Nota
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Nota
O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para a data de fim de suporte, consulte Fim de suporte e histórico de fim de vida útil. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.
O Databricks Runtime 13.0 for Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 13.0 (EoS). O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui o AutoML, uma ferramenta para treinar automaticamente pipelines de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também suporta treinamento distribuído de aprendizado profundo usando o Horovod.
Para obter mais informações, incluindo instruções para criar um cluster de ML do Databricks Runtime, consulte IA e aprendizado de máquina no Databricks.
Novos recursos e melhorias
O Databricks Runtime 13.0 ML é construído sobre o Databricks Runtime 13.0. Para obter informações sobre o que há de novo no Databricks Runtime 13.0, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 13.0 (EoS ).
Alterações ao AutoML
No Databricks Runtime 13.0 ML e superior, o AutoML não é suportado para espaços de trabalho com conformidade com FedRAMP .
Para obter mais informações sobre AutoML, consulte O que é AutoML?.
Melhorias no Databricks Feature Store
Em espaços de trabalho habilitados para Unity Catalog em um cluster que executa o Databricks Runtime 13.0 ML ou superior, você pode publicar tabelas de recursos do espaço de trabalho e do Catálogo Unity em lojas online do Cosmos DB.
Para obter mais informações sobre o Databricks Feature Store, consulte Databricks Feature Store.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 13.0 ML difere do Databricks Runtime 13.0 da seguinte maneira:
-
DBUtils: Databricks Runtime ML não inclui o utilitário Biblioteca (dbutils.library) (legado).
Use comandos
%pipem vez disso. Veja Bibliotecas Python específicas para blocos de notas. - 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 suporta 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 diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 13.0.
Nesta secção:
- Bibliotecas de nível superior
- Bibliotecas Python
- Bibliotecas R
- Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Bibliotecas de nível 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 Python
O Databricks Runtime 13.0 ML usa o Virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes de ML populares.
As seguintes bibliotecas Python foram introduzidas com o Databricks Runtime 13.0 ML:
- acelerar
- conjuntos de dados
- avaliar
- ydata-profiling
Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 13.0 ML também inclui os seguintes pacotes:
- hiperopt 0.2.7+db3
- Sparkdl 3.0.0_db1
- AutoML 1.17.0 |
Para reproduzir o ambiente Databricks Runtime ML Python em seu ambiente virtual Python local, baixe o arquivo requirements-13.0.txt e execute pip install -r requirements-13.0.txt. Este comando instala todas as bibliotecas de código aberto que o Databricks Runtime ML usa, mas não instala bibliotecas desenvolvidas pelo Databricks, como databricks-automl, databricks-feature-storeou a bifurcação Databricks do hyperopt.
Bibliotecas Python em clusters de CPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 0.16.0 | AIOHTTP | 3.8.4 |
| aiosignal | 1.3.1 | Diretórios de aplicativos | 1.4.4 | Argão2-CFFI | 21.3.0 |
| argon2-cffi-ligações | 21.2.0 | Astor | 0.8.1 | AstTokens | 2.2.1 |
| Astunparse | 1.6.3 | async-tempo limite | 4.0.2 | Atributos | 21.4.0 |
| azure-core | 1.26.3 | Azure-Cosmos | 4.3.1b1 | retorno de chamada | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | BeautifulSoup4 | 4.11.1 | preto | 22.6.0 |
| lixívia | 4.1.0 | pisca | 1.4 | Blis | 0.7.9 |
| Boto3 | 1.24.28 | Botocore | 1.27.28 | Ferramentas de cache | 4.2.4 |
| catálogo | 2.0.8 | codificadores por categoria | 2.6.0 | certifi | 2022.9.14 |
| CFFI | 1.15.1 | Chardet | 4.0.0 | Normalizador de Charset | 2.0.4 |
| clicar | 8.0.4 | Cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
| Confeção | 0.0.4 | ConfigParser | 5.2.0 | convertdate | 2.4.0 |
| criptografia | 37.0.1 | ciclador | 0.11.0 | cymem | 2.0.7 |
| Cython | 0.29.32 | databricks-automl-runtime | 0.2.16 | databricks-cli | 0.17.4 |
| a funcionalidade 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 | decorador | 5.1.1 |
| defusedxml | 0.7.1 | endro | 0.3.4 | cache de disco | 5.4.0 |
| Distlib | 0.3.6 | docstring-para-markdown | 0,11 | pontos de entrada | 0.4 |
| Ephem | 4.1.4 | avaliar | 0.4.0 | executar | 1.2.0 |
| facetas-visão geral | 1.0.2 | fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.16.3 | texto rápido | 0.9.2 |
| bloqueio de ficheiro | 3.6.0 | Frasco | 1.1.2 | flatbuffers | 23.3.3 |
| Fonttools | 4.25.0 | Frozenlist | 1.3.3 | fsspec | 2022.7.1 |
| Futuro | 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-Conversor | 2.2.4 | feriados | 0.19 |
| Horovod | 0.27.0 | htmlmin | 0.1.12 | httplib2 | 0.20.2 |
| Hugging Face Hub | 0.13.2 | IDNA | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 |
| aprendizagem desequilibrada | 0.8.1 | importlib-metadados | 4.11.3 | Ipykernel | 6.17.1 |
| IPython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
| Isodato | 0.6.1 | é perigoso | 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 | porta-chaves | 23.5.0 |
| Kiwisolver | 1.4.2 | calendário lunar coreano | 0.3.1 | códigos de idioma | 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 |
| LunarCalendário | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.3.4 |
| MarkupSafe | 2.0.1 | Matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-em linha | 0.1.6 |
| Mccabe | 0.7.0 | Mistune | 0.8.4 | mleap | 0.20.0 |
| mlflow-magro | 2.2.1 | more-itertools | 8.10.0 | multidicionário | 6.0.4 |
| multimétodo | 1.9.1 | multiprocesso | 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 | bloco de notas | 6.4.12 |
| Dormência | 0.55.1 | numpy | 1.21.5 | OAuthlib | 3.2.0 |
| opt-einsum | 3.3.0 | embalagem | 21,3 | pandas | 1.4.4 |
| criação de perfis de pandas | 3.6.6 | PandocFilters | 1.5.0 | Paramiko | 2.9.2 |
| Parso | 0.8.3 | PathSpec | 0.9.0 | Patia | 0.10.1 |
| tolo | 0.5.2 | petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
| Phik | 0.12.3 | pickleshare | 0.7.5 | Almofada | 9.2.0 |
| pip (o gestor de pacotes do Python) | 22.2.2 | plataformadirs | 2.5.2 | enredo | 5.9.0 |
| Pluggy | 1.0.0 | PMDARIMA | 2.0.2 | Preshed | 3.0.8 |
| Prometheus-Cliente | 0.14.1 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.36 | profeta | 1.1.2 |
| Protobuf | 3.19.4 | PSUTIL | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
| ptyprocess | 0.7.0 | puro-eval | 0.2.2 | Pyarrow | 7.0.0 |
| Piasn1 | 0.4.8 | pyasn1-módulos | 0.2.8 | Pybind11 | 2.10.3 |
| Pycparser | 2.21 | Pidântico | 1.10.6 | Pyflakes | 3.0.1 |
| Pigmentos | 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 (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.8.2 | editor de Python | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 |
| python-lsp-servidor | 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 | pedidos | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| Respostas | 0.18.0 | corda | 1.7.0 | RSA | 4,9 |
| s3transfer | 0.6.0 | scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.1.1 | SciPy | 1.9.1 |
| nascido no mar | 0.11.2 | Armazenamento Secreto | 3.3.1 | Enviar para o Lixo | 1.8.0 |
| Ferramentas de configuração | 63.4.1 | forma | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 |
| seis | 1.16.0 | fatiador | 0.0.7 | inteligente-aberto | 5.2.1 |
| smmap | 5.0.0 | Soupsieve | 2.3.1 | espaçoso | 3.5.0 |
| Spacy-legado | 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 |
