Udostępnij przez

Databricks Runtime 14.3 LTS for Machine Learning

Środowisko Databricks Runtime 14.3 LTS for Machine Learning zapewnia gotowe do użycia środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych oparte na środowisku Databricks Runtime 14.3 LTS. Środowisko Databricks Runtime ML zawiera wiele popularnych bibliotek uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i XGBoost. Środowisko Databricks Runtime ML obejmuje rozwiązanie AutoML— narzędzie do automatycznego trenowania potoków uczenia maszynowego. Środowisko Databricks Runtime ML obsługuje również trenowanie rozproszonego uczenia głębokiego przy użyciu struktury Horovod.

Uwaga

LTS oznacza, że ta wersja jest objęta długoterminową pomocą techniczną. Zobacz Cykl życia wersji LTS środowiska Databricks Runtime.

Napiwek

Aby wyświetlić informacje o wersji środowiska Databricks Runtime, które osiągnęły koniec wsparcia technicznego (EoS), zobacz End-of-support Databricks Runtime release notes (Informacje o wersji środowiska Databricks Runtime). Wersje środowiska Uruchomieniowego usługi EoS Databricks zostały wycofane i mogą nie zostać zaktualizowane.

Nowe funkcje i ulepszenia

Środowisko Databricks Runtime 14.3 LTS ML jest oparte na środowisku Databricks Runtime 14.3 LTS. Aby uzyskać informacje na temat nowości w środowisku Databricks Runtime 14.3 LTS, w tym Apache Spark MLlib i SparkR, zobacz notatki o wydaniu Databricks Runtime 14.3 LTS.

Środowisko systemu

Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 14.3 LTS ML różni się od środowiska Databricks Runtime 14.3 LTS w następujący sposób:

  • W przypadku klastrów gpu środowisko Databricks Runtime ML obejmuje następujące biblioteki procesora GPU FIRMY NVIDIA:
    • CUDA 11.8
    • cuDNN 8.9.0.131-1
    • NCCL 2.15.5
    • TensorRT 8.5.3-1

Środowisko Databricks Runtime 14.3 LTS ML zawiera bibliotekę XGBoost 1.7.6, która nie obsługuje klastrów gpu z możliwościami obliczeniowymi 5.2 i nowszymi.

Biblioteki

W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 14.3 LTS ML, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 14.3 LTS.

W tej sekcji:

Biblioteki najwyższego poziomu

Środowisko Databricks Runtime 14.3 LTS ML obejmuje następujące biblioteki najwyższego poziomu:

Biblioteki języka Python

Środowisko Databricks Runtime 14.3 LTS ML używa virtualenv do zarządzania pakietami języka Python i zawiera wiele popularnych pakietów uczenia maszynowego.

Oprócz pakietów określonych w poniższych sekcjach środowisko Databricks Runtime 14.3 LTS ML zawiera również następujące pakiety:

  • hyperopt 0.2.7+db4
  • sparkdl 3.0.0_db1
  • automl 1.24.0

Aby odtworzyć środowisko Języka Python środowiska Databricks Runtime ML w lokalnym środowisku wirtualnym języka Python, pobierz plik requirements-14.3.txt i uruchom polecenie pip install -r requirements-14.3.txt. To polecenie instaluje wszystkie biblioteki typu open source używane przez usługę Databricks Runtime ML, ale nie instaluje bibliotek opracowanych przez usługę Databricks, takich jak databricks-automl, databricks-feature-storelub rozwidlenie usługi Databricks .hyperopt

