Machine Learning용 Databricks Runtime 15.0(EoS)
참고 사항
이 Databricks Runtime 버전에 대한 지원이 종료되었습니다. 지원 종료 날짜는 지원 종료 기록을 참조하세요. 지원되는 모든 Databricks Runtime 버전은 Databricks Runtime 릴리스 정보 버전 및 호환성을 참조하세요.
Machine Learning용 Databricks Runtime 15.0은 Databricks Runtime 15.0(EoS)을 기반으로 즉시 사용 가능한 기계 학습 및 데이터 과학 환경을 제공합니다. Databricks Runtime ML에는 TensorFlow, PyTorch 및 XGBoost를 포함하여 널리 사용되는 많은 기계 학습 라이브러리가 포함되어 있습니다. Databricks Runtime ML에는 기계 학습 파이프라인을 자동으로 학습시키는 도구인 AutoML이 포함되어 있습니다. Databricks Runtime ML은 Horovod를 사용한 분산 딥 러닝 학습도 지원합니다.
새로운 기능 및 향상 기능
Databricks Runtime 15.0 ML은 Databricks Runtime 15.0을 기반으로 빌드됩니다. Apache Spark MLlib 및 SparkR을 포함하여 Databricks Runtime 15.0의 새로운 기능에 대한 자세한 내용은 Databricks Runtime 15.0(EoS) 릴리스 정보를 참조하세요.
호환성이 손상되는 변경
레거시 Databricks CLI는 기본적으로 더 이상 설치되지 않습니다.
미리 설치된 MLflow 버전에 레거시 Databricks CLI(databricks/databricks-cli)가 필요했기 때문에 Databricks Runtime 14.3 LTS ML 이하에서는 자동으로 $PATH에 설치되었습니다. Databricks Runtime 15.0 ML에는 레거시 CLI가 필요하지 않은 MLflow 버전 2.10.2가 포함되어 있습니다.
Databricks Runtime 15.0 ML부터 레거시 Databricks CLI는 더 이상 자동으로 $PATH에 설치되지 않습니다. 이는 런타임에 설치되는 레거시 CLI에 의존하는 사용자에게 중대한 변경입니다.
%sh databricks ...와 같은 명령은 Databricks Runtime 15.0 ML 이상에서 더 이상 작동하지 않습니다.
Notebook에서 레거시 Databricks CLI를 계속 사용하려면 클러스터 또는 Notebook 라이브러리로 설치합니다. 새 Databricks CLI(databricks/cli)는 웹 터미널에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 웹 터미널 및 Databricks CLI 사용을 참조하세요.
Databricks Runtime 15.0 ML부터 MLeap을 더 이상 사용할 수 없습니다.
Databricks Runtime 15.0 ML 이상에서 MLeap을 더 이상 사용할 수 없습니다. JVM 기반 프레임워크에 배포할 모델을 패키지할 때 Databricks에서는 ONNX 형식을 사용하는 것이 좋습니다.
Horovod 및 HorovodRunner 사용 중지 권고
Horovod 및 HorovodRunner는 이제 더 이상 사용되지 않습니다. 분산 딥 러닝의 경우 Databricks는 PyTorch와 함께 분산 학습에 TorchDistributor를 사용하거나 TensorFlow를 사용한 분산 학습을 위해 tf.distribute.Strategy API를 사용하는 것이 좋습니다. Horovod 및 HorovodRunner는 Databricks Runtime 15.0 ML에 미리 설치되어 있지만, 다음 주요 Databricks Runtime ML 버전에서 제거될 예정입니다.
참고
horovod.spark는 pyarrow 버전 11.0 이상을 지원하지 않습니다(관련 GitHub 문제 참조). Databricks Runtime 15.0 ML에는 pyarrow 버전 14.0.1이 포함되어 있습니다. Databricks Runtime 15.0 ML 이상과 함께 horovod.spark을 사용 하려면 11.0 미만의 버전을 지정하여 pyarrow를 수동으로 설치해야 합니다.
시스템 환경
Databricks Runtime 15.0 ML의 시스템 환경은 다음과 같은 면에서 Databricks Runtime 15.0과 다릅니다.
- GPU 클러스터의 경우 Databricks Runtime ML에는 다음과 같은 NVIDIA GPU 라이브러리가 포함됩니다.
- CUDA 12.1
- cuDNN 8.9.0.131-1
- NCCL 2.17.1
- TensorRT 8.6.1.6-1
라이브러리
다음 섹션에서는 Databricks Runtime 15.0에 포함된 라이브러리와 다른 Databricks Runtime 15.0 ML에 포함된 라이브러리를 나열합니다.
이 구역의 내용:
최상위 계층 라이브러리
Databricks Runtime 15.0 ML에는 다음과 같은 최상위 계층 라이브러리가 포함되어 있습니다.
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- Tensorflow
- TensorBoard
- Scikit-learn
- (사용되지 않음) Horovod 및 HorovodRunner
Python 라이브러리
Databricks Runtime 15.0 ML은 Python 패키지 관리에 virtualenv를 사용하며 많은 자주 사용되는 ML 패키지를 포함합니다.
다음 섹션에 지정된 패키지 외에도 Databricks Runtime 15.0 ML에는 다음 패키지도 포함됩니다.
- hyperopt 0.2.7+db4
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.25.0
로컬 Python 가상 환경에서 Databricks Runtime ML Python 환경을 재현하려면 requirements-15.0.txt 파일을 다운로드하고 pip install -r requirements-15.0.txt를 실행합니다. 이 명령은 Databricks Runtime ML이 사용하는 모든 오픈 소스 라이브러리를 설치하지만 databricks-automl, databricks-feature-store 또는 hyperopt의 Databricks 포크와 같은 Databricks에서 개발한 라이브러리는 설치하지 않습니다.
CPU 클러스터의 Python 라이브러리
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | 가속하다 | 0.25.0 | aiohttp | 3.8.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | anyio | 3.5.0 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | 아스토르 | 0.8.1 |
| asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
| 속성 | 22.1.0 | 오디오읽기 | 3.0.1 | azure-core | 1.30.1 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12.19.0 | azure-storage-file-datalake (Azure 스토리지 파일 데이터레이크) | 12.14.0 |
| 백콜 | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.2 |
| 검정색 | 23.3.0 | 표백제 | 4.1.0 | 축복된 | 1.20.0 |
| 방향지시등 | 1.4 | 블리스 | 0.7.11 | boto3 | 1.34.39 |
| botocore | 1.34.39 | 캐시툴즈 | 5.3.3 | catalogue | 2.0.10 |
| 범주 인코더 | 2.6.3 | certifi | 2023.7.22 | cffi | 1.15.1 |
| chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 | 클릭 | 8.0.4 |
| cloudpathlib | 0.16.0 | cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.1 |
| 다채로운 | 0.5.6 | 통신 | 0.1.2 | 과자 | 0.1.4 |
| configparser | 5.2.0 | contourpy | 1.0.5 | 암호화 | 41.0.3 |
| 사이클러 | 0.11.0 | cymem | 2.0.8 | Cython | 0.29.32 |
| 다사이트 | 1.8.1 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-특성 엔지니어링 | 0.3.0 |
| 데이터브릭스 SDK | 0.20.0 | dataclasses-json | 0.6.4 | 데이터셋 | 2.16.1 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 |
| 데코레이터 | 5.1.1 | deepspeed | 0.13.1 | defusedxml | 0.7.1 |
| 딜 | 0.3.6 | 디스크 캐시 | 5.6.3 | distlib | 0.3.8 |
| dm-tree | 0.1.8 | 진입점 | 0.4 | 평가하다 | 0.4.1 |
| 실행 중 | 0.8.3 | 요소 개요 | 1.1.1 | Farama-알림 | 0.0.4 |
| fastjsonschema | 2.19.1 | fasttext | 0.9.2 | 파일 잠금 | 3.9.0 |
| Flask | 2.2.5 | flatbuffers | 23.5.26 | fonttools | 4.25.0 |
| frozenlist | 1.3.3 | fsspec | 2023.5.0 | 미래 | 0.18.3 |
| 고스트 | 0.4.0 | gitdb (Git 데이터베이스) | 4.0.11 | GitPython | 3.1.27 |
| google-api-core | 2.17.1 | 구글-오쓰 | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 |
| google-cloud-core (구글 클라우드 코어) | 2.4.1 | google-cloud-storage (구글 클라우드 스토리지) | 2.11.0 | 구글-CRC32C | 1.5.0 |
| 구글-파스타 | 0.2.0 | 구글-재개-미디어 | 2.7.0 | googleapis-common-protos | 1.62.0 |
| gpustat | 1.1.1 | greenlet | 2.0.1 | grpcio | 1.60.0 |
| grpcio-status | 1.60.0 | gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
| 체육관 | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 | h5py | 3.9.0 |
| hjson | 3.1.0 | 휴일 | 0.38 | horovod | 0.28.1+db1 |
| htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.4 | httplib2 | 0.20.2 |
| httpx | 0.27.0 | huggingface-hub | 0.20.2 | idna | 3.4 |
| ImageHash | 4.3.1 | imageio | 2.31.1 | imbalanced-learn | 0.11.0 |
| importlib-metadata | 6.0.0 | importlib_resources | 6.1.2 | ipyflow-core | 0.0.198 |
| ipykernel | 6.25.1 | ipython | 8.15.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 8.0.4 | isodate | 0.6.1 | itsdangerous | 2.0.1 |
| jax-jumpy | 1.0.0 | jedi | 0.18.1 | 지프니 (필리핀의 대중 교통수단) | 0.7.1 |
| Jinja2 | 3.1.2 | jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 |
| joblibspark | 0.5.1 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 2.4 |
| jsonschema | 4.17.3 | jupyter-서버 | 1.23.4 | jupyter_client | 7.4.9 |
| jupyter_core | 5.3.0 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 3.0.5 |
| Keras | 2.15.0 | 열쇠고리 | 23.5.0 | 키위솔버 (kiwisolver) | 1.4.4 |
| langchain | 0.1.3 | langchain-community | 0.0.20 | langchain-core | 0.1.23 |
| 언어 코드 | 3.3.0 | langsmith | 0.0.87 | launchpadlib | 1.10.16 |
| lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | 레이지 로더 | 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 | 마시멜로 | 3.21.1 | matplotlib | 3.7.2 |
| matplotlib-inline | 0.1.6 | mdurl | 0.1.0 | 조율이 잘못되다 | 0.8.4 |
| ml-dtypes | 0.2.0 | mlflow-skinny | 2.10.2 | more-itertools | 8.10.0 |
| mpmath | 1.3.0 | msgpack | 1.0.8 | multidict | 6.0.2 |
| 다중 방법 | 1.11.2 | 멀티프로세스 | 0.70.14 | murmurhash | 1.0.10 |
| mypy-extensions | 0.4.3 | nbclassic | 0.5.5 | nbclient | 0.5.13 |
| nbconvert | 6.5.4 | nbformat | 5.7.0 | nest-asyncio | 1.5.6 |
| networkx | 3.1 | 닌자 | 1.11.1.1 | nltk | 3.8.1 |
| 노트북 | 6.5.4 | notebook_shim | 0.2.2 | numba | 0.57.1 |
| numpy | 1.23.5 | nvidia-ml-py | 12.535.133 | oauthlib | 3.2.0 |
| openai | 1.9.0 | opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 |
| opt-einsum | 3.3.0 | 패키징 | 23.2 | pandas | 2.0.3 |
| pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 | parso | 0.8.3 |
| pathspec | 0.10.3 | 희생양 | 0.5.3 | petastorm | 0.12.1 |
| pexpect (파이썬의 소프트웨어 라이브러리) | 4.8.0 | 피크 | 0.12.4 | pickleshare | 0.7.5 |
| 베개 | 9.4.0 | pip | 23.2.1 | platformdirs | 3.10.0 |
| plotly | 5.9.0 | pmdarima | 2.0.4 | 강아지 | 1.8.1 |
| 프레쉬드 | 3.0.9 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 |
| 예언자 | 1.1.5 | protobuf | 4.24.1 | psutil | 5.9.0 |
| psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
| py-cpuinfo (파이-씨피유인포) | 8.0.0 | py-spy | 0.3.14 | pyarrow | 14.0.1 |
| pyarrow-hotfix | 0.6 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
| pybind11 | 2.11.1 | 피콜로 | 0.0.52 | pycparser | 2.21 |
| pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 | PyGObject | 3.42.1 |
| PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 | pynvml | 11.5.0 |
| pyodbc | 4.0.38 | pyparsing | 3.0.9 | pyrsistent | 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 | PyWavelets | 1.4.1 |
| PyYAML | 6.0 | pyzmq | 23.2.0 | 광선 | 2.9.3 |
| regex | 2022.7.9 | 요청 | 2.31.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| 응답 | 0.13.3 | 부유한 | 13.7.1 | rsa | 4.9 |
| s3transfer | 0.10.0 | safetensors | 0.3.2 | scikit-image | 0.20.0 |
| scikit-learn | 1.3.0 | scipy | 1.11.1 | 시본 | 0.12.2 |
| SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | 문장 변환기(sentence-transformers) | 2.2.2 |
