Databricks Runtime 13.0 para Machine Learning (EoS)
Observação
O suporte para esta versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para obter a data de fim do suporte, consulte o Histórico de fim do suporte. Para todas as versões compatíveis do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade de notas sobre a versão do Databricks Runtime.
O Databricks Runtime 13.0 para Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso em aprendizado de máquina e ciência de dados baseado no Databricks Runtime 13.0 (EoS). O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas de aprendizado de máquina populares, inclusive TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui o AutoML, uma ferramenta para treinamento automático de pipelines de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também oferece suporte ao treinamento de aprendizado profundo distribuído com o uso do Horovod.
Para obter mais informações, incluindo instruções para criar um cluster de ML do Databricks Runtime, confira IA e Machine Learning no Databricks.
Novos recursos e aprimoramentos
O Databricks Runtime 13.0 ML foi desenvolvido com base no Databricks Runtime 13.0. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 13.0, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, confira as notas sobre a versão do Databricks Runtime 13.0 (EoS).
Alterações no Mosaic AutoML
No Databricks Runtime 13.0 ML e superior, o Mosaic AutoML não tem suporte para workspaces com conformidade com o FedRAMP .
Para obter mais informações sobre o Mosaic AutoML, consulte O que é o Mosaic AutoML?.
Aprimoramentos no Databricks Feature Store
Em workspaces habilitados para Unity Catalog em um cluster que executa o Databricks Runtime 13.0 ML ou superior, você pode publicar tabelas de recursos do workspace e do Unity Catalog em repositórios online do Cosmos DB.
Para obter mais informações sobre o Repositório de Recursos do Databricks, consulte Engenharia de recursos e de serviço.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 13.0 ML é diferente do Databricks Runtime 13.0 nestes aspectos:
- DBUtils: o Databricks Runtime ML não inclui o Utilitário de biblioteca (dbutils.library) (herdado).
Use os comandos
%pip. Confira as bibliotecas Python no escopo do notebook. - Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
- CUDA==11.7
- CuDNN==8.5.0.96-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 7.2.2
O Databricks Runtime 13.0 ML inclui o XGBoost 1.7.2, que não tem suporte para clusters de GPU com capacidade de computação 5.2 e inferior.
O pacote miniconda foi removido do Databricks Runtime 13.0 ML.
Bibliotecas
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 13.0 ML que são diferentes daquelas incluídas no Databricks Runtime 13.0.
Nesta seção:
- Bibliotecas de camada superior
- Bibliotecas do Python
- Bibliotecas do R
- Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Bibliotecas de camada superior
O Databricks Runtime 13.0 ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- GraphFrames
- Horovod e HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Bibliotecas do Python
O Databricks Runtime 13.0 ML usa o Virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes de ML bastante populares.
As seguintes bibliotecas Python foram introduzidas com o Databricks Runtime 13.0 ML:
- accelerate
- conjuntos de dados
- evaluate
- ydata-profiling
Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 13.0 ML também inclui os seguintes pacotes:
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.17.0
Para reproduzir o ambiente Python do Databricks Runtime ML no ambiente virtual Python local, baixe o arquivo requirements-13.0.txt e execute pip install -r requirements-13.0.txt. Esse comando instala todas as bibliotecas código aberto que o Databricks Runtime ML usa, mas não instala bibliotecas desenvolvidas pelo Databricks, como databricks-automl, databricks-feature-store, ou o fork do Databricks de hyperopt.
Bibliotecas do Python em clusters de CPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | accelerate | 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 |
| catalogue | 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 |
| clique | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
| confecção | 0.0.4 | configparser | 5.2.0 | convertdate | 2.4.0 |
| criptografia | 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 | conjuntos de dados | 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 | evaluate | 0.4.0 | em execução | 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 | feriados | 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 | empacotando | 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 | solicitações | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| responses | 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 |
| six | 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 |
| criadores de token | 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 |
| visions | 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 |
Bibliotecas do Python em clusters de GPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | accelerate | 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 |
| catalogue | 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 |
| clique | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
| confecção | 0.0.4 | configparser | 5.2.0 | convertdate | 2.4.0 |
| criptografia | 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 | conjuntos de dados | 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 | evaluate | 0.4.0 | em execução | 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 | feriados | 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 | empacotando | 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 |
| solicitações | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 | responses | 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 | six | 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 | criadores de token | 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 | visions | 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 |
Bibliotecas do R
As bibliotecas R são idênticas às Bibliotecas R do Databricks Runtime 13.0.
Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 13.0, o Databricks Runtime 13.0 ML contém os seguintes JARs:
Clusters de CPU
| ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
|---|---|---|
| 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 |
Clusters de GPU
| ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
|---|---|---|
| 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 |