Databricks Runtime 10.2 ل ML (غير مدعوم)
أصدرت Databricks هذه الصورة في ديسمبر 2021.
يوفر Databricks Runtime 10.2 for التعلم الآلي بيئة جاهزة للاستخدام للتعلم الآلي وعلوم البيانات استنادا إلى Databricks Runtime 10.2 (غير مدعوم). يحتوي التعلم الآلي من Databricks Runtime على العديد من مكتبات التعلم الآلي الشائعة، بما في ذلك TensorFlow وPyTorch وXGBoost. يتضمن التعلم الآلي من Databricks Runtime AutoML، وهي أداة لتدريب مسارات التعلم الآلي تلقائيا. يدعم التعلم الآلي من Databricks Runtime أيضا التدريب على التعلم العميق الموزع باستخدام Horovod.
لمزيد من المعلومات، بما في ذلك إرشادات إنشاء مجموعة التعلم الآلي من Databricks Runtime، راجع الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي على Databricks.
ميزات وتحسينات جديدة
تم إنشاء Databricks Runtime 10.2 ML أعلى Databricks Runtime 10.2. للحصول على معلومات حول أحدث الميزات في Databricks Runtime 10.2، بما في ذلك Apache Spark MLlib وSparkR، راجع ملاحظات إصدار Databricks Runtime 10.2 (غير مدعوم).
Databricks Autologging (معاينة عامة)
أصبح التسجيل التلقائي ل Databricks الآن في المعاينة العامة في جميع المناطق. Databricks Autologging هو حل بدون تعليمات برمجية يوفر تتبعا تلقائيا للتجربة لجلسات التدريب على التعلم الآلي على Azure Databricks. باستخدام Databricks Autologging، يتم التقاط معلمات النموذج والمقاييس والملفات ومعلومات دورة حياة البيانات تلقائيا عند تدريب النماذج من مجموعة متنوعة من مكتبات التعلم الآلي الشائعة. يتم تسجيل جلسات التدريب ك MLflow Tracking Runs. يتم أيضا تعقب ملفات النموذج حتى تتمكن من تسجيلها بسهولة إلى سجل نموذج MLflow ونشرها لتسجيل النقاط في الوقت الحقيقي باستخدام MLflow Model Serving.
لمزيد من المعلومات حول Databricks Autologging، راجع Databricks Autologging.
تحسينات على Databricks AutoML
تم إجراء التحسينات التالية على Databricks AutoML.
- يتجاهل AutoML الأعمدة التي تحتوي على قيمة واحدة فقط.
- بالنسبة لمشاكل التصنيف والانحدار، يمكن الآن أن يكون عمود الوقت المستخدم لتقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات التدريب والتحقق من الصحة والاختبار زمنيا نوع سلسلة. في السابق تم دعم الطابع الزمني والعدد الصحيح فقط. راجع تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب/تحقق/اختبار للحصول على التفاصيل.
تحسينات على مخزن ميزات Databricks
تم إجراء التحسينات التالية على Databricks Feature Store.
واجهة مبسطة FeatureStoreClient
تم تبسيط واجهة FeatureStoreClient.
FeatureStoreClient.create_feature_table()تم إهماله. بدلاً من ذلك، استخدمFeatureStoreClient.create_table().FeatureStoreClient.get_feature_table()تم إهماله. بدلاً من ذلك، استخدمFeatureStoreClient.get_table().- يجب تمرير كافة الوسيطات إلى
FeatureStoreClient.publish_table()غيرnameوonline_storeكوسيطات للكلمات الأساسية.
نشر الأعمدة المحددة فقط إلى المتاجر عبر الإنترنت
يدعم Databricks Feature Store الآن نشر الأعمدة المحددة فقط إلى متجر عبر الإنترنت. لمزيد من المعلومات، راجع نشر الميزات المحددة إلى متجر عبر الإنترنت.
التغييرات الرئيسية في بيئة Databricks Runtime ML Python
تم الآن تعطيل تكامل تتبع MLflow التلقائي ل Apache Spark MLlib، والذي تم إهماله في Databricks Runtime 10.1 ML، بشكل افتراضي في Databricks Runtime 10.2 ML. تم استبداله بتكامل PySpark ML Autologging في MLflow، والذي يتم تمكينه افتراضيا باستخدام Databricks Autologging. يسجل التسجيل التلقائي معلومات إضافية تتجاوز ما تم التقاطه من تتبع MLflow التلقائي ل MLlib، بما في ذلك المعلمات والمقاييس والبيانات الاصطناعية المرتبطة بأفضل نموذج.
تمت ترقية حزم Python
- databricks-cli 0.14.3 => 0.16.2
- keras 2.6.0 => 2.7.0
- lightgbm 3.3.0 => 3.3.1
- mlflow 1.21.0 => 1.22.0
- رسم 5.3.0 => 5.3.1
- shap 0.39.0 => 0.40.0
- spacy 3.1.3 => 3.2.0
- tensorboard 2.6.0 => 2.7.0
- tensorflow 2.6.0 => 2.7.0
- الشعلة 1.9.1 => 1.10.0
- torchvision 0.10.1 => 0.11.1
- المحولات 4.11.3 => 4.12.3
- xgboost 1.4.2 => 1.5.0
بيئة النظام
تختلف بيئة النظام في Databricks Runtime 10.2 ML عن Databricks Runtime 10.2 كما يلي:
- DBUtils: لا يتضمن التعلم الآلي من وقت تشغيل Databricks الأداة المساعدة للمكتبة (dbutils.library) (قديم) .
استخدم
%pipالأوامر 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 8.0.5.39
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
المكتبات
تسرد الأقسام التالية المكتبات المضمنة في Databricks Runtime 10.2 ML التي تختلف عن تلك المضمنة في Databricks Runtime 10.2.
في هذا القسم:
مكتبات من المستوى الأعلى
يتضمن Databricks Runtime 10.2 ML مكتبات المستوى الأعلى التالية:
- إطارات الرسم البياني
- Horovod وHorovodRunner
- تدفق MLflow
- PyTorch
- موصل spark-tensorflow
- TensorFlow
- TensorBoard
مكتبات Python
يستخدم Databricks Runtime 10.2 ML Virtualenv لإدارة حزمة Python ويتضمن العديد من حزم التعلم الآلي الشائعة.
بالإضافة إلى الحزم المحددة في الأقسام التالية، يتضمن Databricks Runtime 10.2 ML أيضا الحزم التالية:
- hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.2.0-db5
- feature_store 0.3.6
- automl 1.5.0
مكتبات Python على مجموعات وحدة المعالجة المركزية
| مكتبة | إصدار | مكتبة | إصدار | مكتبة | إصدار |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rolling) | dirs | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | استور | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 |
| مولد غير متزامن | 1.10 | سلاسل السلاسل | 20.3.0 | تثبيت خلفي | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | بيديكت | 0.21.4 | التبييض | 3.3.0 |
| نعيم | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | روبوت الدردشة | 1.19.7 |
| قوالب ذاكرة التخزين المؤقت | 4.2.4 | كتالوج | 2.0.6 | شهادة | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | تجزئة | 4.0.0 | انقر فوق | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| تاريخ التحويل | 2.3.2 | التشفير | 3.4.7 | دورة | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 | وقت تشغيل databricks-automl | 0.2.4 |
| databricks-cli | 0.16.2 | dbus-python | 1.2.16 | ديكور | 5.0.6 |
| defusedxml | 0.7.1 | الشبت | 0.3.2 | diskcache | 5.2.1 |
| استياء | 0.3.3 | معلومات توزيعية | 0.23ubuntu1 | نقاط الإدخال | 0.3 |
| الزوال | 4.1.1 | نظرة عامة على الواجهات | 1.0.0 | نص سريع | 0.9.2 |
| قفل الملف | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 | خزائن مسطحة | 2.0 |
| fsspec | 0.9.0 | future | 0.18.2 | غاست | 0.4.0 |
| gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 | google-auth | 1.22.1 |
| google-auth-oauthlib | 0.4.2 | google-pasta | 0.2.0 | grpcio | 1.39.0 |
| gunicorn | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 | h5py | 3.1.0 |
| محول هجري | 2.2.2 | العطلات | 0.11.3.1 | horovod | 0.23.0 |
| htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub | 0.1.2 | idna | 2.10 |
| ImageHash | 4.2.1 | التعلم غير المتوازن | 0.8.1 | بيانات تعريف importlib | 3.10.0 |
| ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| عناوين ipywidgets | 7.6.3 | isodate | 0.6.0 | غير متزامن | 1.1.0 |
| جدي | 0.17.2 | جينجا 2 | 2.11.3 | مسار jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 | jsonschema | 3.2.0 |
| jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.7.0 | Keras-Preprocessing | 1.1.2 |
| kiwisolver | 1.3.1 | الكوالا | 1.8.2 | تقويم قمري كوري | 0.2.1 |
| رموز langcode | 3.3.0 | libclang | 12.0.0 | غيغابايت فاتح | 3.3.1 |
| llvmlite | 0.37.0 | LunarCalendar | 0.0.9 | ماكو | 1.1.3 |
| Markdown | 3.3.3 | العلامات خزينة | 2.0.1 | matplotlib | 3.4.2 |
| مفقود | 0.5.0 | سوء الحظ | 0.8.4 | mleap | 0.18.1 |
| mlflow-skinny | 1.22.0 | متعدد التتبع | 1.6 | مورمورهاش | 1.0.5 |
| nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | تنسيق nbformat | 5.1.3 |
| nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2.5 | nltk | 3.6.1 |
| notebook | 6.3.0 | numba | 0.54.1 | numpy | 1.19.2 |
| أواتهليب | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 | التغليف | 21.3 |
| pandas | 1.2.4 | جمع معلومات بانداز | 3.1.0 | عوامل تصفية pandocfilter | 1.4.3 |
| باراميكو | 2.7.2 | parso | 0.7.0 | مسار | 0.6.0 |
| باتسي | 0.5.1 | عاصفة صغيرة | 0.11.3 | pexpect | 4.8.0 |
| فيك | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 | وساده | 8.2.0 |
| pip | 21.0.1 | بشكل مخطط | 5.3.1 | مسبق الوشاية | 3.0.5 |
| prometheus-client | 0.10.1 | مجموعة أدوات المطالبة | 3.0.17 | النبي | 1.0.1 |
| protobuf | 3.17.2 | psutil | 5.8.0 | psycopg2 | 2.8.5 |
| عملية ptyprocess | 0.7.0 | pyarrow | 4.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 |
| وحدات pyasn1 | 0.2.8 | pybind11 | 2.8.1 | pycparser | 2.20 |
| pydantic | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 |
| PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.4.0 | pyodbc | 4.0.30 |
| pyparsing | 2.4.7 | pyrsistent | 0.17.3 | بستان | 2.19.1.1 |
| python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 | python-dateutil | 2.8.1 | محرر python | 1.0.4 |
| python-engineio | 4.3.0 | python-socketio | 5.4.1 | pytz | 2020.5 |
| PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 | pyzmq | 20.0.0 |
| رجاكس | 2021.4.4 | الطلبات | 2.25.1 | requests-oauthlib | 1.3.0 |
| requests-unixsocket | 0.2.0 | Rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 |
| sacremoses | 0.0.46 | scikit-learn | 0.24.1 | شفرة | 1.6.2 |
| بحر محمول | 0.11.1 | Send2Trash | 1.5.0 | أدوات الإعداد | 52.0.0 |
| setuptools-git | 1.2 | shap | 0.40.0 | simplejson | 3.17.2 |
| ستة | 1.15.0 | القطاعه | 0.0.7 | smart-open | 5.2.0 |
| smmap | 3.0.5 | التباعد | 3.2.0 | تباعد قديم | 3.0.8 |
| مسجلات التباعد | 1.0.1 | موزع spark-tensorflow | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.1 |
| مrsly | 2.4.1 | ssh-import-id | 5.10 | نماذج الإحصائيات | 0.12.2 |
| جدولة | 0.8.7 | تشابك لأعلى في unicode | 0.1.0 | مثابره | 6.2.0 |
| لوحة العشرات | 2.7.0 | خادم بيانات tensorboard | 0.6.1 | ملف تعريف مكون إضافي من tensorboard | 2.5.0 |
| tensorboard-plugin-wit | 1.8.0 | tensorflow-cpu | 2.7.0 | tensorflow-estimator | 2.7.0 |
| tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.22.0 | لون المصطلحات | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 |
| مسار الاختبار | 0.4.4 | رقيق | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 |
| الرموز المميزة | 0.10.3 | الشعله | 1.10.0+cpu | شعلة الشعلة | 0.11.1+وحدة المعالجة المركزية |
| اعصار | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | سمات السمات | 5.0.5 |
| المحولات | 4.12.3 | typer | 0.3.2 | ملحقات الكتابة | 3.7.4.3 |
| ujson | 4.0.2 | ترقيات غير مراقبة | 0.1 | urllib3 | 1.25.11 |
| virtualenv | 20.4.1 | الرؤي | 0.7.4 | الوسابي | 0.8.2 |
| wcwidth | 0.2.5 | ترميزات الويب | 0.5.1 | عميل websocket | 0.57.0 |
| ويركزيوغ | 1.0.1 | عجله | 0.36.2 | عنصر واجهة المستخدم | 3.5.1 |
| ملف التفافي | 1.12.1 | xgboost | 1.5.0 | zipp | 3.4.1 |
مكتبات Python على مجموعات GPU
| مكتبة | إصدار | مكتبة | إصدار | مكتبة | إصدار |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (ISO-Rolling) | dirs | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | استور | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 |
| مولد غير متزامن | 1.10 | سلاسل السلاسل | 20.3.0 | تثبيت خلفي | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | بيديكت | 0.21.4 | التبييض | 3.3.0 |
| نعيم | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | روبوت الدردشة | 1.19.7 |
| قوالب ذاكرة التخزين المؤقت | 4.2.4 | كتالوج | 2.0.6 | شهادة | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | تجزئة | 4.0.0 | انقر فوق | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| تاريخ التحويل | 2.3.2 | التشفير | 3.4.7 | دورة | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 | وقت تشغيل databricks-automl | 0.2.4 |
| databricks-cli | 0.16.2 | dbus-python | 1.2.16 | ديكور | 5.0.6 |
| defusedxml | 0.7.1 | الشبت | 0.3.2 | diskcache | 5.2.1 |
| استياء | 0.3.3 | معلومات توزيعية | 0.23ubuntu1 | نقاط الإدخال | 0.3 |
| الزوال | 4.1.1 | نظرة عامة على الواجهات | 1.0.0 | نص سريع | 0.9.2 |
| قفل الملف | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 | خزائن مسطحة | 2.0 |
| fsspec | 0.9.0 | future | 0.18.2 | غاست | 0.4.0 |
| gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 | google-auth | 1.22.1 |
| google-auth-oauthlib | 0.4.2 | google-pasta | 0.2.0 | grpcio | 1.39.0 |
| gunicorn | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 | h5py | 3.1.0 |
| محول هجري | 2.2.2 | العطلات | 0.11.3.1 | horovod | 0.23.0 |
| htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub | 0.1.2 | idna | 2.10 |
| ImageHash | 4.2.1 | التعلم غير المتوازن | 0.8.1 | بيانات تعريف importlib | 3.10.0 |
| ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| عناوين ipywidgets | 7.6.3 | isodate | 0.6.0 | غير متزامن | 1.1.0 |
| جدي | 0.17.2 | جينجا 2 | 2.11.3 | مسار jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 | jsonschema | 3.2.0 |
| jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.7.0 | Keras-Preprocessing | 1.1.2 |
| kiwisolver | 1.3.1 | الكوالا | 1.8.2 | تقويم قمري كوري | 0.2.1 |
| رموز langcode | 3.3.0 | libclang | 12.0.0 | غيغابايت فاتح | 3.3.1 |
| llvmlite | 0.37.0 | LunarCalendar | 0.0.9 | ماكو | 1.1.3 |
| Markdown | 3.3.3 | العلامات خزينة | 2.0.1 | matplotlib | 3.4.2 |
| مفقود | 0.5.0 | سوء الحظ | 0.8.4 | mleap | 0.18.1 |
| mlflow-skinny | 1.22.0 | متعدد التتبع | 1.6 | مورمورهاش | 1.0.5 |
| nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 | تنسيق nbformat | 5.1.3 |
| nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2.5 | nltk | 3.6.1 |
| notebook | 6.3.0 | numba | 0.54.1 | numpy | 1.19.2 |
| أواتهليب | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 | التغليف | 21.3 |
| pandas | 1.2.4 | جمع معلومات بانداز | 3.1.0 | عوامل تصفية pandocfilter | 1.4.3 |
| باراميكو | 2.7.2 | parso | 0.7.0 | مسار | 0.6.0 |
| باتسي | 0.5.1 | عاصفة صغيرة | 0.11.3 | pexpect | 4.8.0 |
| فيك | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 | وساده | 8.2.0 |
| pip | 21.0.1 | بشكل مخطط | 5.3.1 | مسبق الوشاية | 3.0.5 |
| مجموعة أدوات المطالبة | 3.0.17 | النبي | 1.0.1 | protobuf | 3.17.2 |
| psutil | 5.8.0 | psycopg2 | 2.8.5 | عملية ptyprocess | 0.7.0 |
| pyarrow | 4.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 | وحدات pyasn1 | 0.2.8 |
| pybind11 | 2.8.1 | pycparser | 2.20 | pydantic | 1.8.2 |
| Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 |
| PyNaCl | 1.4.0 | pyodbc | 4.0.30 | pyparsing | 2.4.7 |
| pyrsistent | 0.17.3 | بستان | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 |
| python-dateutil | 2.8.1 | محرر python | 1.0.4 | python-engineio | 4.3.0 |
| python-socketio | 5.4.1 | pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 |
| PyYAML | 5.4.1 | pyzmq | 20.0.0 | رجاكس | 2021.4.4 |
| الطلبات | 2.25.1 | requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 |
| Rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 |
| scikit-learn | 0.24.1 | شفرة | 1.6.2 | بحر محمول | 0.11.1 |
| Send2Trash | 1.5.0 | أدوات الإعداد | 52.0.0 | setuptools-git | 1.2 |
| shap | 0.40.0 | simplejson | 3.17.2 | ستة | 1.15.0 |
| القطاعه | 0.0.7 | smart-open | 5.2.0 | smmap | 3.0.5 |
| التباعد | 3.2.0 | تباعد قديم | 3.0.8 | مسجلات التباعد | 1.0.1 |
| موزع spark-tensorflow | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.1 | مrsly | 2.4.1 |
| ssh-import-id | 5.10 | نماذج الإحصائيات | 0.12.2 | جدولة | 0.8.7 |
| تشابك لأعلى في unicode | 0.1.0 | مثابره | 6.2.0 | لوحة العشرات | 2.7.0 |
| خادم بيانات tensorboard | 0.6.1 | ملف تعريف مكون إضافي من tensorboard | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.0 |
| تدفق العشرات | 2.7.0 | tensorflow-estimator | 2.7.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.22.0 |
| لون المصطلحات | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | مسار الاختبار | 0.4.4 |
| رقيق | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 | الرموز المميزة | 0.10.3 |
| الشعله | 1.10.0+cu111 | شعلة الشعلة | 0.11.1+cu111 | اعصار | 6.1 |
| tqdm | 4.59.0 | سمات السمات | 5.0.5 | المحولات | 4.12.3 |
| typer | 0.3.2 | ملحقات الكتابة | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 |
| ترقيات غير مراقبة | 0.1 | urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 |
| الرؤي | 0.7.4 | الوسابي | 0.8.2 | wcwidth | 0.2.5 |
| ترميزات الويب | 0.5.1 | عميل websocket | 0.57.0 | ويركزيوغ | 1.0.1 |
| عجله | 0.36.2 | عنصر واجهة المستخدم | 3.5.1 | ملف التفافي | 1.12.1 |
| xgboost | 1.5.0 | zipp | 3.4.1 |
حزم Spark التي تحتوي على وحدات Python
| حزمة Spark | وحدة Python النمطية | إصدار |
|---|---|---|
| إطارات الرسم البياني | إطارات الرسم البياني | 0.8.2-db1-spark3.2 |
مكتبات R
مكتبات R مطابقة لمكتبات R في Databricks Runtime 10.2.
مكتبات Java وScala (مجموعة Scala 2.12)
بالإضافة إلى مكتبات Java و Scala في Databricks Runtime 10.2، يحتوي Databricks Runtime 10.2 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 | 0.18.1-23eb1ef |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.5.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.5.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | عميل mlflow | 1.22.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.22.0 |
| 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 | 0.18.1-23eb1ef |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.5.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.5.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | عميل mlflow | 1.22.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.22.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |