
البيئات المستندة إلى مع Databricks Container Services ولكافة %pip
المكتبات ذات نطاق دفتر الملاحظات.
بيئة النظام
تختلف بيئة النظام في Databricks Runtime 8.3 ML عن Databricks Runtime 8.3 كما يلي:
- DBUtils: لا يتضمن التعلم الآلي من وقت تشغيل Databricks الأداة المساعدة للمكتبة (dbutils.library) (قديم) .
استخدم
%pip
والأوامر%conda
بدلا من ذلك. راجع مكتبات Python ذات نطاق دفتر الملاحظات. - بالنسبة إلى مجموعات GPU، يتضمن التعلم الآلي من Databricks Runtime مكتبات NVIDIA GPU التالية:
- CUDA 11.0
- cuDNN 8.0.4.30
- NCCL 2.7.8
- TensorRT 7.1.3
المكتبات
تسرد الأقسام التالية المكتبات المضمنة في Databricks Runtime 8.3 ML التي تختلف عن تلك المضمنة في Databricks Runtime 8.3.
في هذا القسم:
مكتبات من المستوى الأعلى
يتضمن Databricks Runtime 8.3 ML مكتبات المستوى الأعلى التالية:
- إطارات الرسم البياني
- Horovod وHorovodRunner
- تدفق MLflow
- PyTorch
- موصل spark-tensorflow
- TensorFlow
- TensorBoard
مكتبات Python
يستخدم Databricks Runtime 8.3 ML Conda لإدارة حزمة Python ويتضمن العديد من حزم التعلم الآلي الشائعة.
بالإضافة إلى الحزم المحددة في بيئات Conda في الأقسام التالية، يتضمن Databricks Runtime 8.3 ML أيضا الحزم التالية:
- hyperopt 0.2.5.db1
- sparkdl 2.1.0.db4
- feature_store 0.3.1
- automl 1.0.0
مكتبات Python على مجموعات وحدة المعالجة المركزية
name: databricks-ml
channels:
- pytorch
- defaults
dependencies:
- _libgcc_mutex=0.1=main
- absl-py=0.11.0=pyhd3eb1b0_1
- aiohttp=3.7.4=py38h27cfd23_1
- asn1crypto=1.4.0=py_0
- astor=0.8.1=py38h06a4308_0
- async-timeout=3.0.1=py38h06a4308_0
- attrs=20.3.0=pyhd3eb1b0_0
- backcall=0.2.0=pyhd3eb1b0_0
- bcrypt=3.2.0=py38h7b6447c_0
- blas=1.0=mkl
- blinker=1.4=py38h06a4308_0
- boto3=1.16.7=pyhd3eb1b0_0
- botocore=1.19.7=pyhd3eb1b0_0
- brotlipy=0.7.0=py38h27cfd23_1003
- bzip2=1.0.8=h7b6447c_0
- c-ares=1.17.1=h27cfd23_0
- ca-certificates=2021.4.13=h06a4308_1
- cachetools=4.2.2=pyhd3eb1b0_0
- certifi=2020.12.5=py38h06a4308_0
- cffi=1.14.3=py38h261ae71_2
- chardet=3.0.4=py38h06a4308_1003
- click=7.1.2=pyhd3eb1b0_0
- cloudpickle=1.6.0=py_0
- configparser=5.0.1=py_0
- cpuonly=1.0=0
- cryptography=3.1.1=py38h1ba5d50_0
- cycler=0.10.0=py38_0
- cython=0.29.21=py38h2531618_0
- decorator=4.4.2=pyhd3eb1b0_0
- dill=0.3.2=py_0
- docutils=0.15.2=py38h06a4308_1
- entrypoints=0.3=py38_0
- ffmpeg=4.2.2=h20bf706_0
- flask=1.1.2=pyhd3eb1b0_0
- freetype=2.10.4=h5ab3b9f_0
- fsspec=0.8.3=py_0
- future=0.18.2=py38_1
- gitdb=4.0.7=pyhd3eb1b0_0
- gitpython=3.1.12=pyhd3eb1b0_1
- gmp=6.1.2=h6c8ec71_1
- gnutls=3.6.15=he1e5248_0
- google-auth=1.22.1=py_0
- google-auth-oauthlib=0.4.2=pyhd3eb1b0_2
- google-pasta=0.2.0=py_0
- gunicorn=20.0.4=py38h06a4308_0
- h5py=2.10.0=py38h7918eee_0
- hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
- icu=58.2=he6710b0_3
- idna=2.10=pyhd3eb1b0_0
- importlib-metadata=2.0.0=py_1
- intel-openmp=2019.4=243
- ipykernel=5.3.4=py38h5ca1d4c_0
- ipython=7.19.0=py38hb070fc8_1
- ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
- isodate=0.6.0=py_1
- itsdangerous=1.1.0=pyhd3eb1b0_0
- jedi=0.17.2=py38h06a4308_1
- jinja2=2.11.2=pyhd3eb1b0_0
- jmespath=0.10.0=py_0
- joblib=0.17.0=py_0
- jpeg=9b=h024ee3a_2
- jupyter_client=6.1.7=py_0
- jupyter_core=4.6.3=py38_0
- kiwisolver=1.3.0=py38h2531618_0
- krb5=1.17.1=h173b8e3_0
- lame=3.100=h7b6447c_0
- lcms2=2.11=h396b838_0
- ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
- libedit=3.1.20191231=h14c3975_1
- libffi=3.3=he6710b0_2
- libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libidn2=2.3.0=h27cfd23_0
- libopus=1.3.1=h7b6447c_0
- libpng=1.6.37=hbc83047_0
- libpq=12.2=h20c2e04_0
- libprotobuf=3.13.0.1=hd408876_0
- libsodium=1.0.18=h7b6447c_0
- libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libtasn1=4.16.0=h27cfd23_0
- libtiff=4.1.0=h2733197_1
- libunistring=0.9.10=h27cfd23_0
- libuv=1.40.0=h7b6447c_0
- libvpx=1.7.0=h439df22_0
- lightgbm=3.1.1=py38h2531618_0
- lz4-c=1.9.2=heb0550a_3
- mako=1.1.3=py_0
- markdown=3.3.3=py38h06a4308_0
- markupsafe=1.1.1=py38h7b6447c_0
- matplotlib-base=3.2.2=py38hef1b27d_0
- mkl=2019.4=243
- mkl-service=2.3.0=py38he904b0f_0
- mkl_fft=1.2.0=py38h23d657b_0
- mkl_random=1.1.0=py38h962f231_0
- more-itertools=8.6.0=pyhd3eb1b0_0
- multidict=5.1.0=py38h27cfd23_2
- ncurses=6.2=he6710b0_1
- nettle=3.7.2=hbbd107a_1
- networkx=2.5.1=pyhd3eb1b0_0
- ninja=1.10.2=hff7bd54_1
- nltk=3.5=py_0
- numpy=1.19.2=py38h54aff64_0
- numpy-base=1.19.2=py38hfa32c7d_0
- oauthlib=3.1.0=py_0
- olefile=0.46=py_0
- openh264=2.1.0=hd408876_0
- openssl=1.1.1k=h27cfd23_0
- packaging=20.4=py_0
- pandas=1.1.5=py38ha9443f7_0
- paramiko=2.7.2=py_0
- parso=0.7.0=py_0
- patsy=0.5.1=py38_0
- pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
- pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
- pillow=8.0.1=py38he98fc37_0
- pip=20.2.4=py38h06a4308_0
- plotly=4.14.3=pyhd3eb1b0_0
- prompt-toolkit=3.0.8=py_0
- prompt_toolkit=3.0.8=0
- protobuf=3.13.0.1=py38he6710b0_1
- psutil=5.7.2=py38h7b6447c_0
- psycopg2=2.8.5=py38h3c74f83_1
- ptyprocess=0.6.0=pyhd3eb1b0_2
- pyasn1=0.4.8=py_0
- pyasn1-modules=0.2.8=py_0
- pycparser=2.20=py_2
- pygments=2.7.2=pyhd3eb1b0_0
- pyjwt=1.7.1=py38_0
- pynacl=1.4.0=py38h7b6447c_1
- pyodbc=4.0.30=py38he6710b0_0
- pyopenssl=19.1.0=pyhd3eb1b0_1
- pyparsing=2.4.7=pyhd3eb1b0_0
- pysocks=1.7.1=py38h06a4308_0
- python=3.8.8=hdb3f193_4
- python-dateutil=2.8.1=pyhd3eb1b0_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.8.1=py3.8_cpu_0
- pytz=2020.5=pyhd3eb1b0_0
- pyzmq=19.0.2=py38he6710b0_1
- readline=8.0=h7b6447c_0
- regex=2020.10.15=py38h7b6447c_0
- requests=2.24.0=py_0
- requests-oauthlib=1.3.0=py_0
- retrying=1.3.3=py_2
- rsa=4.7.2=pyhd3eb1b0_1
- s3transfer=0.3.6=pyhd3eb1b0_0
- scikit-learn=0.23.2=py38h0573a6f_0
- scipy=1.5.2=py38h0b6359f_0
- setuptools=50.3.1=py38h06a4308_1
- simplejson=3.17.2=py38h27cfd23_2
- six=1.15.0=py38h06a4308_0
- smmap=3.0.5=pyhd3eb1b0_0
- sqlite=3.33.0=h62c20be_0
- sqlparse=0.4.1=py_0
- statsmodels=0.12.0=py38h7b6447c_0
- tabulate=0.8.7=py38h06a4308_0
- threadpoolctl=2.1.0=pyh5ca1d4c_0
- tk=8.6.10=hbc83047_0
- torchvision=0.9.1=py38_cpu
- tornado=6.0.4=py38h7b6447c_1
- tqdm=4.50.2=py_0
- traitlets=5.0.5=pyhd3eb1b0_0
- typing-extensions=3.7.4.3=hd3eb1b0_0
- typing_extensions=3.7.4.3=pyh06a4308_0
- unixodbc=2.3.9=h7b6447c_0
- urllib3=1.25.11=py_0
- wcwidth=0.2.5=py_0
- websocket-client=0.57.0=py38_2
- werkzeug=1.0.1=pyhd3eb1b0_0
- wheel=0.35.1=pyhd3eb1b0_0
- wrapt=1.12.1=py38h7b6447c_1
- x264=1!157.20191217=h7b6447c_0
- xz=5.2.5=h7b6447c_0
- yarl=1.6.3=py38h27cfd23_0
- zeromq=4.3.3=he6710b0_3
- zipp=3.4.0=pyhd3eb1b0_0
- zlib=1.2.11=h7b6447c_3
- zstd=1.4.5=h9ceee32_0
- pip:
- argon2-cffi==20.1.0
- astunparse==1.6.3
- async-generator==1.10
- azure-core==1.11.0
- azure-storage-blob==12.7.1
- bleach==3.3.0
- confuse==1.4.0
- convertdate==2.3.2
- databricks-cli==0.14.3
- defusedxml==0.7.1
- diskcache==5.2.1
- docker==4.4.4
- facets-overview==1.0.0
- flatbuffers==1.12
- gast==0.3.3
- grpcio==1.32.0
- hijri-converter==2.1.1
- holidays==0.10.5.2
- horovod==0.21.3
- htmlmin==0.1.12
- imagehash==4.2.0
- ipywidgets==7.6.3
- joblibspark==0.3.0
- jsonschema==3.2.0
- jupyterlab-pygments==0.1.2
- jupyterlab-widgets==1.0.0
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.8.0
- korean-lunar-calendar==0.2.1
- llvmlite==0.36.0
- missingno==0.4.2
- mistune==0.8.4
- mleap==0.16.1
- mlflow-skinny==1.17.0
- msrest==0.6.21
- nbclient==0.5.3
- nbconvert==6.0.7
- nbformat==5.1.3
- nest-asyncio==1.5.1
- notebook==6.4.0
- numba==0.53.1
- opt-einsum==3.3.0
- pandas-profiling==2.11.0
- pandocfilters==1.4.3
- petastorm==0.10.0
- phik==0.11.2
- prometheus-client==0.10.1
- pyarrow==1.0.1
- pymeeus==0.5.11
- pyrsistent==0.17.3
- pywavelets==1.1.1
- pyyaml==5.4.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- send2trash==1.5.0
- shap==0.39.0
- slicer==0.0.7
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- tangled-up-in-unicode==0.1.0
- tensorboard==2.4.1
- tensorboard-plugin-wit==1.8.0
- tensorflow-cpu==2.4.1
- tensorflow-estimator==2.4.0
- termcolor==1.1.0
- terminado==0.9.5
- testpath==0.5.0
- visions==0.6.0
- webencodings==0.5.1
- widgetsnbextension==3.5.1
- xgboost==1.4.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml
مكتبات Python على مجموعات GPU
name: databricks-ml-gpu
channels:
- defaults
dependencies:
- _libgcc_mutex=0.1=main
- absl-py=0.11.0=pyhd3eb1b0_1
- aiohttp=3.7.4=py38h27cfd23_1
- asn1crypto=1.4.0=py_0
- astor=0.8.1=py38h06a4308_0
- async-timeout=3.0.1=py38h06a4308_0
- attrs=20.3.0=pyhd3eb1b0_0
- backcall=0.2.0=pyhd3eb1b0_0
- bcrypt=3.2.0=py38h7b6447c_0
- blas=1.0=mkl
- blinker=1.4=py38h06a4308_0
- boto3=1.16.7=pyhd3eb1b0_0
- botocore=1.19.7=pyhd3eb1b0_0
- brotlipy=0.7.0=py38h27cfd23_1003
- c-ares=1.17.1=h27cfd23_0
- ca-certificates=2021.4.13=h06a4308_1
- cachetools=4.2.2=pyhd3eb1b0_0
- certifi=2020.12.5=py38h06a4308_0
- cffi=1.14.3=py38h261ae71_2
- chardet=3.0.4=py38h06a4308_1003
- click=7.1.2=pyhd3eb1b0_0
- cloudpickle=1.6.0=py_0
- configparser=5.0.1=py_0
- cryptography=3.1.1=py38h1ba5d50_0
- cycler=0.10.0=py38_0
- cython=0.29.21=py38h2531618_0
- decorator=4.4.2=pyhd3eb1b0_0
- dill=0.3.2=py_0
- docutils=0.15.2=py38h06a4308_1
- entrypoints=0.3=py38_0
- flask=1.1.2=pyhd3eb1b0_0
- freetype=2.10.4=h5ab3b9f_0
- fsspec=0.8.3=py_0
- future=0.18.2=py38_1
- gitdb=4.0.7=pyhd3eb1b0_0
- gitpython=3.1.12=pyhd3eb1b0_1
- google-auth=1.22.1=py_0
- google-auth-oauthlib=0.4.2=pyhd3eb1b0_2
- google-pasta=0.2.0=py_0
- grpcio=1.31.0=py38hf8bcb03_0
- gunicorn=20.0.4=py38h06a4308_0
- h5py=2.10.0=py38h7918eee_0
- hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
- icu=58.2=he6710b0_3
- idna=2.10=pyhd3eb1b0_0
- importlib-metadata=2.0.0=py_1
- intel-openmp=2019.4=243
- ipykernel=5.3.4=py38h5ca1d4c_0
- ipython=7.19.0=py38hb070fc8_1
- ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
- isodate=0.6.0=py_1
- itsdangerous=1.1.0=pyhd3eb1b0_0
- jedi=0.17.2=py38h06a4308_1
- jinja2=2.11.2=pyhd3eb1b0_0
- jmespath=0.10.0=py_0
- joblib=0.17.0=py_0
- jpeg=9b=h024ee3a_2
- jupyter_client=6.1.7=py_0
- jupyter_core=4.6.3=py38_0
- kiwisolver=1.3.0=py38h2531618_0
- krb5=1.17.1=h173b8e3_0
- lcms2=2.11=h396b838_0
- ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
- libedit=3.1.20191231=h14c3975_1
- libffi=3.3=he6710b0_2
- libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.37=hbc83047_0
- libpq=12.2=h20c2e04_0
- libprotobuf=3.13.0.1=hd408876_0
- libsodium=1.0.18=h7b6447c_0
- libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libtiff=4.1.0=h2733197_1
- lightgbm=3.1.1=py38h2531618_0
