Databricks Runtime 13.0 для Машинное обучение (не поддерживается)
Databricks Runtime 13.0 для Машинное обучение предоставляет готовую среду для машинного обучения и обработки и анализа данных на основе Databricks Runtime 13.0 (неподдерживаемая версия). Databricks Runtime ML содержит множество популярных библиотек машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch и XGBoost. Databricks Runtime ML включает AutoML – средство для автоматического обучения конвейеров машинного обучения. Databricks Runtime ML также поддерживает распределенное углубленное обучение с использованием Horovod.
Дополнительные сведения, включая инструкции по созданию кластера Databricks Runtime ML, см. в статье ИИ и Машинное обучение в Databricks.
Новые функции и внесенные улучшения
Databricks Runtime 13.0 ML построен на основе Databricks Runtime 13.0. Сведения о новых возможностях Databricks Runtime 13.0, включая Apache Spark MLlib и SparkR, см. в заметках о выпуске Databricks Runtime 13.0 (неподдерживаемых).
Изменения в Databricks AutoML
В Databricks Runtime 13.0 ML и более поздних версиях Databricks AutoML не поддерживается для рабочих областей с соответствием FedRAMP .
Дополнительные сведения о Databricks AutoML см. в разделе "Что такое AutoML?".
Улучшения хранилища признаков в Databricks
В рабочих областях с поддержкой каталога Unity в кластере под управлением Databricks Runtime 13.0 ML или более поздней версии можно опубликовать таблицы функций рабочей области и каталога Unity в интернет-магазинах Cosmos DB.
Дополнительные сведения о Хранилище компонентов Databricks см. в разделе "Что такое хранилище функций?".
Системная среда
Системная среда в Databricks Runtime 13.0 ML отличается от Databricks Runtime 13.0 следующим образом:
- DBUtils: Databricks Runtime ML не включает служебную программу библиотеки (dbutils.library) (устаревшая версия).
Вместо нее используйте команды
%pip. См. статью Библиотеки Python с областью действия записной книжки. - Для кластеров GPU машинное обучение Databricks Runtime включает следующие библиотеки GPU NVIDIA:
- CUDA 11.7
- cuDNN 8.5.0.96-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 7.2.2
Databricks Runtime 13.0 ML включает XGBoost 1.7.2, который не поддерживает кластеры GPU с возможностями вычислений 5.2 и ниже.
Пакет miniconda удален из Databricks Runtime 13.0 ML.
Библиотеки
В следующих разделах перечислены библиотеки, включенные в Databricks Runtime 13.0 ML, которые отличаются от библиотек, включенных в Databricks Runtime 13.0.
В этом разделе рассматриваются следующие вопросы.
- Библиотеки верхнего уровня
- Библиотеки Python
- Библиотеки R
- Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.12)
Библиотеки верхнего уровня
Databricks Runtime 13.0 ML включает следующие библиотеки верхнего уровня:
- GraphFrames
- Horovod и HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Библиотеки Python
Databricks Runtime 13.0 ML использует Virtualenv для управления пакетами Python и включает множество популярных пакетов машинного обучения.
В azure Databricks Runtime 13.0 ml появились следующие библиотеки Python:
- accelerate
- наборы данных
- evaluate
- ydata-profiling
Помимо пакетов, указанных в следующих разделах, Databricks Runtime 13.0 ML также включает следующие пакеты:
- Hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.17.0
Чтобы воспроизвести среду Python среды выполнения Databricks в локальной виртуальной среде Python, скачайте файл requirements-13.0.txt и запустите pip install -r requirements-13.0.txtего. Эта команда устанавливает все библиотеки открытый код, которые использует Databricks Runtime ML, но не устанавливает библиотеки, разработанные Databricks, например databricks-automldatabricks-feature-store, или вилку hyperoptDatabricks.
Библиотеки Python в кластерах CPU
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | кодировщики категорий | 2.6.0 | certifi | 2022.9.14 |
| cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
| щелчок | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
| Сладости | 0.0.4 | configparser | 5.2.0 | convertdate | 2.4.0 |
| Криптографии | 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 | наборы данных | 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 | executing | 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 |
| шрифтовые инструменты | 4.25.0 | замороженный список | 1.3.3 | fsspec | 2022.7.1 |
| будущее | 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 | holidays | 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 | Брелок | 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 |
| Маккейб | 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 | многопроцессная обработка | 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 | записная книжка | 6.4.12 |
| numba | 0.55.1 | numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 |
| opt-einsum | 3.3.0 | во внешнем виде | 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 | график | 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 | Пророк | 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 | requests | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| Ответы на запросы | 0.18.0 | Веревку | 1.7.0 | rsa | 4,9 |
| s3transfer | 0.6.0 | scikit-learn | 1.1.1 | scipy | 1.9.1 |
| Сиборн | 0.11.2 | Секрет служба хранилища | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 |
| setuptools | 63.4.1 | shap | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 |
| six | 1.16.0 | Среза | 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 |
| токенизаторы | 0.13.2 | tomli | 2.0.1 | torch | 1.13.1+ЦП |
| torchvision | 0.14.1+ЦП | tornado | 6.1 | tqdm | 4.64.1 |
| traitlets | 5.1.1 | Трансформаторы | 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 |
Библиотеки Python в кластерах GPU
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | кодировщики категорий | 2.6.0 | certifi | 2022.9.14 |
| cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
| щелчок | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 | cmdstanpy | 1.1.0 |
| Сладости | 0.0.4 | configparser | 5.2.0 | convertdate | 2.4.0 |
| Криптографии | 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 | наборы данных | 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 | executing | 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 |
| шрифтовые инструменты | 4.25.0 | замороженный список | 1.3.3 | fsspec | 2022.7.1 |
| будущее | 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 | holidays | 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 | Брелок | 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 |
| Маккейб | 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 | многопроцессная обработка | 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 | записная книжка | 6.4.12 |
| numba | 0.55.1 | numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 |
| opt-einsum | 3.3.0 | во внешнем виде | 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 | график | 5.9.0 |
| pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.2 | preshed | 3.0.8 |
| prompt-toolkit | 3.0.36 | Пророк | 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 |
| requests | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 | Ответы на запросы | 0.18.0 |
| Веревку | 1.7.0 | rsa | 4,9 | s3transfer | 0.6.0 |
| scikit-learn | 1.1.1 | scipy | 1.9.1 | Сиборн | 0.11.2 |
| Секрет служба хранилища | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | setuptools | 63.4.1 |
| shap | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 | six | 1.16.0 |
| Среза | 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 | токенизаторы | 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 |
| Трансформаторы | 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 |
Библиотеки R
Библиотеки R идентичны библиотекам R в Databricks Runtime 13.0.
Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.12)
Помимо библиотек Java и Scala в Databricks Runtime 13.0, Databricks Runtime 13.0 ML содержит следующие JAR:
Кластеры ЦП
| ИД группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| 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 |
Кластеры GPU
| ИД группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| 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 |