| dados de estrutura de pilha | 0.6.2 | statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.13.2 | tabular | 0.8.10 |
| emaranhado em unicode | 0.2.0 | tenacidade | 8.0.1 | TensorBoard | 2.11.0 |
| Tensorboard-Data-Server | 0.6.1 | Plugin de perfil do Tensorboard | 2.11.1 | Tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 |
| TensorFlow-CPU | 2.11.0 | TensorFlow-Estimador | 2.11.0 | TensorFlow-IO-GCS-FileSystem | 0.31.0 |
| Termcolor | 2.2.0 | terminado | 0.13.1 | caminho de teste | 0.6.0 |
| fino | 8.1.9 | ThreadPoolCtl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| tokenizadores | 0.13.2 | Tomli | 2.0.1 | tocha | 1.13.1+CPU |
| Torchvision | 0.14.1+CPU | tornado | 6.1 | TQDM | 4.64.1 |
| traitlets | 5.1.1 | transformadores | 4.26.1 | Protetor de Tipografia | 2.13.3 |
| teclista | 0.7.0 | typing_extensions (extensões de digitação) | 4.3.0 | Ujson | 5.4.0 |
| Atualizações automáticas | 0.1 | urllib3 | 1.26.11 | virtualenv | 20.16.3 |
| visões | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | Wasabi | 1.1.1 |
| wcwidth | 0.2.5 | WebEncodings | 0.5.1 | Websocket-cliente | 0.58.0 |
| Werkzeug | 2.0.3 | whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) | 1.0.2 | wheel | 0.37.1 |
| widgetsnbextension | 3.6.1 | embrulhado | 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 Python em clusters GPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 0.16.0 | AIOHTTP | 3.8.4 |
| aiosignal | 1.3.1 | Diretórios de aplicativos | 1.4.4 | Argão2-CFFI | 21.3.0 |
| argon2-cffi-ligações | 21.2.0 | Astor | 0.8.1 | AstTokens | 2.2.1 |
| Astunparse | 1.6.3 | async-tempo limite | 4.0.2 | Atributos | 21.4.0 |
| azure-core | 1.26.3 | Azure-Cosmos | 4.3.1b1 | retorno de chamada | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | BeautifulSoup4 | 4.11.1 | preto | 22.6.0 |
| lixívia | 4.1.0 | pisca | 1.4 | Blis | 0.7.9 |
| Boto3 | 1.24.28 | Botocore | 1.27.28 | Ferramentas de cache | 4.2.4 |
| catálogo | 2.0.8 | codificadores por categoria | 2.6.0 | certifi | 2022.9.14 |
| CFFI | 1.15.1 | Chardet | 4.0.0 | Normalizador de Charset | 2.0.4 |
| clicar | 8.0.4 | Cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
| Confeção | 0.0.4 | ConfigParser | 5.2.0 | convertdate | 2.4.0 |
| criptografia | 37.0.1 | ciclador | 0.11.0 | cymem | 2.0.7 |
| Cython | 0.29.32 | databricks-automl-runtime | 0.2.16 | databricks-cli | 0.17.4 |
| a funcionalidade 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 | decorador | 5.1.1 |
| defusedxml | 0.7.1 | endro | 0.3.4 | cache de disco | 5.4.0 |
| Distlib | 0.3.6 | docstring-para-markdown | 0,11 | pontos de entrada | 0.4 |
| Ephem | 4.1.4 | avaliar | 0.4.0 | executar | 1.2.0 |
| facetas-visão geral | 1.0.2 | fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.16.3 | texto rápido | 0.9.2 |
| bloqueio de ficheiro | 3.6.0 | Frasco | 1.1.2 | flatbuffers | 23.3.3 |
| Fonttools | 4.25.0 | Frozenlist | 1.3.3 | fsspec | 2022.7.1 |
| Futuro | 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-Conversor | 2.2.4 | feriados | 0.19 |
| Horovod | 0.27.0 | htmlmin | 0.1.12 | httplib2 | 0.20.2 |
| Hugging Face Hub | 0.13.1 | IDNA | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 |
| aprendizagem desequilibrada | 0.8.1 | importlib-metadados | 4.11.3 | Ipykernel | 6.17.1 |
| IPython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
| Isodato | 0.6.1 | é perigoso | 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 | porta-chaves | 23.5.0 |
| Kiwisolver | 1.4.2 | calendário lunar coreano | 0.3.1 | códigos de idioma | 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 |
| LunarCalendário | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.3.4 |
| MarkupSafe | 2.0.1 | Matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-em linha | 0.1.6 |
| Mccabe | 0.7.0 | Mistune | 0.8.4 | mleap | 0.20.0 |
| mlflow-magro | 2.2.1 | more-itertools | 8.10.0 | multidicionário | 6.0.4 |
| multimétodo | 1.9.1 | multiprocesso | 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 | bloco de notas | 6.4.12 |
| Dormência | 0.55.1 | numpy | 1.21.5 | OAuthlib | 3.2.0 |
| opt-einsum | 3.3.0 | embalagem | 21,3 | pandas | 1.4.4 |
| criação de perfis de pandas | 3.6.6 | PandocFilters | 1.5.0 | Paramiko | 2.9.2 |
| Parso | 0.8.3 | PathSpec | 0.9.0 | Patia | 0.10.1 |
| tolo | 0.5.2 | petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
| Phik | 0.12.3 | pickleshare | 0.7.5 | Almofada | 9.2.0 |
| pip (o gestor de pacotes do Python) | 22.2.2 | plataformadirs | 2.5.2 | enredo | 5.9.0 |
| Pluggy | 1.0.0 | PMDARIMA | 2.0.2 | Preshed | 3.0.8 |
| kit de ferramentas de prompt | 3.0.36 | profeta | 1.1.2 | Protobuf | 3.19.4 |
| PSUTIL | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| puro-eval | 0.2.2 | Pyarrow | 7.0.0 | Piasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-módulos | 0.2.8 | Pybind11 | 2.10.3 | Pycparser | 2.21 |
| Pidântico | 1.10.6 | Pyflakes | 3.0.1 | Pigmentos | 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 (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.8.2 |
| editor de Python | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 | python-lsp-servidor | 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 |
| pedidos | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 | Respostas | 0.18.0 |
| corda | 1.7.0 | RSA | 4,9 | s3transfer | 0.6.0 |
| scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.1.1 | SciPy | 1.9.1 | nascido no mar | 0.11.2 |
| Armazenamento Secreto | 3.3.1 | Enviar para o Lixo | 1.8.0 | Ferramentas de configuração | 63.4.1 |
| forma | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 | seis | 1.16.0 |
| fatiador | 0.0.7 | inteligente-aberto | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
| Soupsieve | 2.3.1 | espaçoso | 3.5.0 | Spacy-legado | 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 | dados de estrutura de pilha | 0.6.2 |
| statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.13.2 | tabular | 0.8.10 | emaranhado em unicode | 0.2.0 |
| tenacidade | 8.0.1 | TensorBoard | 2.11.0 | Tensorboard-Data-Server | 0.6.1 |
| Plugin de perfil do Tensorboard | 2.11.1 | Tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | TensorFlow | 2.11.0 |
| TensorFlow-Estimador | 2.11.0 | TensorFlow-IO-GCS-FileSystem | 0.31.0 | Termcolor | 2.2.0 |
| terminado | 0.13.1 | caminho de teste | 0.6.0 | fino | 8.1.9 |
| ThreadPoolCtl | 2.2.0 | tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizadores | 0.13.2 |
| Tomli | 2.0.1 | tocha | 1.13.1+cu117 | Torchvision | 0.14.1+cu117 |
| tornado | 6.1 | TQDM | 4.64.1 | traitlets | 5.1.1 |
| transformadores | 4.26.1 | Protetor de Tipografia | 2.13.3 | teclista | 0.7.0 |
| typing_extensions (extensões de digitação) | 4.3.0 | Ujson | 5.4.0 | Atualizações automáticas | 0.1 |
| urllib3 | 1.26.11 | virtualenv | 20.16.3 | visões | 0.7.5 |
| wadllib | 1.3.6 | Wasabi | 1.1.1 | wcwidth | 0.2.5 |
| WebEncodings | 0.5.1 | Websocket-cliente | 0.58.0 | Werkzeug | 2.0.3 |
| whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) | 1.0.2 | wheel | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 |
| embrulhado | 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 R
As bibliotecas R são idênticas às bibliotecas R no Databricks Runtime 13.0.
Bibliotecas Java e Scala (cluster 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 | ID do Artefacto | 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-cliente | 2.2.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 (conector de Spark para TensorFlow versão 2.12) | 1.15.0 |
Clusters de GPU
| ID do Grupo | ID do Artefacto | 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-cliente | 2.2.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 (conector de Spark para TensorFlow versão 2.12) | 1.15.0 |