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Databricks Runtime 14.1 for Machine Learning (EoS)

Hinweis

Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Das Support-Enddatum finden Sie in der Supporthistorie. Eine Übersicht aller unterstützten Databricks Runtime-Versionen finden Sie unter Versionshinweise und Kompatibilität von Databricks Runtime.

Databricks Runtime 14.1 für Maschinelles Lernen bietet eine ready-to-go Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science basierend auf Databricks Runtime 14.1 (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.

Neue Features und Verbesserungen

Databricks Runtime 14.1 ML basiert auf Databricks Runtime 14.1. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 14.1, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zur Databricks Runtime 14.1 (EoS).

Verbesserungen an AutoML

Automatisch generierte Notizbücher werden jetzt als MLflow-Artefakte gespeichert.

Optimierungen des Databricks Feature Store

Sie können jetzt automatisch Rückschlüsse aus einem Eingabebeispiel ziehen und das Beispiel protokollieren, wenn Sie ein Modell protokollieren. Legen Sie dazu infer_model_example auf True fest, wenn Sie log_model aufrufen. Das Beispiel basiert auf den im Parameter training_set angegebenen Trainingsdaten.

Weitere Informationen zum Databricks Feature Store finden Sie unter Databricks Feature Store.

Systemumgebung

Die Systemumgebung in Databricks Runtime 14.1 ML unterscheidet sich von Databricks Runtime 14.1 wie folgt:

Databricks Runtime 14.1 ML enthält XGBoost 1.7.6, was GPU-Cluster mit Computefunktion 5.2 und darunter nicht unterstützt.

Bibliotheken

In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgeführt, die in Databricks Runtime 14.1 ML enthalten sind, die sich von denen unterscheiden, die in Databricks Runtime 14.1 enthalten sind.

Inhalt dieses Abschnitts:

Bibliotheken der obersten Ebene

Databricks Runtime 14.1 ML enthält die folgenden erstklassige Bibliotheken:

Python-Bibliotheken

Databricks Runtime 14.1 ML verwendet Virtualenv für die Python-Paketverwaltung und enthält viele beliebte ML-Pakete.

Zusätzlich zu den in den folgenden Abschnitten angegebenen Paketen enthält Databricks Runtime 14.1 ML auch die folgenden Pakete:

  • hyperopt 0.2.7.db4
  • sparkdl 3.0.0_db1
  • automl 1.22.0

Um die Databricks Runtime ML Python-Umgebung in Ihrer lokalen virtuellen Python-Umgebung zu reproduzieren, laden Sie die requirements-14.1.txt Datei herunter und führen Sie sie aus pip install -r requirements-14.1.txt. Dieser Befehl installiert alle Open Source-Bibliotheken, die von Databricks Runtime ML verwendet werden, installiert jedoch keine Bibliotheken, die von Databricks entwickelt wurden, wie zum Beispiel databricks-automl, databricks-feature-store oder die Databricks-Fork von hyperopt.