Biblioteki języka Python w klastrach procesora CPU

Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja
absl-py 1.0.0 przyspieszać 0.25.0 aiohttp 3.9.1
aiosignal 1.3.1 anyio 3.5.0 appdirs 1.4.4
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 Astor 0.8.1
asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 limit czasu asynchronicznego 4.0.3
attrs 22.1.0 odczyt dźwięku 3.0.1 azure-core 1.29.1
azure-cosmos 4.3.1 Azure Storage Blob 12.19.0 Usługa przechowywania w chmurze Azure (azure-storage-file-datalake) 12.14.0
Wezwanie zwrotne 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.11.1
black (czarny) 22.6.0 wybielacz 4.1.0 kierunkowskaz 1.4
błogość 0.7.11 boto3 1.24.28 botocore 1.27.96
cachetools (narzędzia do zarządzania pamięcią podręczną) 5.3.2 katalog 2.0.10 kodery kategorii 2.6.3
certyfikat 2022.12.7 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
normalizator zestawu znaków 2.0.4 kliknięcie 8.0.4 cloudpathlib 0.16.0
cloudpickle (biblioteka Python do serializacji obiektów) 2.0.0 cmdstanpy 1.2.0 Comm 0.1.2
słodycze 0.1.4 configparser 5.2.0 konturowy 1.0.5
kryptografia 39.0.1 rowerzysta 0.11.0 cymem 2.0.8
Cython 0.29.32 dacyt 1.8.1 databricks-automl-runtime 0.2.20
databricks-cli 0.18.0 proces inżynierii cech w Databricks 0.2.0 databricks-sdk 0.1.6
dataclasses-json 0.6.3 usługi Power BI 2.15.0 dbl-tempo 0.1.26
dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7 dekorator 5.1.1
Deepspeed 0.12.4 defusedxml (biblioteka zabezpieczająca przetwarzanie XML) 0.7.1 koper 0.3.6
bufor dyskowy 5.6.3 distlib 0.3.7 Konwertowanie docstringów na markdown 0,11
punkty wejścia 0,4 ocenić 0.4.1 Wykonywanie 0.8.3
aspekty — omówienie 1.1.1 fastjsonschema 2.19.1 FastText 0.9.2
blokada plików 3.9.0 Flask 2.2.5 flatbuffers 26.05.23
fonttools 4.25.0 zamrożona lista 1.4.1 fsspec 2023.6.0
przyszłość 0.18.3 Gast 0.4.0 gitdb (baza danych Git) 4.0.11
GitPython 3.1.27 google-api-core 2.15.0 google-auth (autoryzacja Google) 2.21.0
google-auth-oauthlib (biblioteka uwierzytelniania OAuth dla Google) 1.0.0 google-cloud-core 2.4.1 Google Cloud Storage (usługa przechowywania danych w chmurze od Google) 2.11.0
google-crc32c (biblioteka do obsługi algorytmu crc32c od Google) 1.5.0 makaron google 0.2.0 Google Media z Możliwością Wznowienia 2.7.0
googleapis-common-protos 1.62.0 zielona nitka 2.0.1 grpcio 1.48.2
stan obiektu grpcio 1.48.1 gunicorn 20.1.0 Gviz-API 1.10.0
h5py 3.7.0 hjson 3.1.0 wakacje 0.38
korowód 0.28.1 htmlmin 0.1.12 httplib2 0.20.2
przytulanieface-hub 0.19.4 IDNA 3.4 ImageHash 4.3.1
niezrównoważona nauka 0.11.0 importlib-metadata 4.11.3 importlib-resources 6.1.1
ipykernel 6.25.0 ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 isodate 0.6.1 jegodangerous 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-client 7.3.4 serwer Jupyter 1.23.4 jupyter_core 5.2.0
jupyterlab-pygments 0.1.2 Widżety JupyterLab 1.0.0 Keras 2.14.0
breloczek 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 langchain 0.0.348
langchain-core 0.0.13 kody językowe 3.3.0 langsmith 0.0.79
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
leniwy ładowacz 0,3 libclang 15.0.6.1 librosa 0.10.1
lightgbm 4.1.0 llvmlite 0.39.1 lxml jest biblioteką do analizy XML i HTML. 4.9.1
Mako 1.2.0 Markdown 3.4.1 MarkupSafe 2.1.1
Zefir 3.20.2 biblioteka matplotlib 3.7.0 biblioteka matplotlib-inline 0.1.6
Mccabe 0.7.0 Mistune 0.8.4 ml-dtypes 0.2.0
mlflow-skinny 2.9.2 więcej itertools 8.10.0 mpmath 1.2.1
msgpack 1.0.7 multidict 6.0.4 wielometoda 1.10
przetwarzanie wieloprocesowe 0.70.14 szmurhash 1.0.10 mypy-extensions 0.4.3
nbclassic 0.5.2 NBClient 0.5.13 nbconvert - narzędzie do konwersji plików Jupyter Notebook 6.5.4
nbformat 5.7.0 nest-asyncio 1.5.6 networkx 2.8.4
Ninja 1.11.1.1 Natural Language Toolkit (nltk) 3.7 nodeenv 1.8.0
notes 6.5.2 notebook_shim 0.2.2 numba 0.56.4
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 openai 0.28.1
opt-einsum 3.3.0 opakowanie 23.2 Pandas 1.5.3
pandocfilters 1.5.0 paramiko - biblioteka do protokołu SSH2 dla języka Python 2.9.2 parso 0.8.3
specyfikacja ścieżki 0.10.3 Patsy 0.5.3 petastorm 0.12.1
pexpect 4.8.0 phik 0.12.4 pickleshare (jeśli to nazwa własna, nie trzeba tłumaczyć) 0.7.5
Poduszka 9.4.0 pip (menedżer pakietów Pythona) 22.3.1 platformdirs 2.5.2
kreślenie 5.9.0 wtyczka 1.0.0 pmdarima 2.0.4
kundel 1.4.0 przeszhetowany 3.0.9 prometheus-client 0.14.1
zestaw narzędzi prompt 3.0.36 prorok 1.1.5 Protobuf (w skrócie od Protocol Buffers) 4.24.0
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 py-cpuinfo 9.0.0 pyarrow 8.0.0
pyarrow-hotfix 0,5 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pybind11 2.11.1 pycparser 2.21 pydantic (biblioteka Python do walidacji danych i zarządzania ustawieniami) 1.10.6
pyflakes (narzędzie do analizy statycznej kodu Python) 3.1.0 Pygments 2.11.2 PyGObject 3.42.1
PyJWT 2.3.0 PyNaCl 1.5.0 pynvml 11.5.0
pyodbc 4.0.32 pyparsing – biblioteka do przetwarzania tekstu w Pythonie 3.0.9 pyright 1.1.294
pirstent 0.18.0 pytesseract 0.3.10 python-dateutil (biblioteka Pythona do zarządzania datami) 2.8.2
Python-editor 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.1.1 python-lsp-server 1.8.0
pytoolconfig 1.2.5 pytz (biblioteka Pythona do obliczeń stref czasowych) 2022.7 PyWavelets 1.4.1
PyYAML 6.0 pyzmq 23.2.0 wyrażenie regularne 2022.7.9
żądania 2.28.1 requests-oauthlib 1.3.1 Odpowiedzi 0.18.0
lina 1.7.0 RSA 4.9 s3transfer 0.6.2
bezpiecznetensory 0.4.1 scikit-learn 1.1.1 scipy (biblioteka naukowa dla Pythona) 1.10.0
urodzony na morzu 0.12.2 SecretStorage 3.3.1 Send2Trash 1.8.0
transformatory zdań 2.2.2 element zdania 0.1.99 setuptools 65.6.3
Shap 0.44.0 simplejson 3.17.6 Sześć 1.16.0
fragmentator 0.0.7 inteligentne-otwarcie 5.2.1 smmap 5.0.0
wąchanie 1.2.0 Plik dźwiękowy 0.12.1 zupy 2.3.2.post1
soxr 0.3.7 przestronny 3.7.2 spacy-legacy 3.0.12
spacy-loggers 1.0.5 spark-tensorflow-distributor (biblioteka do dystrybucji TensorFlow w Spark) 1.0.0 SQLAlchemy 1.4.39
sqlparse 0.4.2 serio 2.4.8 ssh-import-id (narzędzie do importowania kluczy SSH) 5,11
stos danych 0.2.0 cyna 0.3.0 statsmodels - biblioteka do modelowania statystycznego 0.13.5
sympy 1.11.1 tabulacji 0.8.10 splątane-up-in-unicode 0.2.0
Wytrzymałość 8.1.0 tablica tensorboard 2.14.1 serwer danych TensorBoard 0.7.2
wtyczka TensorBoard do profilowania 2.14.0 tensorflow-cpu 2.14.1 tensorflow-estimator (moduł TensorFlow do estymacji) 2.14.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.35.0 termcolor (narzędzie do zarządzania kolorami w terminalu) 2.4.0 zakończony 0.17.1
cienki 8.2.2 threadpoolctl 2.2.0 tiktoken 0.5.2
tinycss2 1.2.1 tokenize-rt 4.2.1 tokenizatory 0.15.0
tomli 2.0.1 pochodnia 2.0.1+ procesor TorchVision (Wizja Pochodni 0.15.2+procesor
tornado 6.1 tqdm 4.64.1 traitlety 5.7.1
Transformatory 4.36.1 osłona typów 2.13.3 pisarz 0.9.0
inspekcja wpisywania 0.9.0 moduł typing_extensions 4.4.0 ujson (szybka biblioteka do obsługi formatu JSON) 5.4.0
nienadzorowane uaktualnienia 0.1 urllib3 1.26.14 virtualenv 20.16.7
Wizje 0.7.5 wadllib 1.3.6 wasabi 1.1.2
szerokość(wcwidth) 0.2.5 łasica 0.3.4 kodowania webowe 0.5.1
websocket-klient 0.58.0 Narzędzie 2.2.2 czymjestłatka 1.0.2
wheel 0.38.4 widgetsnbextension 3.6.1 wordcloud 1.9.3
zawijanie 1.14.1 xgboost 1.7.6 xxhash 3.4.1
yapf (Yet Another Python Formatter - Kolejny Formatator Pythona) 0.33.0 Yarl 1.9.4 profilowanie danych 4.2.0
zamek błyskawiczny 3.11.0

