Databricks Runtime 15.0 per Machine Learning (EoS)

Annotazioni

Il supporto per questa versione di Databricks Runtime è terminato. Per la data di fine del supporto, vedere Fine del supporto e cronologia di fine vita. Per tutte le versioni supportate di Databricks Runtime, vedere note di rilascio di Databricks Runtime: versioni e compatibilità.

Databricks Runtime 15.0 per Machine Learning offre un ambiente pronto all'uso per l'apprendimento automatico e la scienza dei dati basato su Databricks Runtime 15.0 (EoS). Databricks Runtime ML contiene molte librerie di Machine Learning più diffuse, tra cui TensorFlow, PyTorch e XGBoost. Databricks Runtime ML include AutoML, uno strumento per eseguire automaticamente il training delle pipeline di Machine Learning. Databricks Runtime ML supporta anche il training di deep learning distribuito utilizzando Horovod.

Nuove funzionalità e miglioramenti

Databricks Runtime 15.0 ML è basato su Databricks Runtime 15.0. Per informazioni sulle novità di Databricks Runtime 15.0, tra cui Apache Spark MLlib e SparkR, vedere le note sulla versione di Databricks Runtime 15.0 (EoS).

Modifiche radicali

La CLI legacy di Databricks non è più installata per impostazione predefinita

In Databricks Runtime 14.3 LTS ML e versioni precedenti, poiché la versione preinstallata di MLflow richiedeva la CLI legacy di Databricks (databricks/databricks-cli), è stata installata automaticamente in $PATH. Databricks Runtime 15.0 ML include MLflow versione 2.10.2, che non richiede la CLI legacy.

A partire da Databricks Runtime 15.0 ML, la CLI legacy di Databricks non viene più installata automaticamente in $PATH. Si tratta di una modifica rivoluzionaria per gli utenti che dipendono dalla CLI legacy installata durante l'esecuzione. Comandi come %sh databricks ... non funzionano più in Databricks Runtime 15.0 ML e versioni successive.

Per continuare a utilizzare la CLI legacy di Databricks da un notebook, installala come libreria di cluster o notebook. La nuova CLI di Databricks (databricks/cli) è disponibile dal terminale Web. Per altre informazioni, vedere Usare il terminale Web e la CLI di Databricks.

MLeap non è più disponibile a partire da Databricks Runtime 15.0 ML

MLeap non è più disponibile in Databricks Runtime 15.0 ML e versioni successive. Per creare un pacchetto di modelli per la distribuzione in framework basati su JVM, Databricks consiglia di usare il formato ONNX.

Deprecazione di Horovod e HorovodRunner

Horovod e HorovodRunner sono ora deprecati. Per l'apprendimento avanzato distribuito, Databricks consiglia di utilizzare TorchDistributor per il training distribuito con PyTorch o l'API tf.distribute.Strategy per il training distribuito con TensorFlow. Horovod e HorovodRunner sono preinstallati in Databricks Runtime 15.0 ML, ma verranno rimossi nella prossima versione principale di Databricks Runtime ML.

Annotazioni

horovod.spark non supporta le versioni di pyarrow 11.0 e successive (vedere il problema pertinente di GitHub). Databricks Runtime 15.0 ML include pyarrow versione 14.0.1. Per usare horovod.spark con Databricks Runtime 15.0 ML o versione successiva, è necessario installare manualmente pyarrow, specificando una versione inferiore alla 11.0.

Ambiente di sistema

L'ambiente di sistema in Databricks Runtime 15.0 ML differisce da Databricks Runtime 15.0 come indicato di seguito:

  • Per i cluster GPU, Databricks Runtime ML include le librerie GPU NVIDIA seguenti:
    • CUDA 12.1
    • cuDNN 8.9.0.131-1
    • NCCL 2.17.1
    • TensorRT 8.6.1.6-1

Libraries

Le sezioni seguenti elencano le librerie incluse in Databricks Runtime 15.0 ML che differiscono da quelle incluse in Databricks Runtime 15.0.

In questa sezione:

Librerie di livello superiore

Databricks Runtime 15.0 ML include le librerie di livello superiore seguenti:

librerie Python

Databricks Runtime 15.0 ML usa virtualenv per la gestione dei pacchetti di Python e include molti pacchetti di Machine Learning più diffusi.

Oltre ai pacchetti specificati nelle sezioni seguenti, Databricks Runtime 15.0 ML include anche i pacchetti seguenti:

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

Per riprodurre l'ambiente Python ml di Databricks Runtime nell'ambiente virtuale Python locale, scaricare il file requirements-15.0.txt ed eseguire pip install -r requirements-15.0.txt. Questo comando installa tutte le librerie di open source usate da Databricks Runtime ML, ma non installa librerie sviluppate da Databricks, ad esempio databricks-automl, databricks-feature-store o il fork databricks di hyperopt.

librerie Python sui cluster di CPU

Libreria Versione Libreria Versione Libreria Versione
absl-py 1.0.0 accelerare 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
asttoken 2.0.5 astunparse 1.6.3 async-timeout 4.0.2
att. 22.1.0 lettura audio 3.0.1 azure-core 1.30.1
azure-cosmos 4.3.1 Azure Storage Blob 12.19.0 file di archiviazione Azure Data Lake 12.14.0
chiamata di ritorno 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.12.2
nero 23.3.0 candeggiare 4.1.0 benedetto 1.20.0
indicatore di direzione 1.4 blis 0.7.11 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 cachetools (strumento per la gestione della cache) 5.3.3 catalogo 2.0.10
codificatori di categorie 2.6.3 certifi 2023.7.22 cffi 1.15.1
chardet 4.0.0 normalizzatore di set di caratteri 2.0.4 fai clic 8.0.4
cloudpathlib 0.16.0 cloudpickle (libreria Python per la serializzazione degli oggetti) 2.2.1 cmdstanpy 1.2.1
colorato 0.5.6 comunicazione 0.1.2 confezione 0.1.4
configparser (analizzatore di configurazione) 5.2.0 contourpy 1.0.5 criptografia 41.0.3
ciclista 0.11.0 cymem 2.0.8 Cython, un linguaggio di programmazione 0.29.32
roccia dacite 1.8.1 databricks-automl-runtime 0.2.21 ingegneria delle caratteristiche in Databricks 0.3.0
Databricks SDK 0.20.0 dataclasses-json 0.6.4 Insiemi di dati 2.16.1
dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7
Decoratore 5.1.1 deepspeed 0.13.1 defusedxml 0.7.1
aneto 0.3.6 cache del disco 5.6.3 distlib 0.3.8
dm-tree 0.1.8 punti di ingresso 0.4 valutare 0.4.1
esecuzione 0.8.3 panoramica delle facette 1.1.1 Notifiche di Farama 0.0.4
fastjsonschema 2.19.1 fasttext 0.9.2 blocco dei file 3.9.0
Flask 2.2.5 FlatBuffers 23/05/2026 fonttools (strumenti per caratteri) 4.25.0
frozenlist 1.3.3 fsspec 2023.5.0 futuro 0.18.3
gast 0.4.0 gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.27
google-api-core 2.17.1 google-auth (autenticazione Google) 2.21.0 google-auth-oauthlib 1.0.0
google-cloud-core 2.4.1 archiviazione su Google Cloud 2.11.0 google-crc32c 1.5.0
Google-Pasta 0.2.0 google-resumable-media (media riprendibile di Google) 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
ginnasio 0.28.1 h11 0.14.0 h5py 3.9.0
hjson 3.1.0 vacanze 0,38 Horovod 0.28.1+db1
htmlmin (strumento per la minimizzazione del codice HTML) 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 (una libreria di apprendimento automatico per la gestione dei set di dati sbilanciati) 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 it’s dangerous 2.0.1
jax-jumpy 1.0.0 jedi 0.18.1 Jeepney (mezzo di trasporto pubblico tipico delle Filippine) 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 portachiavi 23.5.0 kiwisolver 1.4.4
langchain 0.1.3 langchain-community 0.0.20 langchain-core 0.1.23
codici linguistici 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 zefiro 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 versione leggera 2.10.2 more-itertools 8.10.0
mpmath 1.3.0 msgpack 1.0.8 multidict 6.0.2
multimetodo 1.11.2 multiprocesso 0.70.14 algoritmo di hashing 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 (Natural Language Toolkit) 3.8.1
taccuino 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 imballaggio 23.2 Panda 2.0.3
pandocfilters 1.5.0 paramiko 2.9.2 parso 0.8.3
pathspec 0.10.3 vittima 0.5.3 Petastorm 0.12.1
pexpect 4.8.0 phik 0.12.4 pickleshare (libreria di software Python) 0.7.5
Cuscino 9.4.0 seme 23.2.1 platformdirs 3.10.0
plotly (software di visualizzazione dati) 5.9.0 pmdarima 2.0.4 cagnolino 1.8.1
(Note: Without context, a definitive improved translation cannot be accurately proposed). 3.0.9 prometheus-client 0.14.1 prompt-toolkit 3.0.36
profeta 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 (un parser scritto in Python) 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 (libreria Python per la gestione delle date) 2.8.2 Editor di Python 1.0.4
python-lsp-jsonrpc 1.1.1 pytz 2022.7 PyWavelets 1.4.1
PyYAML 6.0 pyzmq 23.2.0 raggio 2.9.3
regex 2022.7.9 richieste 2.31.0 requests-oauthlib 1.3.1
Risposte 0.13.3 ricco 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 trasformatori di frase 2.2.2
segmentazione delle frasi 0.1.99 setuptools (pacchetto Python per gestire la configurazione e la distribuzione) 68.0.0 forma 0.44.0
simplejson 3.17.6 sei 1.16.0 strumento di taglio 0.0.7
smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0 sniffio 1.2.0
soundfile 0.12.1 colino per la zuppa 2,4 soxr 0.3.7
spazioso 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
seriamente? 2.4.8 ssh-import-id (comando per l'importazione di chiavi SSH) 5.11 dati accatastati 0.2.0
stanio 0.3.0 statsmodels 0.14.0 la libreria sympy 1.11.1
aggrovigliato-up-in-unicode 0.2.0 tenacità 8.2.2 TensorBoard 2.15.1
server di dati di TensorBoard 0.7.2 plugin di profilazione per tensorboard 2.15.0 tensorboardX 2.6.2.2
tensorflow-cpu 2.15.0 Stima di tensore tensorflow 2.15.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.36.0
termcolor 2.4.0 finito 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 tokenizzatori 0.15.0
Torcia 2.1.2+cpu torcheval 0.0.7 visione della torcia 0.16.2+cpu
tornado 6.3.2 tqdm 4.65.0 traitlets (una libreria per la configurazione dei parametri nei programmi Python) 5.7.1
trasformatori 4.36.2 typeguard 2.13.3 Typer 0.9.0
ispezione di digitazione 0.9.0 typing_extensions 4.7.1 tzdata 2022.1
ujson (una libreria per la gestione di JSON in Python) 5.4.0 aggiornamenti non supervisionati 0,1 urllib3 1.26.16
virtualenv 20.21.0 Visioni 0.7.5 wadllib 1.3.6
wasabi 1.1.2 wcwidth (funzione per determinare la larghezza dei caratteri) 0.2.5 Donnola 0.3.4
codifiche web 0.5.1 cliente WebSocket 0.58.0 Attrezzo 2.2.3
ruota 0.38.4 widgetsnbextension 4.0.5 wordcloud 1.9.3
rapito 1.14.1 xgboost 2.0.3 xxhash 3.4.1
yarl 1.8.1 ydata-profiling Profilatura dei dati 4.5.1 Zipp 3.11.0

librerie Python nei cluster GPU

Libreria Versione Libreria Versione Libreria Versione
absl-py 1.0.0 accelerare 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
asttoken 2.0.5 astunparse 1.6.3 async-timeout 4.0.2
att. 22.1.0 lettura audio 3.0.1 azure-core 1.30.1
azure-cosmos 4.3.1 Azure Storage Blob 12.19.0 file di archiviazione Azure Data Lake 12.14.0
chiamata di ritorno 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.12.2
nero 23.3.0 candeggiare 4.1.0 benedetto 1.20.0
indicatore di direzione 1.4 blis 0.7.11 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 cachetools (strumento per la gestione della cache) 5.3.3 catalogo 2.0.10
codificatori di categorie 2.6.3 certifi 2023.7.22 cffi 1.15.1
chardet 4.0.0 normalizzatore di set di caratteri 2.0.4 fai clic 8.0.4
cloudpathlib 0.16.0 cloudpickle (libreria Python per la serializzazione degli oggetti) 2.2.1 cmdstanpy 1.2.1
colorato 0.5.6 comunicazione 0.1.2 confezione 0.1.4
configparser (analizzatore di configurazione) 5.2.0 contourpy 1.0.5 criptografia 41.0.3
ciclista 0.11.0 cymem 2.0.8 Cython, un linguaggio di programmazione 0.29.32
roccia dacite 1.8.1 databricks-automl-runtime 0.2.21 ingegneria delle caratteristiche in Databricks 0.3.0
Databricks SDK 0.20.0 dataclasses-json 0.6.4 Insiemi di dati 2.16.1
dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7
Decoratore 5.1.1 deepspeed 0.13.1 defusedxml 0.7.1
aneto 0.3.6 cache del disco 5.6.3 distlib 0.3.8
dm-tree 0.1.8 einops 0.7.0 punti di ingresso 0.4
valutare 0.4.1 esecuzione 0.8.3 panoramica delle facette 1.1.1
Notifiche di Farama 0.0.4 fastjsonschema 2.19.1 fasttext 0.9.2
blocco dei file 3.9.0 flash-attn 2.5.0 Flask 2.2.5
FlatBuffers 23/05/2026 fonttools (strumenti per caratteri) 4.25.0 frozenlist 1.3.3
fsspec 2023.5.0 futuro 0.18.3 gast 0.4.0
gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.27 google-api-core 2.17.1
google-auth (autenticazione Google) 2.21.0 google-auth-oauthlib 1.0.0 google-cloud-core 2.4.1
archiviazione su Google Cloud 2.11.0 google-crc32c 1.5.0 Google-Pasta 0.2.0
google-resumable-media (media riprendibile di Google) 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 ginnasio 0.28.1
h11 0.14.0 h5py 3.9.0 hjson 3.1.0
vacanze 0,38 Horovod 0.28.1+db1 htmlmin (strumento per la minimizzazione del codice HTML) 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 (una libreria di apprendimento automatico per la gestione dei set di dati sbilanciati) 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 it’s dangerous 2.0.1 jax-jumpy 1.0.0
jedi 0.18.1 Jeepney (mezzo di trasporto pubblico tipico delle Filippine) 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
portachiavi 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 langchain 0.1.3
langchain-community 0.0.20 langchain-core 0.1.23 codici linguistici 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
zefiro 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 versione leggera 2.10.2 more-itertools 8.10.0 mpmath 1.3.0
msgpack 1.0.8 multidict 6.0.2 multimetodo 1.11.2
multiprocesso 0.70.14 algoritmo di hashing 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 (Natural Language Toolkit) 3.8.1 taccuino 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
imballaggio 23.2 Panda 2.0.3 pandocfilters 1.5.0
paramiko 2.9.2 parso 0.8.3 pathspec 0.10.3
vittima 0.5.3 Petastorm 0.12.1 pexpect 4.8.0
phik 0.12.4 pickleshare (libreria di software Python) 0.7.5 Cuscino 9.4.0
seme 23.2.1 platformdirs 3.10.0 plotly (software di visualizzazione dati) 5.9.0
pmdarima 2.0.4 cagnolino 1.8.1 (Note: Without context, a definitive improved translation cannot be accurately proposed). 3.0.9
prompt-toolkit 3.0.36 profeta 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 (un parser scritto in Python) 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 (libreria Python per la gestione delle date) 2.8.2
Editor di Python 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.1.1 pytz 2022.7
PyWavelets 1.4.1 PyYAML 6.0 pyzmq 23.2.0
raggio 2.9.3 regex 2022.7.9 richieste 2.31.0
requests-oauthlib 1.3.1 Risposte 0.13.3 ricco 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
trasformatori di frase 2.2.2 segmentazione delle frasi 0.1.99 setuptools (pacchetto Python per gestire la configurazione e la distribuzione) 68.0.0
forma 0.44.0 simplejson 3.17.6 sei 1.16.0
strumento di taglio 0.0.7 smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0
sniffio 1.2.0 soundfile 0.12.1 colino per la zuppa 2,4
soxr 0.3.7 spazioso 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 seriamente? 2.4.8 ssh-import-id (comando per l'importazione di chiavi SSH) 5.11
dati accatastati 0.2.0 stanio 0.3.0 statsmodels 0.14.0
la libreria sympy 1.11.1 aggrovigliato-up-in-unicode 0.2.0 tenacità 8.2.2
TensorBoard 2.15.1 server di dati di TensorBoard 0.7.2 plugin di profilazione per tensorboard 2.15.0
tensorboardX 2.6.2.2 TensorFlow 2.15.0 Stima di tensore tensorflow 2.15.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.36.0 termcolor 2.4.0 finito 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
tokenizzatori 0.15.0 Torcia 2.1.2+cu121 torcheval 0.0.7
visione della torcia 0.16.2+cu121 tornado 6.3.2 tqdm 4.65.0
traitlets (una libreria per la configurazione dei parametri nei programmi Python) 5.7.1 trasformatori 4.36.2 Tritone 2.1.0
typeguard 2.13.3 Typer 0.9.0 ispezione di digitazione 0.9.0
typing_extensions 4.7.1 tzdata 2022.1 ujson (una libreria per la gestione di JSON in Python) 5.4.0
aggiornamenti non supervisionati 0,1 urllib3 1.26.16 virtualenv 20.21.0
Visioni 0.7.5 wadllib 1.3.6 wasabi 1.1.2
wcwidth (funzione per determinare la larghezza dei caratteri) 0.2.5 Donnola 0.3.4 codifiche web 0.5.1
cliente WebSocket 0.58.0 Attrezzo 2.2.3 ruota 0.38.4
widgetsnbextension 4.0.5 wordcloud 1.9.3 rapito 1.14.1
xgboost 2.0.3 xxhash 3.4.1 yarl 1.8.1
ydata-profiling Profilatura dei dati 4.5.1 Zipp 3.11.0

Librerie R

Le librerie R sono identiche alle librerie R in Databricks Runtime 15.0.

librerie Java e Scala (cluster Scala 2.12)

Oltre a Java e librerie Scala in Databricks Runtime 15.0, Databricks Runtime 15.0 ML contiene i file JAR seguenti:

Cluster di CPU

ID del Gruppo ID dell'artefatto Versione
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

Cluster di GPU

ID del Gruppo ID dell'artefatto Versione
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
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