Python-Bibliotheken in CPU-Clustern

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 1.0.0 beschleunigen 0.21.0 aiohttp 3.8.5
aiosignal 1.3.1 anyio 3.5.0 Appdirs 1.4.4
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 4.0.3
Attrs 22.1.0 Audio lesen 3.0.0 Azure Core 1.29.1
Azure-Cosmos 4.3.1 Azure-Speicher-Blob 12.18.1 Azure-Speicher-Datei-Datensee 12.13.1
Backcall 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.11.1
schwarz 22.6.0 Bleichmittel 4.1.0 Blinker 1.4
blis 0.7.10 Boto3 1.24.28 Botocore 1.27.96
CacheWerkzeuge 5.3.1 Katalog 2.0.9 Kategorie-Kodierer 2.6.2
Zertifizieren 2022.12.7 CFFI 1.15.1 Chardet 4.0.0
Charset-Normalizer 2.0.4 klicken 8.0.4 Wolkengurke 2.0.0
cmdstanpy 1.1.0 Kommunikation 0.1.2 Konfekt 0.1.3
configparser 5.2.0 Contourpy 1.0.5 Convertdate 2.4.0
Kryptographie 39.0.1 Fahrradfahrer 0.11.0 Cymem 2.0.8
Cython 0.29.32 Dazit 1.8.1 databricks-automl-runtime 0.2.19
databricks-cli 0.17.7 databricks-feature-store 0.15.1 Databricks-SDK 0.1.6
dataclasses-json 0.5.14 Datensätze 2.14.4 dbl-tempo 0.1.23
dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7 Dekorateur 5.1.1
Deepspeed 0.10.0 defusedxml 0.7.1 Dill 0.3.6
Festplatten-Cache 5.6.3 Distlib 0.3.7 Docstring zu Markdown 0.11
Einstiegspunkte 0,4 Kurzlebig 4.1.4 auswerten 0.4.0
ausführen 0.8.3 Übersicht der Facetten 1.1.1 fastapi 0.98.0
fastjsonschema 2.18.0 fasttext 0.9.2 Dateisperrung 3.9.0
Flasche 2.2.5 FlatBuffers 26.05.23 fonttools 4.25.0
frozenlist 1.4.0 fsspec 2022.11.0 Zukunft 0.18.3
gast 0.4.0 GCC-Laufzeitbibliothek 1.10.0 gitdb 4.0.10
GitPython 3.1.27 google-api-core 2.11.1 Google-Authentifizierung 2.21.0
google-auth-oauthlib 1.0.0 Google-Cloud-Core 2.3.3 Google Cloud-Speicher 2.10.0
google-crc32c 1.5.0 Google-Pasta 0.2.0 google-resumable-media 2.6.0
googleapis-common-protos 1.60.0 Greenlet 2.0.1 GRPCIO 1.48.2
grpcio-status 1.48.1 gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0
h11 0.14.0 h5py 3.7.0 hjson 3.1.0
Ferien 0,30 Horovod 0.28.1 htmlmin 0.1.12
httplib2 0.20.2 HTTP-Werkzeuge 0.6.0 huggingface-hub 0.14.1
idna 3.4 ImageHash 4.3.1 Ungleichgewichte lernen 0.10.1
importlib-metadata 4.11.3 importlib-resources 6.0.1 ipykernel 6.25.0
ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
Isodate 0.6.1 es ist gefährlich 2.0.1 Jedi 0.18.1
jeepney 0.7.1 Jinja2 3.1.2 jmespath 0.10.0
joblib 1.2.0 joblibspark 0.5.1 jsonschema 4.17.3
Jupyter-Client 7.3.4 Jupyter-Server 1.23.4 jupyter_core 5.2.0
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0 Keras 2.13.1
Schlüsselring 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 langchain 0.0.267
Sprachcodes 3.3.0 langsmith 0.0.38 launchpadlib 1.10.16
lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6 lazy_loader 0,3
libclang 15.0.6.1 librosa 0.10.1 lightgbm 4.0.0
llvmlite 0.39.1 Mondkalender 0.0.9 lxml 4.9.1
Mako 1.2.0 Abschlag 3.4.1 MarkupSafe 2.1.1
Marshmallow 3.20.1 matplotlib 3.7.0 matplotlib-inline 0.1.6
Mccabe 0.7.0 verstimmen 0.8.4 mlflow-skinny 2.7.1
more-itertools 8.10.0 mpmath 1.2.1 msgpack 1.0.5
Multidict 6.0.4 Multimethod 1.9.1 Multiprozessor 0.70.14
Murmurhash 1.0.10 mypy-Erweiterungen 0.4.3 nbclassic 0.5.2
nbclient 0.5.13 nbconvert 6.5.4 nbformat 5.7.0
nest-asyncio 1.5.6 networkx 2.8.4 Ninja 1.11.1
Natural Language Toolkit (nltk) 3.7 nodeenv 1.8.0 Notizbuch 6.5.2
Notebook-Shim 0.2.2 numba 0.56.4 Numexpr 2.8.4
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 openai 0.27.8
openapi-schema-pydantic 1.2.4 opt-einsum 3.3.0 Verpackung 22.0
Pandas 1.5.3 Pandocfilter 1.5.0 paramiko 2.9.2
Parso 0.8.3 Pfadangabe 0.10.3 pathie 0.10.2
Sündenbock 0.5.3 Petastorm 0.12.1 pexpect 4.8.0
phik 0.12.3 Pickleshare 0.7.5 Kissen 9.4.0
Kern 22.3.1 platformdirs 2.5.2 Handlung 5.9.0
plugin-fähig 1.0.0 pmdarima 2.0.3 Hündchen 1.4.0
vorgehäckselt 3.0.9 prometheus-client 0.14.1 Prompt-Toolkit 3.0.36
Prophet 1.1.4 protobuf 4.24.0 psutil 5.9.0
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
py-cpuinfo 9.0.0 Pyarrow 8.0.0 Pyasn1 0.4.8
Pyasn1-Module 0.2.8 Pybind11 2.11.1 Pycparser 2.21
Pydantisch 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 Pyristent 0.18.0 pytesseract 0.3.10
Python-dateutil 2.8.2 python-dotenv 1.0.0 python-editor 1.0.4
python-lsp-jsonrpc 1.0.0 Python-LSP-Server 1.7.1 pytoolconfig 1.2.5
Pytz 2022.7 PyWavelets 1.4.1 PyYAML 6,0
pyzmq 23.2.0 Regex 2022.7.9 Anforderungen 2.28.1
requests-oauthlib 1.3.1 Antworten 0.18.0 Seil 1.7.0
rsa 4,9 s3transfer 0.6.2 Safetensors 0.3.3
scikit-lernen 1.1.1 Seegeboren 0.12.2 SecretStorage 3.3.1
Send2Trash 1.8.0 Satztransformatoren 2.2.2 Satzstück 0.1.99
setuptools 65.6.3 Schattierung 0.42.1 simplejson 3.17.6
Sechs 1.16.0 Schneidemaschine 0.0.7 smart-open 5.2.1
smmap 5.0.0 sniffio 1.2.0 Sounddatei 0.12.1
Sieb für Suppe 2.3.2.post1 Soxr 0.3.6 Geräumig 3.6.1
Spacy-Legacy 3.0.12 Spacy-Logger 1.0.5 Spark-Tensorflow-Distributor 1.0.0
SQLAlchemy 1.4.39 sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.7
ssh-import-id 5.11 Stapeldaten 0.2.0 Starlet 0.27.0
StatistikModelle 0.13.5 sympy 1.11.1 tabellarisieren 0.8.10
tangled-up-in-unicode 0.2.0 Hartnäckigkeit 8.1.0 TensorBoard 2.13.0
tensorboard-data-server 0.7.1 tensorboard-plugin-profile 2.13.1 tensorflow-cpu 2.13.0
TensorFlow-Estimator 2.13.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.34.0 Termcolor 2.3.0
terminado 0.17.1 thinc 8.1.12 Threadpoolctl 2.2.0
tiktoken 0.4.0 tinycss2 1.2.1 tokenize-rt 4.2.1
Tokenizer 0.13.3 tomli 2.0.1 Fackel 2.0.1+cpu
Fackelvision 0.15.2+cpu Tornado 6.1 tqdm 4.64.1
Traitlets 5.7.1 Transformatoren 4.31.0 Typwächter 2.13.3
Typer 0.9.0 Eingabeprüfung 0.9.0 typing_extensions 4.4.0
ujson 5.4.0 unbeaufsichtigte Aktualisierungen 0,1 urllib3 1.26.14
uvicorn 0.23.2 uvloop 0.17.0 virtualenv 20.16.7
Visionen 0.7.5 Wadllib 1.3.6 Wasabi 1.1.2
Watchfiles 0.20.0 wcwidth 0.2.5 Webkodierungen 0.5.1
WebSocket-Client 0.58.0 Websockets 11.0.3 Werkzeug 2.2.2
Was ist neu im Patch 1.0.2 Rad 0.38.4 widgetsnbextension 3.6.1
Wortwolke 1.9.2 Eingehüllt 1.14.1 xgboost 1.7.6
xxhash 3.3.0 yapf 0.31.0 yarl 1.9.2
ydata-profiling 4.2.0 ZIPP 3.11.0

Python-Bibliotheken für GPU-Cluster

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 1.0.0 beschleunigen 0.21.0 aiohttp 3.8.5
aiosignal 1.3.1 anyio 3.5.0 Appdirs 1.4.4
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 4.0.3
Attrs 22.1.0 Audio lesen 3.0.0 Azure Core 1.29.1
Azure-Cosmos 4.3.1 Azure-Speicher-Blob 12.18.1 Azure-Speicher-Datei-Datensee 12.13.1
Backcall 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.11.1
schwarz 22.6.0 Bleichmittel 4.1.0 Blinker 1.4
blis 0.7.10 Boto3 1.24.28 Botocore 1.27.96
CacheWerkzeuge 5.3.1 Katalog 2.0.9 Kategorie-Kodierer 2.6.2
Zertifizieren 2022.12.7 CFFI 1.15.1 Chardet 4.0.0
Charset-Normalizer 2.0.4 klicken 8.0.4 Wolkengurke 2.0.0
cmake 3.27.5 cmdstanpy 1.1.0 Kommunikation 0.1.2
Konfekt 0.1.3 configparser 5.2.0 Contourpy 1.0.5
Convertdate 2.4.0 Kryptographie 39.0.1 Fahrradfahrer 0.11.0
Cymem 2.0.8 Cython 0.29.32 Dazit 1.8.1
databricks-automl-runtime 0.2.19 databricks-cli 0.17.7 databricks-feature-store 0.15.1
Databricks-SDK 0.1.6 dataclasses-json 0.5.14 Datensätze 2.14.4
dbl-tempo 0.1.23 dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7
Dekorateur 5.1.1 Deepspeed 0.10.0 defusedxml 0.7.1
Dill 0.3.6 Festplatten-Cache 5.6.3 Distlib 0.3.7
Docstring zu Markdown 0.11 einops 0.6.1 Einstiegspunkte 0,4
Kurzlebig 4.1.4 auswerten 0.4.0 ausführen 0.8.3
Übersicht der Facetten 1.1.1 fastapi 0.98.0 fastjsonschema 2.18.0
fasttext 0.9.2 Dateisperrung 3.9.0 flash-attn 2.0.8
Flasche 2.2.5 FlatBuffers 26.05.23 fonttools 4.25.0
frozenlist 1.4.0 fsspec 2022.11.0 Zukunft 0.18.3
gast 0.4.0 GCC-Laufzeitbibliothek 1.10.0 gitdb 4.0.10
GitPython 3.1.27 google-api-core 2.11.1 Google-Authentifizierung 2.21.0
google-auth-oauthlib 1.0.0 Google-Cloud-Core 2.3.3 Google Cloud-Speicher 2.10.0
google-crc32c 1.5.0 Google-Pasta 0.2.0 google-resumable-media 2.6.0
googleapis-common-protos 1.60.0 Greenlet 2.0.1 GRPCIO 1.48.2
grpcio-status 1.48.1 gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0
h11 0.14.0 h5py 3.7.0 hjson 3.1.0
Ferien 0,30 Horovod 0.28.1 htmlmin 0.1.12
httplib2 0.20.2 HTTP-Werkzeuge 0.6.0 huggingface-hub 0.14.1
idna 3.4 ImageHash 4.3.1 Ungleichgewichte lernen 0.10.1
importlib-metadata 4.11.3 importlib-resources 6.0.1 ipykernel 6.25.0
ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
Isodate 0.6.1 es ist gefährlich 2.0.1 Jedi 0.18.1
jeepney 0.7.1 Jinja2 3.1.2 jmespath 0.10.0
joblib 1.2.0 joblibspark 0.5.1 jsonschema 4.17.3
Jupyter-Client 7.3.4 Jupyter-Server 1.23.4 jupyter_core 5.2.0
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0 Keras 2.13.1
Schlüsselring 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 langchain 0.0.267
Sprachcodes 3.3.0 langsmith 0.0.38 launchpadlib 1.10.16
lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6 lazy_loader 0,3
libclang 15.0.6.1 librosa 0.10.1 lightgbm 4.0.0
angezündet 16.0.6 llvmlite 0.39.1 Mondkalender 0.0.9
lxml 4.9.1 Mako 1.2.0 Abschlag 3.4.1
MarkupSafe 2.1.1 Marshmallow 3.20.1 matplotlib 3.7.0
matplotlib-inline 0.1.6 Mccabe 0.7.0 verstimmen 0.8.4
mlflow-skinny 2.7.1 more-itertools 8.10.0 mpmath 1.2.1
msgpack 1.0.5 Multidict 6.0.4 Multimethod 1.9.1
Multiprozessor 0.70.14 Murmurhash 1.0.10 mypy-Erweiterungen 0.4.3
nbclassic 0.5.2 nbclient 0.5.13 nbconvert 6.5.4
nbformat 5.7.0 nest-asyncio 1.5.6 networkx 2.8.4
Ninja 1.11.1 Natural Language Toolkit (nltk) 3.7 nodeenv 1.8.0
Notizbuch 6.5.2 Notebook-Shim 0.2.2 numba 0.56.4
Numexpr 2.8.4 numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0
openai 0.27.8 openapi-schema-pydantic 1.2.4 opt-einsum 3.3.0
Verpackung 22.0 Pandas 1.5.3 Pandocfilter 1.5.0
paramiko 2.9.2 Parso 0.8.3 Pfadangabe 0.10.3
pathie 0.10.2 Sündenbock 0.5.3 Petastorm 0.12.1
pexpect 4.8.0 phik 0.12.3 Pickleshare 0.7.5
Kissen 9.4.0 Kern 22.3.1 platformdirs 2.5.2
Handlung 5.9.0 plugin-fähig 1.0.0 pmdarima 2.0.3
Hündchen 1.4.0 vorgehäckselt 3.0.9 Prompt-Toolkit 3.0.36
Prophet 1.1.4 protobuf 4.24.0 psutil 5.9.0
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
py-cpuinfo 9.0.0 Pyarrow 8.0.0 Pyasn1 0.4.8
Pyasn1-Module 0.2.8 Pybind11 2.11.1 Pycparser 2.21
Pydantisch 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 Pyristent 0.18.0 pytesseract 0.3.10
Python-dateutil 2.8.2 python-dotenv 1.0.0 python-editor 1.0.4
python-lsp-jsonrpc 1.0.0 Python-LSP-Server 1.7.1 pytoolconfig 1.2.5
Pytz 2022.7 PyWavelets 1.4.1 PyYAML 6,0
pyzmq 23.2.0 Regex 2022.7.9 Anforderungen 2.28.1
requests-oauthlib 1.3.1 Antworten 0.18.0 Seil 1.7.0
rsa 4,9 s3transfer 0.6.2 Safetensors 0.3.3
scikit-lernen 1.1.1 Seegeboren 0.12.2 SecretStorage 3.3.1
Send2Trash 1.8.0 Satztransformatoren 2.2.2 Satzstück 0.1.99
setuptools 65.6.3 Schattierung 0.42.1 simplejson 3.17.6
Sechs 1.16.0 Schneidemaschine 0.0.7 smart-open 5.2.1
smmap 5.0.0 sniffio 1.2.0 Sounddatei 0.12.1
Sieb für Suppe 2.3.2.post1 Soxr 0.3.6 Geräumig 3.6.1
Spacy-Legacy 3.0.12 Spacy-Logger 1.0.5 Spark-Tensorflow-Distributor 1.0.0
SQLAlchemy 1.4.39 sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.7
ssh-import-id 5.11 Stapeldaten 0.2.0 Starlet 0.27.0
StatistikModelle 0.13.5 sympy 1.11.1 tabellarisieren 0.8.10
tangled-up-in-unicode 0.2.0 Hartnäckigkeit 8.1.0 TensorBoard 2.13.0
tensorboard-data-server 0.7.1 tensorboard-plugin-profile 2.13.1 TensorFlow 2.13.0
TensorFlow-Estimator 2.13.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.34.0 Termcolor 2.3.0
terminado 0.17.1 thinc 8.1.12 Threadpoolctl 2.2.0
tiktoken 0.4.0 tinycss2 1.2.1 tokenize-rt 4.2.1
Tokenizer 0.13.3 tomli 2.0.1 Fackel 2.0.1+cu118
Fackelvision 0.15.2+cu118 Tornado 6.1 tqdm 4.64.1
Traitlets 5.7.1 Transformatoren 4.31.0 Triton 2.0.0
Typwächter 2.13.3 Typer 0.9.0 Eingabeprüfung 0.9.0
typing_extensions 4.4.0 ujson 5.4.0 unbeaufsichtigte Aktualisierungen 0,1
urllib3 1.26.14 uvicorn 0.23.2 uvloop 0.17.0
virtualenv 20.16.7 Visionen 0.7.5 Wadllib 1.3.6
Wasabi 1.1.2 Watchfiles 0.20.0 wcwidth 0.2.5
Webkodierungen 0.5.1 WebSocket-Client 0.58.0 Websockets 11.0.3
Werkzeug 2.2.2 Was ist neu im Patch 1.0.2 Rad 0.38.4
widgetsnbextension 3.6.1 Wortwolke 1.9.2 Eingehüllt 1.14.1
xgboost 1.7.6 xxhash 3.3.0 yapf 0.31.0
yarl 1.9.2 ydata-profiling 4.2.0 ZIPP 3.11.0

R-Bibliotheken

Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 14.1 identisch.

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

Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 14.1 enthält Databricks Runtime 14.1 ML die folgenden JARs:

Rechencluster

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 2.7.1
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.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 2.7.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0
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