| sentencepiece | 0.1.99 | setuptools | 68.0.0 | 샤프 | 0.44.0 |
| simplejson | 3.17.6 | 6 | 1.16.0 | 슬라이서 | 0.0.7 |
| 스마트-오픈 | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 |
| 사운드파일 | 0.12.1 | 수프 체 | 2.4 | soxr | 0.3.7 |
| spacy | 3.7.2 | spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 |
| spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 |
| srsly | 2.4.8 | ssh-import-id | 5.11 | 스택-데이터 | 0.2.0 |
| stanio | 0.3.0 | statsmodels | 0.14.0 | sympy | 1.11.1 |
| tangled-up-in-unicode | 0.2.0 | 끈기 | 8.2.2 | tensorboard | 2.15.1 |
| 텐서보드 데이터 서버 | 0.7.2 | tensorboard-plugin-profile | 2.15.0 | tensorboardX | 2.6.2.2 |
| tensorflow-cpu | 2.15.0 | tensorflow-estimator | 2.15.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.36.0 |
| termcolor | 2.4.0 | 완료 | 0.17.1 | thinc | 8.2.3 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tifffile | 2021.7.2 | tiktoken | 0.5.2 |
| tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 | 토크나이저 | 0.15.0 |
| 토치 | 2.1.2+cpu | torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.16.2+cpu |
| tornado | 6.3.2 | tqdm | 4.65.0 | traitlets | 5.7.1 |
| 변환기 | 4.36.2 | 타입가드 | 2.13.3 | 타이핑하는 사람 | 0.9.0 |
| typing-inspect | 0.9.0 | typing_extensions | 4.7.1 | tzdata | 2022.1 |
| ujson | 5.4.0 | 자동 업데이트 | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 |
| virtualenv | 20.21.0 | 비전 | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
| 와사비 | 1.1.2 | wcwidth | 0.2.5 | 족제비 | 0.3.4 |
| 웹 인코딩 | 0.5.1 | 웹소켓 클라이언트 | 0.58.0 | 도구 | 2.2.3 |
| 바퀴 | 0.38.4 | widgetsnbextension (위젯 확장 프로그램) | 4.0.5 | wordcloud | 1.9.3 |
| 감싸인 | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 |
| yarl | 1.8.1 | ydata-profiling | 4.5.1 | zipp | 3.11.0 |
GPU 클러스터의 Python 라이브러리
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | 가속하다 | 0.25.0 | aiohttp | 3.8.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | anyio | 3.5.0 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | 아스토르 | 0.8.1 |
| 에이에스티토큰 | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | 아신크-타임아웃 | 4.0.2 |
| 속성 | 22.1.0 | 오디오리드 | 3.0.1 | azure-core | 1.30.1 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12.19.0 | 애저 스토리지 파일 데이터 레이크 | 12.14.0 |
| 콜백 | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.2 |
| 검정색 | 23.3.0 | 표백제 | 4.1.0 | 축복받은 | 1.20.0 |
| 깜빡이 | 1.4 | 블리스 | 0.7.11 | boto3 | 1.34.39 |
| botocore | 1.34.39 | cachetools | 5.3.3 | 카탈로그 | 2.0.10 |
| 카테고리 인코더 | 2.6.3 | 인증서 | 2023.7.22 | cffi | 1.15.1 |
| chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 | 클릭 | 8.0.4 |
| cloudpathlib | 0.16.0 | cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.1 |
| 형형색색의 | 0.5.6 | 통신 | 0.1.2 | 과자 | 0.1.4 |
| configparser | 5.2.0 | contourpy | 1.0.5 | 암호화 | 41.0.3 |
| 자전거 타는 사람 | 0.11.0 | cymem | 2.0.8 | Cython | 0.29.32 |
| 다사이트 | 1.8.1 | 데이터브릭스-자동ML-런타임 | 0.2.21 | 데이터브릭스-특성 엔지니어링 | 0.3.0 |
| databricks-sdk | 0.20.0 | dataclasses-json | 0.6.4 | 데이터 세트 | 2.16.1 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 |
| 장식가 or 데코레이터 (depending on context) | 5.1.1 | 딥스피드 | 0.13.1 | defusedxml | 0.7.1 |
| 딜 | 0.3.6 | 디스크 캐시 | 5.6.3 | distlib | 0.3.8 |
| dm-tree | 0.1.8 | einops | 0.7.0 | 진입점 | 0.4 |
| 평가하다 | 0.4.1 | 실행 중 | 0.8.3 | 특징 개요 | 1.1.1 |
| Farama-알림 | 0.0.4 | fastjsonschema | 2.19.1 | fasttext | 0.9.2 |
| 파일 잠금 | 3.9.0 | 플래시 주의 | 2.5.0 | 플라스크 | 2.2.5 |
| 플랫버퍼 | 23.5.26 | fonttools | 4.25.0 | 동결 목록 | 1.3.3 |
| fsspec | 2023.5.0 | 미래 | 0.18.3 | gast | 0.4.0 |
| gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.27 | google-api-core | 2.17.1 |
| google-auth | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-cloud-core | 2.4.1 |
| 구글 클라우드 스토리지 | 2.11.0 | google-crc32c | 1.5.0 | 구글 파스타 | 0.2.0 |
| google-resumable-media | 2.7.0 | googleapis-common-protos | 1.62.0 | gpustat | 1.1.1 |
| 그린렛 | 2.0.1 | grpcio | 1.60.0 | grpcio-status | 1.60.0 |
| gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 | 체육관 | 0.28.1 |
| h11 | 0.14.0 | h5py | 3.9.0 | hjson | 3.1.0 |
| 휴일 | 0.38 | horovod | 0.28.1+db1 | htmlmin | 0.1.12 |
| httpcore | 1.0.4 | httplib2 | 0.20.2 | httpx | 0.27.0 |
| huggingface-hub | 0.20.2 | idna | 3.4 | ImageHash | 4.3.1 |
| imageio | 2.31.1 | imbalanced-learn | 0.11.0 | importlib-metadata | 6.0.0 |
| importlib_resources | 6.1.2 | ipyflow-core | 0.0.198 | ipykernel | 6.25.1 |
| ipython | 8.15.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 8.0.4 |
| isodate | 0.6.1 | itsdangerous | 2.0.1 | jax-jumpy | 1.0.0 |
| jedi | 0.18.1 | 필리핀 지프니 (필리핀 대중교통) | 0.7.1 | Jinja2 | 3.1.2 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 |
| jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 2.4 | jsonschema | 4.17.3 |
| jupyter-서버 | 1.23.4 | jupyter_client | 7.4.9 | jupyter_core | 5.3.0 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 3.0.5 | Keras | 2.15.0 |
| 열쇠고리 | 23.5.0 | kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.1.3 |
| langchain-community | 0.0.20 | langchain-core | 0.1.23 | 언어 코드 | 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 |
| 마크다운 (Markdown) | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 2.1.1 |
| 마시멜로 | 3.21.1 | matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
| mdurl | 0.1.0 | mistune | 0.8.4 | ml-dtypes | 0.2.0 |
| mlflow-skinny | 2.10.2 | more-itertools | 8.10.0 | mpmath | 1.3.0 |
| msgpack | 1.0.8 | multidict | 6.0.2 | 다중방법 | 1.11.2 |
| 멀티프로세스 | 0.70.14 | murmurhash(머머리 해쉬 함수) | 1.0.10 | mypy-extensions | 0.4.3 |
| nbclassic | 0.5.5 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.5.4 |
| nbformat | 5.7.0 | nest-asyncio | 1.5.6 | networkx | 3.1 |
| 닌자 | 1.11.1.1 | nltk | 3.8.1 | 노트북 | 6.5.4 |
| 노트북_심 | 0.2.2 | 넘바 | 0.57.1 | numpy | 1.23.5 |
| nvidia-ml-py | 12.535.133 | oauthlib | 3.2.0 | 오픈AI | 1.9.0 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opt-einsum | 3.3.0 |
| 패키징 | 23.2 | pandas | 2.0.3 | pandocfilters | 1.5.0 |
| paramiko | 2.9.2 | 파르소 | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 |
| 희생양 | 0.5.3 | petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
| phik | 0.12.4 | 피클쉐어 | 0.7.5 | 베개 | 9.4.0 |
| pip | 23.2.1 | platformdirs | 3.10.0 | plotly (플롯리) | 5.9.0 |
| pmdarima | 2.0.4 | 강아지 | 1.8.1 | 프레쉬드 | 3.0.9 |
| prompt-toolkit | 3.0.36 | 예언자 | 1.1.5 | protobuf | 4.24.1 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | py-cpuinfo | 8.0.0 | py-spy | 0.3.14 |
| pyarrow | 14.0.1 | pyarrow-hotfix | 0.6 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.11.1 | 피콜로 | 0.0.52 |
| pycparser | 2.21 | pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 |
| PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 |
| pynvml | 11.5.0 | pyodbc | 4.0.38 | pyparsing | 3.0.9 |
| pyrsistent | 0.18.0 | pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil | 2.8.2 |
| 파이썬 에디터 | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 | pytz | 2022년 7월 |
| PyWavelets | 1.4.1 | PyYAML | 6.0 | pyzmq | 23.2.0 |
| 광선 | 2.9.3 | regex | 2022.7.9 | 요청 | 2.31.0 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | 응답 | 0.13.3 | 부유한 | 13.7.1 |
| rsa | 4.9 | s3transfer | 0.10.0 | safetensors | 0.3.2 |
| scikit-image | 0.20.0 | scikit-learn | 1.3.0 | scipy | 1.11.1 |
| 시본 (Python 데이터 시각화 라이브러리) | 0.12.2 | SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 |
| 문장 변환기 | 2.2.2 | sentencepiece | 0.1.99 | setuptools | 68.0.0 |
| 샵 | 0.44.0 | simplejson | 3.17.6 | 6 | 1.16.0 |
| 슬라이서 | 0.0.7 | 스마트-오픈 | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
| sniffio | 1.2.0 | 사운드파일 | 0.12.1 | 수프 씨브 | 2.4 |
| soxr | 0.3.7 | spacy | 3.7.2 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.5 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 |
| sqlparse | 0.4.2 | 진심으로 | 2.4.8 | ssh-import-id | 5.11 |
| 스택 데이터 | 0.2.0 | 스탄이오 | 0.3.0 | statsmodels | 0.14.0 |
| sympy | 1.11.1 | 유니코드 얽히기 | 0.2.0 | 끈기 | 8.2.2 |
| tensorboard (텐서보드) | 2.15.1 | tensorboard-data-server | 0.7.2 | tensorboard-plugin-profile | 2.15.0 |
| tensorboardX | 2.6.2.2 | tensorflow | 2.15.0 | tensorflow-estimator | 2.15.0 |
| tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.36.0 | termcolor | 2.4.0 | 끝났다 | 0.17.1 |
| thinc | 8.2.3 | threadpoolctl | 2.2.0 | tifffile | 2021년 7월 2일 |
| tiktoken | 0.5.2 | tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| 토크나이저 | 0.15.0 | 횃불 | 2.1.2+cu121 | torcheval | 0.0.7 |
| torchvision (토치비전) | 0.16.2+cu121 | tornado | 6.3.2 | tqdm | 4.65.0 |
| traitlets | 5.7.1 | 변환기 | 4.36.2 | 트라이튼 | 2.1.0 |
| 타입가드 | 2.13.3 | typer | 0.9.0 | typing-inspect | 0.9.0 |
| typing_extensions | 4.7.1 | tzdata | 2022.1 | ujson | 5.4.0 |
| 무인 업그레이드 | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 | virtualenv | 20.21.0 |
| 비전 | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | 고추냉이 | 1.1.2 |
| wcwidth | 0.2.5 | 족제비 | 0.3.4 | webencodings | 0.5.1 |
| websocket-client | 0.58.0 | 도구 | 2.2.3 | 바퀴 | 0.38.4 |
| widgetsnbextension | 4.0.5 | wordcloud | 1.9.3 | 포장된 | 1.14.1 |
| xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 | yarl | 1.8.1 |
| ydata-profiling | 4.5.1 | zipp | 3.11.0 |
R 라이브러리
R 라이브러리는 Databricks Runtime 15.0의 R 라이브러리와 동일합니다.
Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.12 클러스터)
Databricks Runtime 15.0의 Java 및 Scala 라이브러리 외에도 Databricks Runtime 15.0 ML에는 다음 JAR이 포함되어 있습니다.
CPU 클러스터
| 그룹 아이디 | 아티팩트 ID | 버전 |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-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 | mlflow-client | 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 |
GPU 클러스터
| 그룹 ID | 아티팩트 ID | 버전 |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-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 | mlflow-client | 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 |