Biblioteki języka Python w klastrach gpu

Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja Biblioteka Wersja
absl-py 1.0.0 przyspieszać 0.25.0 aiohttp 3.9.1
aiosignal 1.3.1 anyio 3.5.0 appdirs 1.4.4
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 Astor 0.8.1
asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3 limit czasu asynchronicznego 4.0.3
attrs 22.1.0 odczyt dźwięku 3.0.1 azure-core 1.29.1
azure-cosmos 4.3.1 Azure Storage Blob 12.19.0 Usługa przechowywania w chmurze Azure (azure-storage-file-datalake) 12.14.0
Wezwanie zwrotne 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.11.1
black (czarny) 22.6.0 wybielacz 4.1.0 kierunkowskaz 1.4
błogość 0.7.11 boto3 1.24.28 botocore 1.27.96
cachetools (narzędzia do zarządzania pamięcią podręczną) 5.3.2 katalog 2.0.10 kodery kategorii 2.6.3
certyfikat 2022.12.7 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
normalizator zestawu znaków 2.0.4 kliknięcie 8.0.4 cloudpathlib 0.16.0
cloudpickle (biblioteka Python do serializacji obiektów) 2.0.0 cmake 3.28.1 cmdstanpy 1.2.0
Comm 0.1.2 słodycze 0.1.4 configparser 5.2.0
konturowy 1.0.5 kryptografia 39.0.1 rowerzysta 0.11.0
cymem 2.0.8 Cython 0.29.32 dacyt 1.8.1
databricks-automl-runtime 0.2.20 databricks-cli 0.18.0 proces inżynierii cech w Databricks 0.2.0
databricks-sdk 0.1.6 dataclasses-json 0.6.3 usługi Power BI 2.15.0
dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7
dekorator 5.1.1 Deepspeed 0.12.4 defusedxml (biblioteka zabezpieczająca przetwarzanie XML) 0.7.1
koper 0.3.6 bufor dyskowy 5.6.3 distlib 0.3.7
Konwertowanie docstringów na markdown 0,11 einops 0.7.0 punkty wejścia 0,4
ocenić 0.4.1 Wykonywanie 0.8.3 aspekty — omówienie 1.1.1
fastjsonschema 2.19.1 FastText 0.9.2 blokada plików 3.9.0
flash-attn 2.3.6 Flask 2.2.5 flatbuffers 26.05.23
fonttools 4.25.0 zamrożona lista 1.4.1 fsspec 2023.6.0
przyszłość 0.18.3 Gast 0.4.0 gitdb (baza danych Git) 4.0.11
GitPython 3.1.27 google-api-core 2.15.0 google-auth (autoryzacja Google) 2.21.0
google-auth-oauthlib (biblioteka uwierzytelniania OAuth dla Google) 1.0.0 google-cloud-core 2.4.1 Google Cloud Storage (usługa przechowywania danych w chmurze od Google) 2.11.0
google-crc32c (biblioteka do obsługi algorytmu crc32c od Google) 1.5.0 makaron google 0.2.0 Google Media z Możliwością Wznowienia 2.7.0
googleapis-common-protos 1.62.0 zielona nitka 2.0.1 grpcio 1.48.2
stan obiektu grpcio 1.48.1 gunicorn 20.1.0 Gviz-API 1.10.0
h5py 3.7.0 hjson 3.1.0 wakacje 0.38
korowód 0.28.1 htmlmin 0.1.12 httplib2 0.20.2
przytulanieface-hub 0.19.4 IDNA 3.4 ImageHash 4.3.1
niezrównoważona nauka 0.11.0 importlib-metadata 4.11.3 importlib-resources 6.1.1
ipykernel 6.25.0 ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 isodate 0.6.1 jegodangerous 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-client 7.3.4 serwer Jupyter 1.23.4 jupyter_core 5.2.0
jupyterlab-pygments 0.1.2 Widżety JupyterLab 1.0.0 Keras 2.14.0
breloczek 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 langchain 0.0.348
langchain-core 0.0.13 kody językowe 3.3.0 langsmith 0.0.79
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
leniwy ładowacz 0,3 libclang 15.0.6.1 librosa 0.10.1
lightgbm 4.1.0 Zapalił 17.0.6 llvmlite 0.39.1
lxml jest biblioteką do analizy XML i HTML. 4.9.1 Mako 1.2.0 Markdown 3.4.1
MarkupSafe 2.1.1 Zefir 3.20.2 biblioteka matplotlib 3.7.0
biblioteka matplotlib-inline 0.1.6 Mccabe 0.7.0 Mistune 0.8.4
ml-dtypes 0.2.0 mlflow-skinny 2.9.2 więcej itertools 8.10.0
mpmath 1.2.1 msgpack 1.0.7 multidict 6.0.4
wielometoda 1.10 przetwarzanie wieloprocesowe 0.70.14 szmurhash 1.0.10
mypy-extensions 0.4.3 nbclassic 0.5.2 NBClient 0.5.13
nbconvert - narzędzie do konwersji plików Jupyter Notebook 6.5.4 nbformat 5.7.0 nest-asyncio 1.5.6
networkx 2.8.4 Ninja 1.11.1.1 Natural Language Toolkit (nltk) 3.7
nodeenv 1.8.0 notes 6.5.2 notebook_shim 0.2.2
numba 0.56.4 numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0
openai 0.28.1 opt-einsum 3.3.0 opakowanie 23.2
Pandas 1.5.3 pandocfilters 1.5.0 paramiko - biblioteka do protokołu SSH2 dla języka Python 2.9.2
parso 0.8.3 specyfikacja ścieżki 0.10.3 Patsy 0.5.3
petastorm 0.12.1 pexpect 4.8.0 phik 0.12.4
pickleshare (jeśli to nazwa własna, nie trzeba tłumaczyć) 0.7.5 Poduszka 9.4.0 pip (menedżer pakietów Pythona) 22.3.1
platformdirs 2.5.2 kreślenie 5.9.0 wtyczka 1.0.0
pmdarima 2.0.4 kundel 1.4.0 przeszhetowany 3.0.9
zestaw narzędzi prompt 3.0.36 prorok 1.1.5 Protobuf (w skrócie od Protocol Buffers) 4.24.0
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 py-cpuinfo 9.0.0 pyarrow 8.0.0
pyarrow-hotfix 0,5 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pybind11 2.11.1 pycparser 2.21 pydantic (biblioteka Python do walidacji danych i zarządzania ustawieniami) 1.10.6
pyflakes (narzędzie do analizy statycznej kodu Python) 3.1.0 Pygments 2.11.2 PyGObject 3.42.1
PyJWT 2.3.0 PyNaCl 1.5.0 pynvml 11.5.0
pyodbc 4.0.32 pyparsing – biblioteka do przetwarzania tekstu w Pythonie 3.0.9 pyright 1.1.294
pirstent 0.18.0 pytesseract 0.3.10 python-dateutil (biblioteka Pythona do zarządzania datami) 2.8.2
Python-editor 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.1.1 python-lsp-server 1.8.0
pytoolconfig 1.2.5 pytz (biblioteka Pythona do obliczeń stref czasowych) 2022.7 PyWavelets 1.4.1
PyYAML 6.0 pyzmq 23.2.0 wyrażenie regularne 2022.7.9
żądania 2.28.1 requests-oauthlib 1.3.1 Odpowiedzi 0.18.0
lina 1.7.0 RSA 4.9 s3transfer 0.6.2
bezpiecznetensory 0.4.1 scikit-learn 1.1.1 scipy (biblioteka naukowa dla Pythona) 1.10.0
urodzony na morzu 0.12.2 SecretStorage 3.3.1 Send2Trash 1.8.0
transformatory zdań 2.2.2 element zdania 0.1.99 setuptools 65.6.3
Shap 0.44.0 simplejson 3.17.6 Sześć 1.16.0
fragmentator 0.0.7 inteligentne-otwarcie 5.2.1 smmap 5.0.0
wąchanie 1.2.0 Plik dźwiękowy 0.12.1 zupy 2.3.2.post1
soxr 0.3.7 przestronny 3.7.2 spacy-legacy 3.0.12
spacy-loggers 1.0.5 spark-tensorflow-distributor (biblioteka do dystrybucji TensorFlow w Spark) 1.0.0 SQLAlchemy 1.4.39
sqlparse 0.4.2 serio 2.4.8 ssh-import-id (narzędzie do importowania kluczy SSH) 5,11
stos danych 0.2.0 cyna 0.3.0 statsmodels - biblioteka do modelowania statystycznego 0.13.5
sympy 1.11.1 tabulacji 0.8.10 splątane-up-in-unicode 0.2.0
Wytrzymałość 8.1.0 tablica tensorboard 2.14.1 serwer danych TensorBoard 0.7.2
wtyczka TensorBoard do profilowania 2.14.0 TensorFlow 2.14.1 tensorflow-estimator (moduł TensorFlow do estymacji) 2.14.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.35.0 termcolor (narzędzie do zarządzania kolorami w terminalu) 2.4.0 zakończony 0.17.1
cienki 8.2.2 threadpoolctl 2.2.0 tiktoken 0.5.2
tinycss2 1.2.1 tokenize-rt 4.2.1 tokenizatory 0.15.0
tomli 2.0.1 pochodnia 2.0.1+cu118 TorchVision (Wizja Pochodni 0.15.2+cu118
tornado 6.1 tqdm 4.64.1 traitlety 5.7.1
Transformatory 4.36.1 tryton 2.0.0 osłona typów 2.13.3
pisarz 0.9.0 inspekcja wpisywania 0.9.0 moduł typing_extensions 4.4.0
ujson (szybka biblioteka do obsługi formatu JSON) 5.4.0 nienadzorowane uaktualnienia 0.1 urllib3 1.26.14
virtualenv 20.16.7 Wizje 0.7.5 wadllib 1.3.6
wasabi 1.1.2 szerokość(wcwidth) 0.2.5 łasica 0.3.4
kodowania webowe 0.5.1 websocket-klient 0.58.0 Narzędzie 2.2.2
czymjestłatka 1.0.2 wheel 0.38.4 widgetsnbextension 3.6.1
wordcloud 1.9.3 zawijanie 1.14.1 xgboost 1.7.6
xxhash 3.4.1 yapf (Yet Another Python Formatter - Kolejny Formatator Pythona) 0.33.0 Yarl 1.9.4
profilowanie danych 4.2.0 zamek błyskawiczny 3.11.0

Biblioteki R

Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 14.3 LTS.

Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)

Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 14.3 LTS środowisko Databricks Runtime 14.3 LTS ML zawiera następujące elementy JAR:

Klastry procesora CPU

Identyfikator grupy Identyfikator artefaktu Wersja
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 2.9.2
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

Klastry procesora GPU

Identyfikator grupy Identyfikator artefaktu Wersja
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 2.9.2
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0
  • Last updated on