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Databricks Runtime 14.3 LTS para Aprendizado de Máquina

O Databricks Runtime 14.3 LTS for Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 14.3 LTS. 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.

Nota

LTS significa que esta versão está sob suporte a longo prazo. Consulte Ciclo de vida da versão do Databricks Runtime LTS.

Gorjeta

Para ver as notas de versão das versões do Databricks Runtime que atingiram o fim do suporte (EoS), consulte Notas de versão do End-of-support Databricks Runtime. As versões do EoS Databricks Runtime foram desativadas e podem não ser atualizadas.

Novos recursos e melhorias

O Databricks Runtime 14.3 LTS ML é construído sobre o Databricks Runtime 14.3 LTS. Para obter informações sobre o que há de novo no Databricks Runtime 14.3 LTS, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 14.3 LTS .

Ambiente do sistema

O ambiente do sistema no Databricks Runtime 14.3 LTS ML difere do Databricks Runtime 14.3 LTS da seguinte forma:

  • Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
    • CUDA 11,8
    • cuDNN 8.9.0.131-1
    • NCCL 2.15.5
    • TensorRT 8.5.3-1

O Databricks Runtime 14.3 LTS ML inclui XGBoost 1.7.6, que não suporta clusters GPU com capacidade de computação 5.2 e inferior.

Bibliotecas

As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 14.3 LTS ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 14.3 LTS.

Nesta secção:

Bibliotecas de nível superior

O Databricks Runtime 14.3 LTS ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:

Bibliotecas Python

O Databricks Runtime 14.3 LTS ML usa virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes de ML populares.

Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 14.3 LTS ML também inclui os seguintes pacotes:

  • Hiperopt 0.2.7+DB4
  • Sparkdl 3.0.0_db1
  • AutoML 1.24.0 |

Para reproduzir o ambiente Python do Databricks Runtime ML em seu ambiente virtual Python local, baixe o arquivo requirements-14.3.txt e execute pip install -r requirements-14.3.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 0.25.0 AIOHTTP 3.9.1
aiosignal 1.3.1 Anyio 3.5.0 Appdirs 1.4.4
Argônio2-CFFI 21.3.0 argon2-cffi-ligações 21.2.0 Astor 0.8.1
AstTokens 2.0.5 Astunparse 1.6.3 tempo limite assíncrono 4.0.3
ATRs 22.1.0 leitura de áudio 3.0.1 azure-core 1.29.1
Azure-Cosmos 4.3.1 Azure Storage Blob 12.19.0 Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake 12.14.0
Backcall 0.2.0 Cripta 3.2.0 sopa bonita4 4.11.1
preto 22.6.0 lixívia 4.1.0 pisca-pisca 1.4
Blis 0.7.11 Boto3 1.24.28 Botocore 1.27.96
Ferramentas de cache 5.3.2 catálogo 2.0.10 categoria-codificadores 2.6.3
certifi 2022.12.7 CFFI 1.15.1 Chardet 4.0.0
Normalizador de Charset 2.0.4 clicar 8.0.4 CloudPathlib 0.16.0
Cloudpickle 2.0.0 CMDSTANPY 1.2.0 Comm 0.1.2
Confeção 0.1.4 ConfigParser 5.2.0 contorno 1.0.5
criptografia 39.0.1 ciclista 0.11.0 cymem 2.0.8
Quisto 0.29.32 dacito 1.8.1 databricks-automl-runtime 0.2.20
databricks-cli 0.18.0 Databricks-Feature-Engineering 0.2.0 Databricks-SDK 0.1.6
DataClasses-JSON 0.6.3 conjuntos de dados 2.15.0 DBL-TEMPO 0.1.26
dbus-python 1.2.18 depuração 1.6.7 decorador 5.1.1
velocidade profunda 0.12.4 DeUsedXML 0.7.1 endro 0.3.6
cache de disco 5.6.3 Distlib 0.3.7 docstring-para-markdown 0,11
pontos de entrada 0.4 avaliar 0.4.1 execução 0.8.3
facetas-visão geral 1.1.1 fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) 2.19.1 texto rápido 0.9.2
bloqueio de arquivo 3.9.0 Frasco 2.2.5 flatbuffers 23/05/2026
Fonttools 4.25.0 Frozenlist 1.4.1 FSspec 2023.6.0
Futuro 0.18.3 gast 0.4.0 GitDB 4.0.11
GitPython 3.1.27 google-api-core 2.15.0 Google-Auth 2.21.0
google-auth-oauthlib 1.0.0 google-nuvem-core 2.4.1 google-nuvem-armazenamento 2.11.0
Google-CRC32C 1.5.0 google-massas 0.2.0 google-retomable-media 2.7.0
googleapis-comuns-protos 1.62.0 Greenlet 2.0.1 Grpcio 1.48.2
grpcio-status 1.48.1 Gunicorn 20.1.0 GVIZ-API 1.10.0
H5PY 3.7.0 HJSON 3.1.0 feriados 0,38
Horovod 0.28.1 htmlmin 0.1.12 httplib2 0.20.2
abraçar-face-hub 0.19.4 IDNA 3.4 ImagemHash 4.3.1
aprendizagem desequilibrada 0.11.0 importlib-metadados 4.11.3 importlib-recursos 6.1.1
Ipykernel 6.25.0 IPython 8.14.0 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 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-cliente 7.3.4 jupyter-servidor 1.23.4 jupyter_core 5.2.0
Jupyterlab-Pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0 Keras 2.14.0
porta-chaves 23.5.0 Kiwisolver 1.4.4 langchain 0.0.348
langchain-núcleo 0.0.13 códigos de lang 3.3.0 Langsmith 0.0.79
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
carregador lento (lazy_loader) 0,3 libclang 15.0.6.1 librosa 0.10.1
LightGBM 4.1.0 LLVMLITE 0.39.1 LXML 4.9.1
Mako 1.2.0 Markdown 3.4.1 Marcação Segura 2.1.1
Marshmallow 3.20.2 Matplotlib 3.7.0 matplotlib-em linha 0.1.6
Mccabe 0.7.0 Mistune 0.8.4 ml-dtypes 0.2.0
mlflow-magro 2.9.2 mais-itertools 8.10.0 MPMmath 1.2.1
msgpack 1.0.7 multiditado 6.0.4 multimétodo 1.10
multiprocesso 0.70.14 Murmurhash 1.0.10 mypy-extensões 0.4.3
NBMédico 0.5.2 nbclient 0.5.13 nbconvert 6.5.4
nbformat 5.7.0 Ninho-Asyncio 1.5.6 redex 2.8.4
ninja 1.11.1.1 NLTK 3.7 nodeenv 1.8.0
bloco de notas 6.5.2 notebook_shim 0.2.2 Dormência 0.56.4
dormência 1.23.5 OAuthlib 3.2.0 OpenAI 0.28.1
opt-einsum 3.3.0 embalagem 23.2 pandas 1.5.3
PandocFilters 1.5.0 Paramiko 2.9.2 Parso 0.8.3
PathSpec 0.10.3 vítima 0.5.3 petastorm 0.12.1
Espere 4.8.0 Phik 0.12.4 pickleshare 0.7.5
Travesseiro 9.4.0 pip (o gestor de pacotes do Python) 22.3.1 plataformadirs 2.5.2
enredo 5.9.0 Pluggy 1.0.0 PMDARIMA 2.0.4
cachorrinho 1.4.0 Preshed 3.0.9 Prometheus-cliente 0.14.1
kit de ferramentas de prompt 3.0.36 profeta 1.1.5 Protobuf 4.24.0
PSUTIL 5.9.0 PSYCOPG2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
puro-eval 0.2.2 py-cpuinfo 9.0.0 Pyarrow 8.0.0
Correção rápida do PyArrow 0,5 Piasn1 0.4.8 pyasn1-módulos 0.2.8
Pybind11 2.11.1 Pycparser 2.21 Pidântico 1.10.6
Pyflakes 3.1.0 Pigmentos 2.11.2 PyGObject 3.42.1
PyJWT 2.3.0 PyNaCl 1.5.0 PynVML 11.5.0
Pyodbc 4.0.32 Pyparsing 3.0.9 Pyright 1.1.294
pirsistent 0.18.0 Pytesseract 0.3.10 python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) 2.8.2
editor de Python 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.1.1 python-lsp-servidor 1.8.0
pytoolconfig 1.2.5 Pytz 2022.7 PyWavelets 1.4.1
PyYAML 6,0 Pyzmq 23.2.0 regex 2022.7.9
pedidos 2.28.1 pedidos-oauthlib 1.3.1 Respostas 0.18.0
corda 1.7.0 RSA 4,9 s3transferir 0.6.2
Safetensores 0.4.1 scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) 1.1.1 SciPy 1.10.0
nascido no mar 0.12.2 Armazenamento Secreto 3.3.1 Enviar2Lixo 1.8.0
transformadores de sentenças 2.2.2 Peça de frase 0.1.99 Ferramentas de configuração 65.6.3
PASP 0.44.0 simplejson 3.17.6 seis 1.16.0
segmentação de dados 0.0.7 inteligente-aberto 5.2.1 smmap 5.0.0
sniffio 1.2.0 arquivo de som 0.12.1 Soupsieve 2.3.2.post1
SOXR 0.3.7 espaçado 3.7.2 Spacy-legado 3.0.12
spacy-loggers 1.0.5 spark-tensorflow-distribuidor 1.0.0 SQLAlchemy 1.4.39
SQLPARSE 0.4.2 SRSLY 2.4.8 ssh-import-id 5.11
dados de pilha 0.2.0 Estanio 0.3.0 statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) 0.13.5
Sympy 1.11.1 tabular 0.8.10 emaranhado em unicode 0.2.0
tenacidade 8.1.0 TensorBoard 2.14.1 Tensorboard-Data-Server 0.7.2
Tensorboard-plugin-profile 2.14.0 TensorFlow-CPU 2.14.1 TensorFlow-Estimador 2.14.0
TensorFlow-IO-GCS-FileSystem 0.35.0 Termcolor 2.4.0 terminado 0.17.1
fino 8.2.2 ThreadPoolCtl 2.2.0 tiktoken 0.5.2
tinycss2 1.2.1 tokenize-rt 4.2.1 tokenizadores 0.15.0
Tomli 2.0.1 tocha 2.0.1+CPU Torchvision 0.15.2+CPU
tornado 6.1 TQDM 4.64.1 traços 5.7.1
transformadores 4.36.1 Protetor de Tipografia 2.13.3 datilógrafo 0.9.0
digitação-inspeção 0.9.0 typing_extensions (extensões de digitação) 4.4.0 Ujson 5.4.0
Upgrades autônomos 0.1 urllib3 1.26.14 virtualenv 20.16.7
visões 0.7.5 wadllib 1.3.6 Wasabi 1.1.2
largura de wc 0.2.5 doninha 0.3.4 WebEncodings 0.5.1
Websocket-cliente 0.58.0 Werkzeug 2.2.2 whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) 1.0.2
wheel 0.38.4 widgetsnbextension 3.6.1 nuvem de palavras 1.9.3
embrulhado 1.14.1 xgboost 1.7.6 xxhash 3.4.1
Yapf 0.33.0 fios 1.9.4 ydata-profiling 4.2.0
zipp | 3.11.0

Bibliotecas Python em clusters GPU

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
ABSL-PY 1.0.0 acelerar 0.25.0 AIOHTTP 3.9.1
aiosignal 1.3.1 Anyio 3.5.0 Appdirs 1.4.4
Argônio2-CFFI 21.3.0 argon2-cffi-ligações 21.2.0 Astor 0.8.1
AstTokens 2.0.5 Astunparse 1.6.3 tempo limite assíncrono 4.0.3
ATRs 22.1.0 leitura de áudio 3.0.1 azure-core 1.29.1
Azure-Cosmos 4.3.1 Azure Storage Blob 12.19.0 Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake 12.14.0
Backcall 0.2.0 Cripta 3.2.0 sopa bonita4 4.11.1
preto 22.6.0 lixívia 4.1.0 pisca-pisca 1.4
Blis 0.7.11 Boto3 1.24.28 Botocore 1.27.96
Ferramentas de cache 5.3.2 catálogo 2.0.10 categoria-codificadores 2.6.3
certifi 2022.12.7 CFFI 1.15.1 Chardet 4.0.0
Normalizador de Charset 2.0.4 clicar 8.0.4 CloudPathlib 0.16.0
Cloudpickle 2.0.0 cmake 3.28.1 CMDSTANPY 1.2.0
Comm 0.1.2 Confeção 0.1.4 ConfigParser 5.2.0
contorno 1.0.5 criptografia 39.0.1 ciclista 0.11.0
cymem 2.0.8 Quisto 0.29.32 dacito 1.8.1
databricks-automl-runtime 0.2.20 databricks-cli 0.18.0 Databricks-Feature-Engineering 0.2.0
Databricks-SDK 0.1.6 DataClasses-JSON 0.6.3 conjuntos de dados 2.15.0
DBL-TEMPO 0.1.26 dbus-python 1.2.18 depuração 1.6.7
decorador 5.1.1 velocidade profunda 0.12.4 DeUsedXML 0.7.1
endro 0.3.6 cache de disco 5.6.3 Distlib 0.3.7
docstring-para-markdown 0,11 einops 0.7.0 pontos de entrada 0.4
avaliar 0.4.1 execução 0.8.3 facetas-visão geral 1.1.1
fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) 2.19.1 texto rápido 0.9.2 bloqueio de arquivo 3.9.0
flash-attn 2.3.6 Frasco 2.2.5 flatbuffers 23/05/2026
Fonttools 4.25.0 Frozenlist 1.4.1 FSspec 2023.6.0
Futuro 0.18.3 gast 0.4.0 GitDB 4.0.11
GitPython 3.1.27 google-api-core 2.15.0 Google-Auth 2.21.0
google-auth-oauthlib 1.0.0 google-nuvem-core 2.4.1 google-nuvem-armazenamento 2.11.0
Google-CRC32C 1.5.0 google-massas 0.2.0 google-retomable-media 2.7.0
googleapis-comuns-protos 1.62.0 Greenlet 2.0.1 Grpcio 1.48.2
grpcio-status 1.48.1 Gunicorn 20.1.0 GVIZ-API 1.10.0
H5PY 3.7.0 HJSON 3.1.0 feriados 0,38
Horovod 0.28.1 htmlmin 0.1.12 httplib2 0.20.2
abraçar-face-hub 0.19.4 IDNA 3.4 ImagemHash 4.3.1
aprendizagem desequilibrada 0.11.0 importlib-metadados 4.11.3 importlib-recursos 6.1.1
Ipykernel 6.25.0 IPython 8.14.0 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 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-cliente 7.3.4 jupyter-servidor 1.23.4 jupyter_core 5.2.0
Jupyterlab-Pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0 Keras 2.14.0
porta-chaves 23.5.0 Kiwisolver 1.4.4 langchain 0.0.348
langchain-núcleo 0.0.13 códigos de lang 3.3.0 Langsmith 0.0.79
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
carregador lento (lazy_loader) 0,3 libclang 15.0.6.1 librosa 0.10.1
LightGBM 4.1.0 aceso 17.0.6 LLVMLITE 0.39.1
LXML 4.9.1 Mako 1.2.0 Markdown 3.4.1
Marcação Segura 2.1.1 Marshmallow 3.20.2 Matplotlib 3.7.0
matplotlib-em linha 0.1.6 Mccabe 0.7.0 Mistune 0.8.4
ml-dtypes 0.2.0 mlflow-magro 2.9.2 mais-itertools 8.10.0
MPMmath 1.2.1 msgpack 1.0.7 multiditado 6.0.4
multimétodo 1.10 multiprocesso 0.70.14 Murmurhash 1.0.10
mypy-extensões 0.4.3 NBMédico 0.5.2 nbclient 0.5.13
nbconvert 6.5.4 nbformat 5.7.0 Ninho-Asyncio 1.5.6
redex 2.8.4 ninja 1.11.1.1 NLTK 3.7
nodeenv 1.8.0 bloco de notas 6.5.2 notebook_shim 0.2.2
Dormência 0.56.4 dormência 1.23.5 OAuthlib 3.2.0
OpenAI 0.28.1 opt-einsum 3.3.0 embalagem 23.2
pandas 1.5.3 PandocFilters 1.5.0 Paramiko 2.9.2
Parso 0.8.3 PathSpec 0.10.3 vítima 0.5.3
petastorm 0.12.1 Espere 4.8.0 Phik 0.12.4
pickleshare 0.7.5 Travesseiro 9.4.0 pip (o gestor de pacotes do Python) 22.3.1
plataformadirs 2.5.2 enredo 5.9.0 Pluggy 1.0.0
PMDARIMA 2.0.4 cachorrinho 1.4.0 Preshed 3.0.9
kit de ferramentas de prompt 3.0.36 profeta 1.1.5 Protobuf 4.24.0
PSUTIL 5.9.0 PSYCOPG2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
puro-eval 0.2.2 py-cpuinfo 9.0.0 Pyarrow 8.0.0
Correção rápida do PyArrow 0,5 Piasn1 0.4.8 pyasn1-módulos 0.2.8
Pybind11 2.11.1 Pycparser 2.21 Pidântico 1.10.6
Pyflakes 3.1.0 Pigmentos 2.11.2 PyGObject 3.42.1
PyJWT 2.3.0 PyNaCl 1.5.0 PynVML 11.5.0
Pyodbc 4.0.32 Pyparsing 3.0.9 Pyright 1.1.294
pirsistent 0.18.0 Pytesseract 0.3.10 python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) 2.8.2
editor de Python 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.1.1 python-lsp-servidor 1.8.0
pytoolconfig 1.2.5 Pytz 2022.7 PyWavelets 1.4.1
PyYAML 6,0 Pyzmq 23.2.0 regex 2022.7.9
pedidos 2.28.1 pedidos-oauthlib 1.3.1 Respostas 0.18.0
corda 1.7.0 RSA 4,9 s3transferir 0.6.2
Safetensores 0.4.1 scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) 1.1.1 SciPy 1.10.0
nascido no mar 0.12.2 Armazenamento Secreto 3.3.1 Enviar2Lixo 1.8.0
transformadores de sentenças 2.2.2 Peça de frase 0.1.99 Ferramentas de configuração 65.6.3
PASP 0.44.0 simplejson 3.17.6 seis 1.16.0
segmentação de dados 0.0.7 inteligente-aberto 5.2.1 smmap 5.0.0
sniffio 1.2.0 arquivo de som 0.12.1 Soupsieve 2.3.2.post1
SOXR 0.3.7 espaçado 3.7.2 Spacy-legado 3.0.12
spacy-loggers 1.0.5 spark-tensorflow-distribuidor 1.0.0 SQLAlchemy 1.4.39
SQLPARSE 0.4.2 SRSLY 2.4.8 ssh-import-id 5.11
dados de pilha 0.2.0 Estanio 0.3.0 statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) 0.13.5
Sympy 1.11.1 tabular 0.8.10 emaranhado em unicode 0.2.0
tenacidade 8.1.0 TensorBoard 2.14.1 Tensorboard-Data-Server 0.7.2
Tensorboard-plugin-profile 2.14.0 TensorFlow 2.14.1 TensorFlow-Estimador 2.14.0
TensorFlow-IO-GCS-FileSystem 0.35.0 Termcolor 2.4.0 terminado 0.17.1
fino 8.2.2 ThreadPoolCtl 2.2.0 tiktoken 0.5.2
tinycss2 1.2.1 tokenize-rt 4.2.1 tokenizadores 0.15.0
Tomli 2.0.1 tocha 2.0.1+CU118 Torchvision 0.15.2+CU118
tornado 6.1 TQDM 4.64.1 traços 5.7.1
transformadores 4.36.1 Tritão 2.0.0 Protetor de Tipografia 2.13.3
datilógrafo 0.9.0 digitação-inspeção 0.9.0 typing_extensions (extensões de digitação) 4.4.0
Ujson 5.4.0 Upgrades autônomos 0.1 urllib3 1.26.14
virtualenv 20.16.7 visões 0.7.5 wadllib 1.3.6
Wasabi 1.1.2 largura de wc 0.2.5 doninha 0.3.4
WebEncodings 0.5.1 Websocket-cliente 0.58.0 Werkzeug 2.2.2
whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) 1.0.2 wheel 0.38.4 widgetsnbextension 3.6.1
nuvem de palavras 1.9.3 embrulhado 1.14.1 xgboost 1.7.6
xxhash 3.4.1 Yapf 0.33.0 fios 1.9.4
ydata-profiling 4.2.0 zipp | 3.11.0

Bibliotecas R

As bibliotecas R são idênticas às bibliotecas R no Databricks Runtime 14.3 LTS.

Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)

Além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 14.3 LTS, o Databricks Runtime 14.3 LTS 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.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-Faísca3.4
org.mlflow mlflow-cliente 2.9.2
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 GPU

ID do Grupo ID do Artefacto Versão
com.typesafe.akka AKKA-actor_2,12 2.5.23
ml.dmlc xgboost4j-gpu_2,12 1.7.3
ml.dmlc xgboost4j-faísca-gpu_2.12 1.7.3
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-DB2-Faísca3.4
org.mlflow mlflow-cliente 2.9.2
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