- lz4-c=1.9.2=heb0550a_3
- mako=1.1.3=py_0
- markdown=3.3.3=py38h06a4308_0
- markupsafe=1.1.1=py38h7b6447c_0
- matplotlib-base=3.2.2=py38hef1b27d_0
- mkl=2019.4=243
- mkl-service=2.3.0=py38he904b0f_0
- mkl_fft=1.2.0=py38h23d657b_0
- mkl_random=1.1.0=py38h962f231_0
- more-itertools=8.6.0=pyhd3eb1b0_0
- multidict=5.1.0=py38h27cfd23_2
- ncurses=6.2=he6710b0_1
- networkx=2.5.1=pyhd3eb1b0_0
- nltk=3.5=py_0
- numpy=1.19.2=py38h54aff64_0
- numpy-base=1.19.2=py38hfa32c7d_0
- oauthlib=3.1.0=py_0
- olefile=0.46=py_0
- openssl=1.1.1k=h27cfd23_0
- packaging=20.4=py_0
- pandas=1.1.5=py38ha9443f7_0
- paramiko=2.7.2=py_0
- parso=0.7.0=py_0
- patsy=0.5.1=py38_0
- pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
- pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
- pillow=8.0.1=py38he98fc37_0
- pip=20.2.4=py38h06a4308_0
- plotly=4.14.3=pyhd3eb1b0_0
- prompt-toolkit=3.0.8=py_0
- prompt_toolkit=3.0.8=0
- protobuf=3.13.0.1=py38he6710b0_1
- psutil=5.7.2=py38h7b6447c_0
- psycopg2=2.8.5=py38h3c74f83_1
- ptyprocess=0.6.0=pyhd3eb1b0_2
- pyasn1=0.4.8=py_0
- pyasn1-modules=0.2.8=py_0
- pycparser=2.20=py_2
- pygments=2.7.2=pyhd3eb1b0_0
- pyjwt=1.7.1=py38_0
- pynacl=1.4.0=py38h7b6447c_1
- pyodbc=4.0.30=py38he6710b0_0
- pyopenssl=19.1.0=pyhd3eb1b0_1
- pyparsing=2.4.7=pyhd3eb1b0_0
- pysocks=1.7.1=py38h06a4308_0
- python=3.8.8=hdb3f193_4
- python-dateutil=2.8.1=pyhd3eb1b0_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytz=2020.5=pyhd3eb1b0_0
- pyzmq=19.0.2=py38he6710b0_1
- readline=8.0=h7b6447c_0
- regex=2020.10.15=py38h7b6447c_0
- requests=2.24.0=py_0
- requests-oauthlib=1.3.0=py_0
- retrying=1.3.3=py_2
- rsa=4.7.2=pyhd3eb1b0_1
- s3transfer=0.3.6=pyhd3eb1b0_0
- scikit-learn=0.23.2=py38h0573a6f_0
- scipy=1.5.2=py38h0b6359f_0
- setuptools=50.3.1=py38h06a4308_1
- simplejson=3.17.2=py38h27cfd23_2
- six=1.15.0=py38h06a4308_0
- smmap=3.0.5=pyhd3eb1b0_0
- sqlite=3.33.0=h62c20be_0
- sqlparse=0.4.1=py_0
- statsmodels=0.12.0=py38h7b6447c_0
- tabulate=0.8.7=py38h06a4308_0
- threadpoolctl=2.1.0=pyh5ca1d4c_0
- tk=8.6.10=hbc83047_0
- tornado=6.0.4=py38h7b6447c_1
- tqdm=4.50.2=py_0
- traitlets=5.0.5=pyhd3eb1b0_0
- typing-extensions=3.7.4.3=hd3eb1b0_0
- typing_extensions=3.7.4.3=pyh06a4308_0
- unixodbc=2.3.9=h7b6447c_0
- urllib3=1.25.11=py_0
- wcwidth=0.2.5=py_0
- websocket-client=0.57.0=py38_2
- werkzeug=1.0.1=pyhd3eb1b0_0
- wheel=0.35.1=pyhd3eb1b0_0
- wrapt=1.12.1=py38h7b6447c_1
- xz=5.2.5=h7b6447c_0
- yarl=1.6.3=py38h27cfd23_0
- zeromq=4.3.3=he6710b0_3
- zipp=3.4.0=pyhd3eb1b0_0
- zlib=1.2.11=h7b6447c_3
- zstd=1.4.5=h9ceee32_0
- pip:
- argon2-cffi==20.1.0
- astunparse==1.6.3
- async-generator==1.10
- azure-core==1.11.0
- azure-storage-blob==12.7.1
- bleach==3.3.0
- confuse==1.4.0
- convertdate==2.3.2
- databricks-cli==0.14.3
- defusedxml==0.7.1
- diskcache==5.2.1
- docker==4.4.4
- facets-overview==1.0.0
- flatbuffers==1.12
- gast==0.3.3
- hijri-converter==2.1.1
- holidays==0.10.5.2
- horovod==0.21.3
- htmlmin==0.1.12
- imagehash==4.2.0
- ipywidgets==7.6.3
- joblibspark==0.3.0
- jsonschema==3.2.0
- jupyterlab-pygments==0.1.2
- jupyterlab-widgets==1.0.0
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.8.0
- korean-lunar-calendar==0.2.1
- llvmlite==0.36.0
- missingno==0.4.2
- mistune==0.8.4
- mleap==0.16.1
- mlflow-skinny==1.17.0
- msrest==0.6.21
- nbclient==0.5.3
- nbconvert==6.0.7
- nbformat==5.1.3
- nest-asyncio==1.5.1
- notebook==6.4.0
- numba==0.53.1
- opt-einsum==3.3.0
- pandas-profiling==2.11.0
- pandocfilters==1.4.3
- petastorm==0.10.0
- phik==0.11.2
- pyarrow==1.0.1
- pymeeus==0.5.11
- pyrsistent==0.17.3
- pywavelets==1.1.1
- pyyaml==5.4.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- send2trash==1.5.0
- shap==0.39.0
- slicer==0.0.7
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- tangled-up-in-unicode==0.1.0
- tensorboard==2.4.1
- tensorboard-plugin-wit==1.8.0
- tensorflow==2.4.1
- tensorflow-estimator==2.4.0
- termcolor==1.1.0
- terminado==0.9.5
- testpath==0.5.0
- torch==1.8.1
- torchvision==0.9.1
- visions==0.6.0
- webencodings==0.5.1
- widgetsnbextension==3.5.1
- xgboost==1.4.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu
حزم Spark التي تحتوي على وحدات Python
حزمة Spark | وحدة Python النمطية | إصدار |
---|---|---|
إطارات الرسم البياني | إطارات الرسم البياني | 0.8.1-db3-spark3.1 |
مكتبات R
مكتبات R مطابقة لمكتبات R في Databricks Runtime 8.3.
مكتبات Java وScala (مجموعة Scala 2.12)
بالإضافة إلى مكتبات Java و Scala في Databricks Runtime 8.3، يحتوي Databricks Runtime 8.3 ML على JARs التالية:
مجموعات وحدة المعالجة المركزية
معرف مجموعة | معرف البيانات الاصطناعية | إصدار |
---|---|---|
com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.3-4882dc3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.4.1 |
ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.4.1 |
org.mlflow | عميل mlflow | 1.17.0 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
مجموعات GPU
معرف مجموعة | معرف البيانات الاصطناعية | إصدار |
---|---|---|
com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.3-4882dc3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.4.1 |
ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.4.1 |
org.mlflow | عميل mlflow | 1.17.0 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |