Databricks Runtime 13.0 for Machine Learning (EoS)
Uwaga
Obsługa tej wersji środowiska Databricks Runtime została zakończona. Aby uzyskać datę zakończenia pomocy technicznej, zobacz Historia zakończenia pomocy technicznej. Wszystkie obsługiwane wersje środowiska Databricks Runtime można znaleźć w temacie Databricks Runtime release notes versions and compatibility (Wersje i zgodność środowiska Databricks Runtime).
Środowisko Databricks Runtime 13.0 for Machine Learning zapewnia gotowe do użycia środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych oparte na środowisku Databricks Runtime 13.0 (EoS). Środowisko Databricks Runtime ML zawiera wiele popularnych bibliotek uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i XGBoost. Środowisko Databricks Runtime ML obejmuje rozwiązanie AutoML— narzędzie do automatycznego trenowania potoków uczenia maszynowego. Środowisko Databricks Runtime ML obsługuje również trenowanie rozproszonego uczenia głębokiego przy użyciu struktury Horovod.
Aby uzyskać więcej informacji, w tym instrukcje dotyczące tworzenia klastra uczenia maszynowego usługi Databricks Runtime, zobacz Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w usłudze Databricks.
Nowe funkcje i ulepszenia
Środowisko Databricks Runtime 13.0 ML jest oparte na środowisku Databricks Runtime 13.0. Aby uzyskać informacje o nowościach w środowisku Databricks Runtime 13.0, w tym apache Spark MLlib i SparkR, zobacz informacje o wersji środowiska Databricks Runtime 13.0 (EoS).
Zmiany w automl
W środowisku Databricks Runtime 13.0 ML i nowszym rozwiązanie AutoML nie jest obsługiwane w przypadku obszarów roboczych ze zgodnością FedRAMP .
Aby uzyskać więcej informacji na temat rozwiązania AutoML, zobacz Co to jest rozwiązanie AutoML?.
Ulepszenia magazynu funkcji usługi Databricks
W obszarach roboczych z obsługą wykazu aparatu Unity w klastrze z uruchomionym środowiskiem Databricks Runtime 13.0 ML lub nowszym można publikować tabele funkcji obszaru roboczego i wykazu aparatu Unity w sklepach online usługi Cosmos DB.
Aby uzyskać więcej informacji na temat magazynu funkcji usługi Databricks, zobacz Inżynieria funkcji i obsługa.
Środowisko systemu
Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 13.0 ML różni się od środowiska Databricks Runtime 13.0 w następujący sposób:
-
DBUtils: Środowisko uruchomieniowe Databricks Runtime ML nie zawiera narzędzia biblioteki (dbutils.library) (starsza wersja).
Zamiast tego użyj
%pippoleceń. Zobacz Biblioteki języka Python o zakresie notesu. - W przypadku klastrów gpu środowisko Databricks Runtime ML obejmuje następujące biblioteki procesora GPU FIRMY NVIDIA:
- CUDA 11.7
- cuDNN 8.5.0.96-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 7.2.2
Środowisko Databricks Runtime 13.0 ML zawiera bibliotekę XGBoost 1.7.2, która nie obsługuje klastrów gpu z możliwościami obliczeniowymi 5.2 i nowszymi.
Pakiet miniconda został usunięty z środowiska Databricks Runtime 13.0 ML.
Biblioteki
W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 13.0 ML, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 13.0.
W tej sekcji:
- Biblioteki najwyższego poziomu
- Biblioteki języka Python
- Biblioteki języka R
- Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Biblioteki najwyższego poziomu
Środowisko Databricks Runtime 13.0 ML obejmuje następujące biblioteki najwyższego poziomu:
- GraphFrames
- Horovod i HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Biblioteki języka Python
Środowisko Databricks Runtime 13.0 ML używa usługi Virtualenv do zarządzania pakietami języka Python i zawiera wiele popularnych pakietów uczenia maszynowego.
Wprowadzono następujące biblioteki języka Python w środowisku Databricks Runtime 13.0 ML:
- przyspieszać
- usługi Power BI
- evaluate
- profilowanie danych
Oprócz pakietów określonych w poniższych sekcjach środowisko Databricks Runtime 13.0 ML zawiera również następujące pakiety:
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.17.0
Aby odtworzyć środowisko Języka Python środowiska Databricks Runtime ML w lokalnym środowisku wirtualnym języka Python, pobierz plik requirements-13.0.txt i uruchom polecenie pip install -r requirements-13.0.txt. To polecenie instaluje wszystkie biblioteki typu open source używane przez usługę Databricks Runtime ML, ale nie instaluje bibliotek opracowanych przez usługę Databricks, takich jak databricks-automl, databricks-feature-storelub rozwidlenie usługi Databricks .hyperopt
Biblioteki języka Python w klastrach procesora CPU
| Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | przyspieszać | 0.16.0 | aiohttp | 3.8.4 |
| aiosignal | 1.3.1 | appdirs | 1.4.4 | argon2-cffi | 21.3.0 |
| argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | Astor | 0.8.1 | asttokens | 2.2.1 |
| astunparse | 1.6.3 | limit czasu asynchronicznego | 4.0.2 | attrs | 21.4.0 |
| azure-core | 1.26.3 | azure-cosmos | 4.3.1b1 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.11.1 | black (czarny) | 22.6.0 |
| wybielacz | 4.1.0 | kierunkowskaz | 1.4 | blis | 0.7.9 |
| boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 | cachetools | 4.2.4 |
| katalog | 2.0.8 | kodery kategorii | 2.6.0 | certifi | 2022.9.14 |
| cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
| kliknięcie | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
| słodycze | 0.0.4 | configparser | 5.2.0 | konwertuj | 2.4.0 |
| kryptografia | 37.0.1 | rowerzysta | 0.11.0 | cymem | 2.0.7 |
| Cython | 0.29.32 | databricks-automl-runtime | 0.2.16 | databricks-cli | 0.17.4 |
| databricks-feature-store | 0.11.0 | usługi Power BI | 2.10.0 | dbl-tempo | 0.1.12 |
| dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.5.1 | dekorator | 5.1.1 |
| defusedxml | 0.7.1 | koper | 0.3.4 | diskcache | 5.4.0 |
| distlib | 0.3.6 | docstring-to-markdown | 0,11 | punkty wejścia | 0,4 |
| efem | 4.1.4 | evaluate | 0.4.0 | Wykonywanie | 1.2.0 |
| aspekty — omówienie | 1.0.2 | fastjsonschema | 2.16.3 | fasttext | 0.9.2 |
| filelock | 3.6.0 | Flask | 1.1.2 | flatbuffers | 23.3.3 |
| fonttools | 4.25.0 | zamrożona lista | 1.3.3 | fsspec | 2022.7.1 |
| przyszłość | 0.18.2 | Gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.10 |
| GitPython | 3.1.27 | google-auth | 1.33.0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 |
| makaron google | 0.2.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 | grpcio | 1.48.1 |
| stan obiektu grpcio | 1.48.1 | gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.7.0 | konwerter hidżri | 2.2.4 | wakacje | 0.19 |
| horovod | 0.27.0 | htmlmin | 0.1.12 | httplib2 | 0.20.2 |
| przytulanieface-hub | 0.13.2 | idna | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 |
| niezrównoważona nauka | 0.8.1 | importlib-metadata | 4.11.3 | ipykernel | 6.17.1 |
| ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
| isodate | 0.6.1 | jegodangerous | 2.0.1 | jedi | 0.18.1 |
| Jeepney | 0.7.1 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | jsonschema | 4.16.0 |
| jupyter-client | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.11.0 | keyring | 23.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.2 | koreański kalendarz księżycowy | 0.3.1 | langcodes | 3.3.0 |
| launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
| libclang | 15.0.6.1 | lightgbm | 3.3.5 | llvmlite | 0.38.0 |
| KsiężycowyCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 | Znaczniki języka Markdown | 3.3.4 |
| MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.2 | biblioteka matplotlib-inline | 0.1.6 |
| Mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 | mleap | 0.20.0 |
| mlflow-skinny | 2.2.1 | więcej itertools | 8.10.0 | multidict | 6.0.4 |
| multimethod | 1.9.1 | przetwarzanie wieloprocesowe | 0.70.12.2 | szmurhash | 1.0.9 |
| mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
| nbformat | 5.5.0 | nest-asyncio | 1.5.5 | networkx | 2.8.4 |
| nltk | 3.7 | nodeenv | 1.7.0 | notes | 6.4.12 |
| numba | 0.55.1 | numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 |
| opt-einsum | 3.3.0 | opakowanie | 21,3 | Pandas | 1.4.4 |
| Profilowanie biblioteki pandas | 3.6.6 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 |
| parso | 0.8.3 | pathspec | 0.9.0 | pathy | 0.10.1 |
| Patsy | 0.5.2 | petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
| phik | 0.12.3 | pickleshare | 0.7.5 | Poduszka | 9.2.0 |
| pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 | kreślenie | 5.9.0 |
| wtyczka | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.2 | preshed | 3.0.8 |
| prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 | prorok | 1.1.2 |
| protobuf | 3.19.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
| ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 | pyarrow | 7.0.0 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.10.3 |
| pycparser | 2.21 | pydantic | 1.10.6 | pyflakes | 3.0.1 |
| Pygments | 2.11.2 | PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 |
| PyMeeus | 0.5.12 | PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 4.0.32 |
| pyparsing | 3.0.9 | pyright | 1.1.294 | pirstent | 0.18.0 |
| python-dateutil | 2.8.2 | Python-editor | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 |
| python-lsp-server | 1.7.1 | pytoolconfig | 1.2.2 | pytz | 2022.1 |
| PyWavelets | 1.3.0 | PyYAML | 6.0 | pyzmq | 23.2.0 |
| regex | 2022.7.9 | żądania | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| Odpowiedzi | 0.18.0 | lina | 1.7.0 | rsa | 4.9 |
| s3transfer | 0.6.0 | scikit-learn | 1.1.1 | scipy | 1.9.1 |
| seaborn | 0.11.2 | SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 |
| setuptools | 63.4.1 | Shap | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 |
| Sześć | 1.16.0 | krajalnica | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 |
| smmap | 5.0.0 | zupy | 2.3.1 | spacy | 3.5.0 |
| spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.4 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
| sqlparse | 0.4.2 | srsly | 2.4.6 | ssh-import-id | 5,11 |
| stack-data | 0.6.2 | statsmodels | 0.13.2 | tabulacji | 0.8.10 |
| splątane-up-in-unicode | 0.2.0 | Wytrzymałość | 8.0.1 | tablica tensorboard | 2.11.0 |
| tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-profile | 2.11.1 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 |
| tensorflow-cpu | 2.11.0 | tensorflow-estimator | 2.11.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.31.0 |
| termcolor | 2.2.0 | terminado | 0.13.1 | ścieżka testowa | 0.6.0 |
| cienki | 8.1.9 | threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| tokenizatory | 0.13.2 | tomli | 2.0.1 | pochodnia | 1.13.1+procesor |
| torchvision | 0.14.1+ procesor | tornado | 6.1 | tqdm | 4.64.1 |
| traitlety | 5.1.1 | Transformatory | 4.26.1 | osłona typów | 2.13.3 |
| typer | 0.7.0 | typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 |
| nienadzorowane uaktualnienia | 0.1 | urllib3 | 1.26.11 | virtualenv | 20.16.3 |
| Wizje | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.1 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.58.0 |
| Werkzeug | 2.0.3 | whatthepatch | 1.0.2 | koło | 0.37.1 |
| widgetsnbextension | 3.6.1 | zawijanie | 1.14.1 | xgboost | 1.7.4 |
| xxhash | 3.2.0 | yapf | 0.31.0 | Yarl | 1.8.2 |
