Databricks Runtime 8.4 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 يوليو 2021.
يوفر Databricks Runtime 8.4 for التعلم الآلي بيئة جاهزة للاستخدام للتعلم الآلي وعلوم البيانات استنادا إلى Databricks Runtime 8.4 (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 8.4 ML أعلى Databricks Runtime 8.4. للحصول على معلومات حول الجديد في Databricks Runtime 8.4، بما في ذلك Apache Spark MLlib وSparkR، راجع ملاحظات إصدار Databricks Runtime 8.4 (EoS ).
FeatureStoreClient v0.3.2
- السماح بأسماء جداول الميزات والميزات التي تتعارض مع الكلمات المحجوزة في SQL.
- تحقق من أن DataFrames المقدمة هي PySpark DataFrames (
pyspark.sql.dataframe.DataFrame
).
AutoML v1.1.0
- يتضمن الإصدار المحدث من AutoML الذي يتم شحنه مع Databricks Runtime 8.4 ML بعض إصلاحات الأخطاء وتحسينات الاستقرار.
- يقوم AutoML Classification الآن أيضا بتشغيل الإصدارات التجريبية باستخدام LGBMClassifier
- يعمل الانحدار التلقائي الآن أيضا على تشغيل الإصدارات التجريبية باستخدام LGBMRegressor
التغييرات الرئيسية في بيئة Databricks Runtime ML Python
راجع Databricks Runtime 8.4 (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 1.8.0 -> 1.8.1
- horovod 0.21.3 -> 0.22.1
- mleap 0.16.1 -> 0.17.0
- mlflow 1.16.0 -> 1.18.0
- pandas-profiling 2.11.0 -> 3.0.0
- petastorm 0.10.0 -> 0.11.1
- pytorch 1.8.1 -> 1.9.0
- tensorboard 2.4.1 -> 2.5.0
- tensorflow 2.4.1 -> 2.5.0
- torchvision 0.9.1 -> 0.10.0
- xgboost 1.4.1 -> 1.4.2
عمليات الإهمال
يتم إهمال التغييرات التالية وستتم إزالتها في Databricks Runtime 9.0:
- في HorovodRunner، إعداد
np=0
، حيثnp
هو عدد العمليات المتوازية لاستخدامها في مهمة Horovod. - مكتبة Intel Math Kernel (Intel MKL)، جنبا إلى جنب مع نكهات انتقال البيانات من الخادم من الحزم التي تعتمد عليها.
azure-core
مكتبة python لاستثناءات ووحدات Azure الأساسيةazure-storage-blob
عميل مكتبة python للتفاعل مع خدمة Azure Storage Blobmsrest
مكتبة python ل AutoRest swagger generationdocker
مكتبة python لواجهة برمجة تطبيقات Docker Enginequerystring-parser
مكتبة python لتحليل الاستعلامات في Python/Djangointel-openmp
مكتبة python لإنشاء برامج متعددة القراءة
بيئة النظام
تختلف بيئة النظام في Databricks Runtime 8.4 ML عن Databricks Runtime 8.4 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 8.4 ML التي تختلف عن تلك المضمنة في Databricks Runtime 8.4.
في هذا القسم:
مكتبات من المستوى الأعلى
يتضمن Databricks Runtime 8.4 ML مكتبات الطبقة العليا التالية:
- إطارات الرسم البياني
- Horovod وHorovodRunner
- تدفق MLflow
- PyTorch
- موصل spark-tensorflow
- TensorFlow
- TensorBoard
مكتبات Python
يستخدم Databricks Runtime 8.4 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 8.4 ML أيضا الحزم التالية:
- hyperopt 0.2.5.db2
- sparkdl 2.1.0.db4
- feature_store 0.3.2
- automl 1.1.0
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
- ca-certificates=2021.5.25=h06a4308_1
- cachetools=4.2.2=pyhd3eb1b0_0
- certifi=2021.5.30=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
- gast=0.4.0=py_0
- 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
- 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=2.3.1=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=3.7.3=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=1.9.0=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=0.10.0=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
- bottleneck==1.3.2
- 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
- grpcio==1.34.1
- h5py==3.1.0
- hijri-converter==2.1.3
- holidays==0.10.5.2
- horovod==0.22.1
- 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-nightly==2.5.0.dev2021032900
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.8.1
- korean-lunar-calendar==0.2.1
- llvmlite==0.36.0
- missingno==0.4.2
- mistune==0.8.4
- mleap==0.17.0
- mlflow-skinny==1.18.0
- msrest==0.6.21
- multimethod==1.4
- nbclient==0.5.3
- nbconvert==6.1.0
- nbformat==5.1.3
- nest-asyncio==1.5.1
- notebook==6.4.0
- numba==0.53.1
- opt-einsum==3.3.0
- pandas-profiling==3.0.0
- pandocfilters==1.4.3
- petastorm==0.11.1
- phik==0.11.2
- prometheus-client==0.11.0
- pyarrow==1.0.1
- pydantic==1.8.2
- pymeeus==0.5.11
- pyrsistent==0.18.0
- pywavelets==1.1.1
- pyyaml==5.4.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- send2trash==1.7.1
- shap==0.39.0
- slicer==0.0.7
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- tangled-up-in-unicode==0.1.0
- tensorboard==2.5.0
- tensorboard-data-server==0.6.1
- tensorboard-plugin-wit==1.8.0
- tensorflow-cpu==2.5.0
- tensorflow-estimator==2.5.0
- termcolor==1.1.0
- terminado==0.10.1
- testpath==0.5.0
- visions==0.7.1
- webencodings==0.5.1
- widgetsnbextension==3.5.1
- xgboost==1.4.2
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
- ca-certificates=2021.5.25=h06a4308_1
- cachetools=4.2.2=pyhd3eb1b0_0
- certifi=2021.5.30=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
- gast=0.4.0=py_0
- 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
- gunicorn=20.0.4=py38h06a4308_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
- bottleneck==1.3.2
- 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
- grpcio==1.34.1
- h5py==3.1.0
- hijri-converter==2.1.3
- holidays==0.10.5.2
- horovod==0.22.1
- 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-nightly==2.5.0.dev2021032900
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.8.1
- korean-lunar-calendar==0.2.1
- llvmlite==0.36.0
- missingno==0.4.2
- mistune==0.8.4
- mleap==0.17.0
- mlflow-skinny==1.18.0
- msrest==0.6.21
- multimethod==1.4
- nbclient==0.5.3
- nbconvert==6.1.0
- nbformat==5.1.3
- nest-asyncio==1.5.1
- notebook==6.4.0
- numba==0.53.1
- opt-einsum==3.3.0
- pandas-profiling==3.0.0
- pandocfilters==1.4.3
- petastorm==0.11.1
- phik==0.11.2
- pyarrow==1.0.1
- pydantic==1.8.2
- 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==1.7.1
- shap==0.39.0
- slicer==0.0.7
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- tangled-up-in-unicode==0.1.0
- tensorboard==2.5.0
- tensorboard-data-server==0.6.1
- tensorboard-plugin-wit==1.8.0
- tensorflow==2.5.0
- tensorflow-estimator==2.5.0
- termcolor==1.1.0
- terminado==0.10.1
- testpath==0.5.0
- torch==1.9.0
- torchvision==0.10.0
- visions==0.7.1
- webencodings==0.5.1
- widgetsnbextension==3.5.1
- xgboost==1.4.2
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 8.4.
مكتبات Java وScala (مجموعة Scala 2.12)
بالإضافة إلى مكتبات Java و Scala في Databricks Runtime 8.4، يحتوي Databricks Runtime 8.4 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 | 1.18.0 |
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 | 1.18.0 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |