Databricks Runtime 13.0 für 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 13.0 für Machine Learning bietet eine sofort einsatzbereite Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science basierend auf Databricks Runtime 13.0 (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.
Weitere Informationen, einschließlich Anweisungen zum Erstellen eines Databricks Runtime ML-Clusters, finden Sie unter KI und Machine Learning in Databricks.
Neue Features und Verbesserungen
Databricks Runtime 13.0 ML basiert auf Databricks Runtime 13.0. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 13.0, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zu Databricks Runtime 13.0 (EoS).
Änderungen an Mosaik AutoML
In Databricks Runtime 13.0 ML und höher wird Mosaik AutoML für Arbeitsbereiche mit FedRAMP-Compliance nicht unterstützt.
Weitere Informationen zu Mosaik AutoML finden Sie unter Was ist Mosaik AutoML?.
Verbesserungen am Featurespeicher von Databricks
In Arbeitsbereichen mit Unity Catalog-Unterstützung in einem Cluster mit Databricks Runtime 13.0 ML oder höher können Sie sowohl Arbeitsbereichs- als auch Unity Catalog-Featuretabellen in Cosmos DB-Onlinespeichern veröffentlichen.
Weitere Informationen zum Databricks Feature Store finden Sie unter Feature Engineering und Bereitstellung.
Systemumgebung
Die Systemumgebung in Databricks Runtime 13.0 ML unterscheidet sich wie folgt von Databricks Runtime 13.0:
- DBUtils: Databricks Runtime ML enthält kein Bibliothekshilfsprogramm (dbutils.library) (Legacy).
Verwenden Sie stattdessen
%pip
-Befehle. Informationen finden Sie unter Python-Bibliotheken im Notebook-Bereich. - Für GPU-Cluster umfasst Databricks Runtime ML die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken:
- CUDA 11.7
- cuDNN 8.5.0.96-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 7.2.2
Databricks Runtime 13.0 ML enthält XGBoost 1.7.2, das keine GPU-Cluster mit Computefunktion 5.2 und niedriger unterstützt.
Das Miniconda-Paket wurde aus Databricks Runtime 13.0 ML entfernt.
Bibliotheken
In den folgenden Abschnitten werden die in Databricks Runtime 13.0 ML enthaltenen Bibliotheken aufgeführt, die sich von denen unterscheiden, die in Databricks Runtime 13.0 enthalten sind.
Inhalt dieses Abschnitts:
- Bibliotheken der obersten Ebene
- Python-Bibliotheken
- R-Bibliotheken
- Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)
Bibliotheken der obersten Ebene
Databricks Runtime 13.0 ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:
- GraphFrames
- Horovod und HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- scikit-learn
Python-Bibliotheken
Databricks Runtime 13.0 ML verwendet Virtualenv für die Python-Paketverwaltung und enthält viele beliebte ML-Pakete.
Die folgenden Python-Bibliotheken wurden mit Databricks Runtime 13.0 ML eingeführt:
- Beschleunigen
- datasets
- Evaluieren
- ydata-profiling
Zusätzlich zu den Paketen, die in den folgenden Abschnitten aufgeführt sind, umfasst Databricks Runtime 13.0 ML auch die folgenden Pakete:
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.17.0
Um die Databricks Runtime ML Python-Umgebung in Ihrer lokalen virtuellen Python-Umgebung zu reproduzieren, müssen Sie die Datei requirements-13.0.txt herunterladen und pip install -r requirements-13.0.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 | 0.16.0 | 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 | async-timeout | 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 | 22.6.0 |
bleach | 4.1.0 | blinker | 1.4 | blis | 0.7.9 |
boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 | cachetools | 4.2.4 |
Katalog | 2.0.8 | category-encoders | 2.6.0 | certifi | 2022.9.14 |
cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
Klicken | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
confection | 0.0.4 | configparser | 5.2.0 | convertdate | 2.4.0 |
cryptography | 37.0.1 | cycler | 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 | datasets | 2.10.0 | dbl-tempo | 0.1.12 |
dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.5.1 | decorator | 5.1.1 |
defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.4 | diskcache | 5.4.0 |
distlib | 0.3.6 | docstring-to-markdown | 0,11 | entrypoints | 0,4 |
ephem | 4.1.4 | Evaluieren | 0.4.0 | executing | 1.2.0 |
facets-overview | 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 | frozenlist | 1.3.3 | fsspec | 2022.7.1 |
future | 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 |
google-pasta | 0.2.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 | grpcio | 1.48.1 |
grpcio-status | 1.48.1 | gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
h5py | 3.7.0 | hijri-converter | 2.2.4 | holidays | 0,19 |
horovod | 0.27.0 | htmlmin | 0.1.12 | httplib2 | 0.20.2 |
huggingface-hub | 0.13.2 | idna | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 |
imbalanced-learn | 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 | itsdangerous | 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 | korean-lunar-calendar | 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 |
LunarCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.3.4 |
MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 | mleap | 0.20.0 |
mlflow-skinny | 2.2.1 | more-itertools | 8.10.0 | multidict | 6.0.4 |
multimethod | 1.9.1 | multiprocess | 0.70.12.2 | murmurhash | 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 | Notebook | 6.4.12 |
numba | 0.55.1 | numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 |
opt-einsum | 3.3.0 | Packen | 21,3 | Pandas | 1.4.4 |
pandas-profiling | 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 | Pillow | 9.2.0 |
pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 | plotly | 5.9.0 |
pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.2 | preshed | 3.0.8 |
prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 | prophet | 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 | pyrsistent | 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 | requests | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
Antworten | 0.18.0 | rope | 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 |
sechs | 1.16.0 | slicer | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 |
smmap | 5.0.0 | soupsieve | 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 | tabulate | 0.8.10 |
tangled-up-in-unicode | 0.2.0 | tenacity | 8.0.1 | 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 | testpath | 0.6.0 |
thinc | 8.1.9 | threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
tokenizers | 0.13.2 | tomli | 2.0.1 | torch | 1.13.1+cpu |
torchvision | 0.14.1+cpu | tornado | 6.1 | tqdm | 4.64.1 |
traitlets | 5.1.1 | transformers | 4.26.1 | typeguard | 2.13.3 |
typer | 0.7.0 | typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 |
unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.26.11 | virtualenv | 20.16.3 |
Visionen | 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 | wheel | 0.37.1 |
widgetsnbextension | 3.6.1 | wrapt | 1.14.1 | xgboost | 1.7.4 |
xxhash | 3.2.0 | yapf | 0.31.0 | yarl | 1.8.2 |
ydata-profiling | 4.1.0 | zipp | 3.8.0 |
Python-Bibliotheken für GPU-Cluster
Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | Beschleunigen | 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 | async-timeout | 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 | 22.6.0 |
bleach | 4.1.0 | blinker | 1.4 | blis | 0.7.9 |
boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 | cachetools | 4.2.4 |
Katalog | 2.0.8 | category-encoders | 2.6.0 | certifi | 2022.9.14 |
cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
Klicken | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
confection | 0.0.4 | configparser | 5.2.0 | convertdate | 2.4.0 |
cryptography | 37.0.1 | cycler | 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 | datasets | 2.10.0 | dbl-tempo | 0.1.12 |
dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.5.1 | decorator | 5.1.1 |
defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.4 | diskcache | 5.4.0 |
distlib | 0.3.6 | docstring-to-markdown | 0,11 | entrypoints | 0,4 |
ephem | 4.1.4 | Evaluieren | 0.4.0 | executing | 1.2.0 |
facets-overview | 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 | frozenlist | 1.3.3 | fsspec | 2022.7.1 |
future | 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 |
google-pasta | 0.2.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 | grpcio | 1.48.1 |
grpcio-status | 1.48.1 | gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
h5py | 3.7.0 | hijri-converter | 2.2.4 | holidays | 0,19 |
horovod | 0.27.0 | htmlmin | 0.1.12 | httplib2 | 0.20.2 |
huggingface-hub | 0.13.1 | idna | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 |
imbalanced-learn | 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 | itsdangerous | 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 | korean-lunar-calendar | 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 |
LunarCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.3.4 |
MarkupSafe | 2.0.1 | matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 | mleap | 0.20.0 |
mlflow-skinny | 2.2.1 | more-itertools | 8.10.0 | multidict | 6.0.4 |
multimethod | 1.9.1 | multiprocess | 0.70.12.2 | murmurhash | 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 | Notebook | 6.4.12 |
numba | 0.55.1 | numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 |
opt-einsum | 3.3.0 | Packen | 21,3 | Pandas | 1.4.4 |
pandas-profiling | 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 | Pillow | 9.2.0 |
pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 | plotly | 5.9.0 |
pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.2 | preshed | 3.0.8 |
prompt-toolkit | 3.0.36 | prophet | 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 | pyrsistent | 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 |
requests | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 | Antworten | 0.18.0 |
rope | 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 | sechs | 1.16.0 |
slicer | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
soupsieve | 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 | tabulate | 0.8.10 | tangled-up-in-unicode | 0.2.0 |
tenacity | 8.0.1 | 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 | testpath | 0.6.0 | thinc | 8.1.9 |
threadpoolctl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizers | 0.13.2 |
tomli | 2.0.1 | torch | 1.13.1+cu117 | torchvision | 0.14.1+cu117 |
tornado | 6.1 | tqdm | 4.64.1 | traitlets | 5.1.1 |
transformers | 4.26.1 | typeguard | 2.13.3 | typer | 0.7.0 |
typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 |
urllib3 | 1.26.11 | virtualenv | 20.16.3 | Visionen | 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 | wheel | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 |
wrapt | 1.14.1 | xgboost | 1.7.4 | xxhash | 3.2.0 |
yapf | 0.31.0 | yarl | 1.8.2 | ydata-profiling | 4.1.0 |
zipp | 3.8.0 |
R-Bibliotheken
Die R-Bibliotheken sind identisch mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 13.0.
Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)
Zusätzlich zu den Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 13.0 enthält Databricks Runtime 13.0 ML die folgenden JARs:
CPU-Cluster
Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
---|---|---|
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 |
GPU-Cluster
Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
---|---|---|
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 |