| profilowanie danych | 4.1.0 | zipp | 3.8.0 |
Biblioteki języka Python w klastrach gpu
| Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | przyspieszać | 0.16.0 | aiohttp | 3.8.4 |
| aiosignal | 1.3.1 | appdirs | 1.4.4 | argon2-cffi | 21.3.0 |
| argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | Astor | 0.8.1 | asttokens | 2.2.1 |
| astunparse | 1.6.3 | limit czasu asynchronicznego | 4.0.2 | attrs | 21.4.0 |
| azure-core | 1.26.3 | azure-cosmos | 4.3.1b1 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.11.1 | black (czarny) | 22.6.0 |
| wybielacz | 4.1.0 | kierunkowskaz | 1.4 | blis | 0.7.9 |
| boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 | cachetools | 4.2.4 |
| katalog | 2.0.8 | kodery kategorii | 2.6.0 | certifi | 2022.9.14 |
| cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
| kliknięcie | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
| słodycze | 0.0.4 | configparser | 5.2.0 | konwertuj | 2.4.0 |
| kryptografia | 37.0.1 | rowerzysta | 0.11.0 | cymem | 2.0.7 |
| Cython | 0.29.32 | databricks-automl-runtime | 0.2.16 | databricks-cli | 0.17.4 |
| databricks-feature-store | 0.11.0 | usługi Power BI | 2.10.0 | dbl-tempo | 0.1.12 |
| dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.5.1 | dekorator | 5.1.1 |
| defusedxml | 0.7.1 | koper | 0.3.4 | diskcache | 5.4.0 |
| distlib | 0.3.6 | docstring-to-markdown | 0,11 | punkty wejścia | 0,4 |
| efem | 4.1.4 | evaluate | 0.4.0 | Wykonywanie | 1.2.0 |
| aspekty — omówienie | 1.0.2 | fastjsonschema | 2.16.3 | fasttext | 0.9.2 |
| filelock | 3.6.0 | Flask | 1.1.2 | flatbuffers | 23.3.3 |
| fonttools | 4.25.0 | zamrożona lista | 1.3.3 | fsspec | 2022.7.1 |
| przyszłość | 0.18.2 | Gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.10 |
| GitPython | 3.1.27 | google-auth | 1.33.0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 |
| makaron google | 0.2.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 | grpcio | 1.48.1 |
| stan obiektu grpcio | 1.48.1 | gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.7.0 | konwerter hidżri | 2.2.4 | wakacje | 0.19 |
| horovod | 0.27.0 | htmlmin | 0.1.12 | httplib2 | 0.20.2 |
| przytulanieface-hub | 0.13.1 | idna | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 |
| niezrównoważona nauka | 0.8.1 | importlib-metadata | 4.11.3 | ipykernel | 6.17.1 |
| ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
| isodate | 0.6.1 | jegodangerous | 2.0.1 | jedi | 0.18.1 |
| Jeepney | 0.7.1 | Jinja2 | 2.11.3 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | jsonschema | 4.16.0 |
| jupyter-client | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.11.0 | keyring | 23.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.2 | koreański kalendarz księżycowy | 0.3.1 | langcodes | 3.3.0 |
| launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
| libclang | 15.0.6.1 | lightgbm | 3.3.5 | llvmlite | 0.38.0 |
| KsiężycowyCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 | Znaczniki języka Markdown | 3.3.4 |
| MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.2 | biblioteka matplotlib-inline | 0.1.6 |
| Mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 | mleap | 0.20.0 |
| mlflow-skinny | 2.2.1 | więcej itertools | 8.10.0 | multidict | 6.0.4 |
| multimethod | 1.9.1 | przetwarzanie wieloprocesowe | 0.70.12.2 | szmurhash | 1.0.9 |
| mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
| nbformat | 5.5.0 | nest-asyncio | 1.5.5 | networkx | 2.8.4 |
| nltk | 3.7 | nodeenv | 1.7.0 | notes | 6.4.12 |
| numba | 0.55.1 | numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 |
| opt-einsum | 3.3.0 | opakowanie | 21,3 | Pandas | 1.4.4 |
| Profilowanie biblioteki pandas | 3.6.6 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 |
| parso | 0.8.3 | pathspec | 0.9.0 | pathy | 0.10.1 |
| Patsy | 0.5.2 | petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
| phik | 0.12.3 | pickleshare | 0.7.5 | Poduszka | 9.2.0 |
| pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 | kreślenie | 5.9.0 |
| wtyczka | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.2 | preshed | 3.0.8 |
| prompt-toolkit | 3.0.36 | prorok | 1.1.2 | protobuf | 3.19.4 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | pyarrow | 7.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.10.3 | pycparser | 2.21 |
| pydantic | 1.10.6 | pyflakes | 3.0.1 | Pygments | 2.11.2 |
| PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | PyMeeus | 0.5.12 |
| PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 4.0.32 | pyparsing | 3.0.9 |
| pyright | 1.1.294 | pirstent | 0.18.0 | python-dateutil | 2.8.2 |
| Python-editor | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 | python-lsp-server | 1.7.1 |
| pytoolconfig | 1.2.2 | pytz | 2022.1 | PyWavelets | 1.3.0 |
| PyYAML | 6.0 | pyzmq | 23.2.0 | regex | 2022.7.9 |
| żądania | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 | Odpowiedzi | 0.18.0 |
| lina | 1.7.0 | rsa | 4.9 | s3transfer | 0.6.0 |
| scikit-learn | 1.1.1 | scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 |
| SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 63.4.1 |
| Shap | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 | Sześć | 1.16.0 |
| krajalnica | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
| zupy | 2.3.1 | spacy | 3.5.0 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.4 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.2 |
| srsly | 2.4.6 | ssh-import-id | 5,11 | stack-data | 0.6.2 |
| statsmodels | 0.13.2 | tabulacji | 0.8.10 | splątane-up-in-unicode | 0.2.0 |
| Wytrzymałość | 8.0.1 | tablica tensorboard | 2.11.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-profile | 2.11.1 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow | 2.11.0 |
| tensorflow-estimator | 2.11.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.31.0 | termcolor | 2.2.0 |
| terminado | 0.13.1 | ścieżka testowa | 0.6.0 | cienki | 8.1.9 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizatory | 0.13.2 |
| tomli | 2.0.1 | pochodnia | 1.13.1+cu117 | torchvision | 0.14.1+cu117 |
| tornado | 6.1 | tqdm | 4.64.1 | traitlety | 5.1.1 |
| Transformatory | 4.26.1 | osłona typów | 2.13.3 | typer | 0.7.0 |
| typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 | nienadzorowane uaktualnienia | 0.1 |
| urllib3 | 1.26.11 | virtualenv | 20.16.3 | Wizje | 0.7.5 |
| wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.1 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.58.0 | Werkzeug | 2.0.3 |
| whatthepatch | 1.0.2 | koło | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 |
| zawijanie | 1.14.1 | xgboost | 1.7.4 | xxhash | 3.2.0 |
| yapf | 0.31.0 | Yarl | 1.8.2 | profilowanie danych | 4.1.0 |
| zipp | 3.8.0 |
Biblioteki R
Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 13.0.
Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 13.0 środowisko Databricks Runtime 13.0 ML zawiera następujące dane JAR:
Klastry procesora CPU
| Identyfikator grupy | Identyfikator artefaktu | Wersja |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | v0.20.0-db2 |
| 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-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.2.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
Klastry procesora GPU
| Identyfikator grupy | Identyfikator artefaktu | Wersja |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | v0.20.0-db2 |
| 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-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.2.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |