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Databricks Runtime 15.1 pour Machine Learning (EoS)

Remarque

La prise en charge de cette version databricks Runtime a pris fin. Pour connaître la date de fin de support, consultez l’historique de fin de support. Pour toutes les versions prises en charge de Databricks Runtime, consultez Notes de publication sur les versions et la compatibilité de Databricks Runtime.

Databricks Runtime 15.1 pour Machine Learning fournit un environnement prêt à l’utilisation pour le Machine Learning et la science des données basée sur Databricks Runtime 15.1 (EoS). Databricks Runtime ML contient de nombreuses bibliothèques populaires de Machine Learning, notamment TensorFlow, PyTorch et XGBoost. Databricks Runtime ML comprend AutoML, un outil permettant d’effectuer l’apprentissage automatique des pipelines Machine Learning. Databricks Runtime ML prend également en charge l'apprentissage profond distribué à l'aide d'Horovod.

Conseil

Pour afficher les notes de publication des versions de Databricks Runtime qui ont atteint la fin du support (EoS), consultez Fin de support des notes de publication des versions de Databricks Runtime. Les versions EoS de Databricks Runtime ont été supprimées et peuvent ne pas être mises à jour.

Améliorations et nouvelles fonctionnalités

Databricks Runtime 15.1 ML est basé sur Databricks Runtime 15.1. Pour plus d’informations sur les nouveautés de Databricks Runtime 15.1, notamment Apache Spark MLlib et SparkR, consultez les notes de publication de Databricks Runtime 15.1 (EoS).

Dernières modifications

L’interface CLI Databricks héritée n’est plus installée par défaut.

Dans Databricks Runtime 14.3 LTS ML et antérieur, comme la version préinstallée de MLflow nécessitait l’interface CLI Databricks héritée, elle était automatiquement installée dans $PATH. Databricks Runtime 15.1 ML inclut la version MLflow 2.10.2, qui ne nécessite pas l’interface CLI héritée.

À compter de Databricks Runtime 15.1 ML, l’interface CLI Databricks héritée n’est plus installée automatiquement dans $PATH. Il s’agit d’un changement cassant pour les utilisateurs qui dépendent de l’interface CLI héritée installée dans le runtime. Des commandes comme %sh databricks ... ne fonctionnent plus dans Databricks Runtime 15.1 ML et ultérieur.

Pour continuer à utiliser l’interface CLI Databricks héritée à partir d’un notebook, installez-la en tant que bibliothèque de cluster ou de notebook. La nouvelle interface CLI Databricks est disponible à partir du terminal web. Pour plus d’informations, consultez Utiliser le terminal web et l’interface CLI Databricks.

MLeap n’est plus disponible à compter de Databricks Runtime 15.1 ML

MLeap n’est plus disponible dans Databricks Runtime 15.1 ML et ultérieur. Pour empaqueter des modèles pour le déploiement sur des frameworks JVM, Databricks recommande d’utiliser le format ONNX.

Dépréciation de Horovod et HorovodRunner

Horovod et HorovodRunner sont désormais déconseillés. Pour le Deep Learning distribué, Databricks recommande d’utiliser TorchDistributor pour l’apprentissage distribué avec PyTorch ou l’API tf.distribute.Strategy pour l’apprentissage distribué avec TensorFlow. Horovod et HorovodRunner sont préinstallés dans Databricks Runtime 15.1 ML, mais ils seront supprimés dans la prochaine version majeure de Databricks Runtime ML.

Remarque

horovod.spark ne prend pas en charge les versions pyarrow 11.0 et ultérieures (consultez le problème GitHub approprié). Databricks Runtime 15.1 ML inclut la version 14.0.1 de pyarrow. Pour utiliser horovod.spark avec Databricks Runtime 15.1 ML ou ultérieur, vous devez installer manuellement pyarrow, en spécifiant une version inférieure à 11.0.

Environnement du système

L’environnement système dans Databricks Runtime 15.1 ML diffère de celui de Databricks Runtime 15.1 comme suit :

  • Pour les clusters GPU, Databricks Runtime ML inclut les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes :
    • CUDA 12.1
    • cuDNN 8.9.0.131-1
    • NCCL 2.17.1
    • TensorRT 8.6.1.6-1

Bibliothèques

les sections suivantes répertorient les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime 15.1 ML qui diffèrent de celles incluses dans Databricks Runtime 15.1.

Dans cette section :

Bibliothèques de niveau supérieur

Databricks Runtime 15.1 ML inclut les bibliothèques de premier niveau suivantes :

Bibliothèques Python

Databricks Runtime 15.1 ML utilise virtualenv pour la gestion des packages Python et inclut de nombreux packages ML couramment utilisés.

Outre les packages spécifiés dans les sections suivantes, Databricks Runtime 15.1 ML inclut également les packages suivants :

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

pour reproduire l’environnement Databricks Runtime ML Python dans votre environnement virtuel Python local, téléchargez le fichier exigences-15.1.txt et exécutez pip install -r requirements-15.1.txt. Cette commande installe toutes les bibliothèques open source que Databricks Runtime ML utilise, mais n’installe pas les bibliothèques développées Azure Databricks, telles que databricks-automl, databricks-feature-store ou la duplication Databricks de hyperopt.

Bibliothèques Python sur les clusters UC

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
absl-py 1.0.0 accelerate 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 lecture audio 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 catalogue 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 click 8.0.4
cloudpathlib 0.16.0 cloudpickle 2.2.1 cmdstanpy 1.2.1
en couleur 0.5.6 comm 0.1.2 confection 0.1.4
configparser 5.2.0 contourpy 1.0.5 chiffrement 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 jeux de données 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 evaluate 0.4.1
exécuter 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 holidays 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 empaquetage 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
responses 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 six 1.16.0 segment 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 générateurs de jetons 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
transformateurs 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 visions 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

Bibliothèques Python sur les clusters GPU

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
absl-py 1.0.0 accelerate 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 lecture audio 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 catalogue 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 click 8.0.4
cloudpathlib 0.16.0 cloudpickle 2.2.1 cmdstanpy 1.2.1
en couleur 0.5.6 comm 0.1.2 confection 0.1.4
configparser 5.2.0 contourpy 1.0.5 chiffrement 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 jeux de données 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
evaluate 0.4.1 exécuter 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
holidays 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
empaquetage 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 responses 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 six 1.16.0
segment 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
générateurs de jetons 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 transformateurs 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
visions 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

Bibliothèques R

Les bibliothèques R sont identiques aux bibliothèques R dans Databricks Runtime 15.1.

Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)

Outre les bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 15.1, Databricks Runtime 15.1 ML contient les fichiers JAR suivants :

Clusters UC

ID de groupe ID d’artefact 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

Clusters GPU

ID de groupe ID d’artefact 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 2.10.2
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0