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Databricks Runtime 15.1 for Machine Learning (EoS)

Hinweis

Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Den End-of-Support-Termin finden Sie im Verlauf des Supportendes. Alle unterstützten Versionen von Databricks Runtime finden Sie unter Versionshinweise, Versionen und Kompatibilität von Databricks Runtime.

Databricks Runtime 15.1 für Maschinelles Lernen bietet eine einsatzbereite Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science basierend auf Databricks Runtime 15.1 (EoS). Databricks Runtime ML enthält viele beliebte Machine Learning-Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, PyTorch und XGBoost. Databricks Runtime ML enthält AutoML, ein Tool zum automatischen Trainieren von Machine Learning-Pipelines. Databricks Runtime ML unterstützt auch verteiltes Deep Learning-Training mit Horovod.

Tipp

Hinweise zu Databricks-Runtime-Versionen, die das Ende des Supports (EoS) erreicht haben, finden Sie unter Versionshinweise zu Databricks Runtime am Ende des Supports. Die EoS-Databricks-Runtime-Versionen wurden eingestellt und werden möglicherweise nicht aktualisiert.

Neue Features und Verbesserungen

Databricks Runtime 15.1 ML basiert auf Databricks Runtime 15.1. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 15.1, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zu Databricks Runtime 15.1 (EoS).

Wichtige Änderungen

Legacy Databricks CLI ist nicht mehr standardmäßig installiert

Da die vorinstallierte Version von MLflow in Databricks Runtime 14.3 LTS ML und darunter die ältere Databricks CLI erforderte, wurde sie automatisch unter $PATH installiert. Databricks Runtime 15.1 ML enthält die MLflow-Version 2.10.2, für die die Legacy-CLI nicht benötigt wird.

Ab Databricks Runtime 15.1 ML wird die Legacy-Databricks CLI nicht mehr automatisch unter $PATH installiert. Dies ist eine bahnbrechende Änderung für Benutzer, die von der Legacy-CLI abhängig sind, die in der Laufzeit installiert wird. Befehle wie %sh databricks ... funktionieren ab Databricks Runtime 15.1 ML nicht mehr.

Um die Legacy-Databricks CLI aus einem Notebook weiterhin zu verwenden, müssen Sie sie als Cluster- oder Notebookbibliothek installieren. Die neue Databricks CLI ist über das Webterminal verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden des Webterminals und der Databricks CLI.

MLeap ab Databricks Runtime 15.1 ML nicht mehr verfügbar

MLeap ist ab Databricks Runtime 15.1 ML nicht mehr verfügbar. Um Modelle für die Bereitstellung in JVM-basierten Frameworks zu packen, empfiehlt Databricks die Verwendung des ONNX-Formats.

Horovod und HorovodRunner sind veraltet

Horovod und HorovodRunner sind jetzt veraltet. Für verteiltes Deep Learning empfiehlt Databricks die Verwendung von TorchDistributor für verteiltes Training mit PyTorch oder der tf.distribute.Strategy-API für verteiltes Training mit TensorFlow. Horovod und HorovodRunner sind in Databricks Runtime 15.1 ML vorinstalliert, werden aber in der nächsten Hauptversion von Databricks Runtime ML entfernt.

Hinweis

horovod.spark unterstützt keine Pyarrow-Versionen 11.0 und höher (weitere Informationen im zugehörigen GitHub-Issue). Databricks Runtime 15.1 ML enthält die pyarrow-Version 14.0.1. Um horovod.spark mit Databricks Runtime 15.1 ML oder höher zu verwenden, müssen Sie pyarrow manuell installieren und eine Version unter 11.0 angeben.

Systemumgebung

Die Systemumgebung in Databricks Runtime 15.1 ML unterscheidet sich wie folgt von Databricks Runtime 15.1:

  • Für GPU-Cluster umfasst Databricks Runtime ML die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken:
    • CUDA 12.1
    • cuDNN 8.9.0.131-1
    • NCCL 2.17.1
    • TensorRT 8.6.1.6-1

Libraries

In den folgenden Abschnitten werden die in Databricks Runtime 15.1 ML enthaltenen Bibliotheken aufgeführt, die sich von denen unterscheiden, die in Databricks Runtime 15.1 enthalten sind.

Inhalt dieses Abschnitts:

Bibliotheken der obersten Ebene

Databricks Runtime 15.1 ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:

Python-Bibliotheken

Databricks Runtime 15.1 ML verwendet virtualenv für die Python-Paketverwaltung und enthält zahlreiche beliebte ML-Pakete.

Zusätzlich zu den Paketen, die in den folgenden Abschnitten aufgeführt sind, umfasst Databricks Runtime 15.1 ML auch die folgenden Pakete:

  • hyperopt 0.2.7.db4
  • sparkdl 3.0.0_db1
  • automl 1.25.0

Um die Databricks Runtime ML Python-Umgebung in Ihrer lokalen virtuellen Python-Umgebung zu reproduzieren, müssen Sie die Datei requirements-15.1.txt herunterladen und pip install -r requirements-15.1.txt ausführen. Dieser Befehl installiert alle Open-Source-Bibliotheken, die Databricks Runtime ML verwendet, installiert aber keine von Databricks entwickelten Bibliotheken wie databricks-automl, databricks-feature-store oder den Databricks-Fork von hyperopt.

Python-Bibliotheken in CPU-Clustern

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 1.0.0 Beschleunigen 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 astor 0.8.1
asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 async-timeout 4.0.2
attrs 22.1.0 audioread 3.0.1 azure-core 1.30.1
azure-cosmos 4.3.1 azure-storage-blob 12.19.0 azure-storage-file-datalake 12.14.0
backcall 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.12.2
black 23.3.0 bleach 4.1.0 blessed 1.20.0
blinker 1.4 blis 0.7.11 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 cachetools 5.3.3 Katalog 2.0.10
category-encoders 2.6.3 certifi 2023.7.22 cffi 1.15.1
chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4 Klicken 8.0.4
cloudpathlib 0.16.0 cloudpickle 2.2.1 cmdstanpy 1.2.1
colorful (bunt) 0.5.6 comm 0.1.2 confection 0.1.4
configparser 5.2.0 contourpy 1.0.5 Kryptografie 41.0.3
cycler 0.11.0 cymem 2.0.8 Cython 0.29.32
dacite 1.8.1 databricks-automl-runtime 0.2.21 databricks-feature-engineering 0.3.0
databricks-sdk 0.20.0 dataclasses-json 0.6.4 datasets 2.16.1
dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7
decorator 5.1.1 deepspeed 0.13.1 defusedxml 0.7.1
dill 0.3.6 diskcache 5.6.3 distlib 0.3.8
dm-tree 0.1.8 entrypoints 0,4 Evaluieren 0.4.1
wird ausgeführt 0.8.3 facets-overview 1.1.1 Farama-Notifications 0.0.4
fastjsonschema 2.19.1 fasttext 0.9.2 filelock 3.9.0
Flask 2.2.5 flatbuffers 23.5.26 fonttools 4.25.0
frozenlist 1.3.3 fsspec 2023.5.0 future 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 google-cloud-storage 2.11.0 google-crc32c 1.5.0
google-pasta 0.2.0 google-resumable-media 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
gymnasium 0.28.1 h11 0.14.0 h5py 3.9.0
hjson 3.1.0 Feiertage 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 jeepney 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-server 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 keyring 23.5.0 kiwisolver 1.4.4
langchain 0.1.3 langchain-community 0.0.20 langchain-core 0.1.23
langcodes 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 Markdown 3.4.1 markdown-it-py 2.2.0
MarkupSafe 2.1.1 marshmallow 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
multimethod 1.11.2 multiprocess 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 ninja 1.11.1.1 nltk 3.8.1
Notebook 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 Packen 23,2 Pandas 1.5.3
pandocfilters 1.5.0 paramiko 2.9.2 parso 0.8.3
pathspec 0.10.3 patsy 0.5.3 petastorm 0.12.1
pexpect 4.8.0 phik 0.12.4 pickleshare 0.7.5
Pillow 9.4.0 pip 23.2.1 platformdirs 3.10.0
plotly 5.9.0 pmdarima 2.0.4 pooch 1.8.1
preshed 3.0.9 prometheus-client 0.14.1 prompt-toolkit 3.0.36
prophet 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 pyccolo 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 ray 2.9.3
regex 2022.7.9 requests 2.31.0 requests-oauthlib 1.3.1
Antworten 0.13.3 rich 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 seaborn 0.12.2
SecretStorage 3.3.1 Send2Trash 1.8.0 sentence-transformers 2.2.2
sentencepiece 0.1.99 setuptools 68.0.0 shap 0.44.0
simplejson 3.17.6 sechs 1.16.0 slicer 0.0.7
smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0 sniffio 1.2.0
soundfile 0.12.1 soupsieve 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 stack-data 0.2.0
stanio 0.3.0 statsmodels 0.14.0 sympy 1.11.1
tangled-up-in-unicode 0.2.0 tenacity 8.2.2 tensorboard 2.15.1
tensorboard-data-server 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 terminado 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 tokenizers 0.15.0
torch 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
transformers 4.36.2 typeguard 2.13.3 typer 0.9.0
typing-inspect 0.9.0 typing_extensions 4.7.1 tzdata 2022.1
ujson 5.4.0 unattended-upgrades 0,1 urllib3 1.26.16
virtualenv 20.21.0 Visionen 0.7.5 wadllib 1.3.6
Wasabi 1.1.2 wcwidth 0.2.5 weasel 0.3.4
webencodings 0.5.1 websocket-client 0.58.0 Werkzeug 2.2.3
wheel 0.38.4 widgetsnbextension 4.0.5 wordcloud 1.9.3
wrapt 1.14.1 xgboost 2.0.3 xxhash 3.4.1
yarl 1.8.1 ydata-profiling 4.5.1 zipp 3.11.0

Python-Bibliotheken für GPU-Cluster

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 1.0.0 Beschleunigen 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 astor 0.8.1
asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 async-timeout 4.0.2
attrs 22.1.0 audioread 3.0.1 azure-core 1.30.1
azure-cosmos 4.3.1 azure-storage-blob 12.19.0 azure-storage-file-datalake 12.14.0
backcall 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.12.2
black 23.3.0 bleach 4.1.0 blessed 1.20.0
blinker 1.4 blis 0.7.11 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 cachetools 5.3.3 Katalog 2.0.10
category-encoders 2.6.3 certifi 2023.7.22 cffi 1.15.1
chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4 Klicken 8.0.4
cloudpathlib 0.16.0 cloudpickle 2.2.1 cmdstanpy 1.2.1
colorful (bunt) 0.5.6 comm 0.1.2 confection 0.1.4
configparser 5.2.0 contourpy 1.0.5 Kryptografie 41.0.3
cycler 0.11.0 cymem 2.0.8 Cython 0.29.32
dacite 1.8.1 databricks-automl-runtime 0.2.21 databricks-feature-engineering 0.3.0
databricks-sdk 0.20.0 dataclasses-json 0.6.4 datasets 2.16.1
dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7
decorator 5.1.1 deepspeed 0.13.1 defusedxml 0.7.1
dill 0.3.6 diskcache 5.6.3 distlib 0.3.8
dm-tree 0.1.8 einops 0.7.0 entrypoints 0,4
Evaluieren 0.4.1 wird ausgeführt 0.8.3 facets-overview 1.1.1
Farama-Notifications 0.0.4 fastjsonschema 2.19.1 fasttext 0.9.2
filelock 3.9.0 flash-attn 2.5.0 Flask 2.2.5
flatbuffers 23.5.26 fonttools 4.25.0 frozenlist 1.3.3
fsspec 2023.5.0 future 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
google-cloud-storage 2.11.0 google-crc32c 1.5.0 google-pasta 0.2.0
google-resumable-media 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 gymnasium 0.28.1
h11 0.14.0 h5py 3.9.0 hjson 3.1.0
Feiertage 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 jeepney 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-server 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
keyring 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 langchain 0.1.3
langchain-community 0.0.20 langchain-core 0.1.23 langcodes 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
Markdown 3.4.1 markdown-it-py 2.2.0 MarkupSafe 2.1.1
marshmallow 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 multimethod 1.11.2
multiprocess 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
ninja 1.11.1.1 nltk 3.8.1 Notebook 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
Packen 23,2 Pandas 1.5.3 pandocfilters 1.5.0
paramiko 2.9.2 parso 0.8.3 pathspec 0.10.3
patsy 0.5.3 petastorm 0.12.1 pexpect 4.8.0
phik 0.12.4 pickleshare 0.7.5 Pillow 9.4.0
pip 23.2.1 platformdirs 3.10.0 plotly 5.9.0
pmdarima 2.0.4 pooch 1.8.1 preshed 3.0.9
prompt-toolkit 3.0.36 prophet 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 pyccolo 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
ray 2.9.3 regex 2022.7.9 requests 2.31.0
requests-oauthlib 1.3.1 Antworten 0.13.3 rich 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
seaborn 0.12.2 SecretStorage 3.3.1 Send2Trash 1.8.0
sentence-transformers 2.2.2 sentencepiece 0.1.99 setuptools 68.0.0
shap 0.44.0 simplejson 3.17.6 sechs 1.16.0
slicer 0.0.7 smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0
sniffio 1.2.0 soundfile 0.12.1 soupsieve 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
stack-data 0.2.0 stanio 0.3.0 statsmodels 0.14.0
sympy 1.11.1 tangled-up-in-unicode 0.2.0 tenacity 8.2.2
tensorboard 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 terminado 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
tokenizers 0.15.0 torch 2.1.2+cu121 torcheval 0.0.7
torchvision 0.16.2+cu121 tornado 6.3.2 tqdm 4.65.0
traitlets 5.7.1 transformers 4.36.2 triton 2.1.0
typeguard 2.13.3 typer 0.9.0 typing-inspect 0.9.0
typing_extensions 4.7.1 tzdata 2022.1 ujson 5.4.0
unattended-upgrades 0,1 urllib3 1.26.16 virtualenv 20.21.0
Visionen 0.7.5 wadllib 1.3.6 Wasabi 1.1.2
wcwidth 0.2.5 weasel 0.3.4 webencodings 0.5.1
websocket-client 0.58.0 Werkzeug 2.2.3 wheel 0.38.4
widgetsnbextension 4.0.5 wordcloud 1.9.3 wrapt 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-Bibliotheken

Die R-Bibliotheken sind identisch mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 15.1.

Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)

Zusätzlich zu den Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 15.1 enthält Databricks Runtime 15.1 ML die folgenden JAR-Dateien:

CPU-Cluster

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
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-Cluster

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
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ml.dmlc xgboost4j-spark-gpu_2.12 1.7.3
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db2-spark3.4
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