Databricks Runtime 4.1 ML (지원 되지 않음)

Databricks Runtime 4.1 ML는 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 준비 된 환경을 제공 합니다. TensorFlow, Keras 및 XGBoost를 포함 하 여 널리 사용 되는 여러 라이브러리를 포함 합니다. Horovod를 사용 하 여 분산 TensorFlow 교육도 지원 합니다.

참고

이 릴리스는 2019 년 1 월 17 일에 사용 되지 않습니다. 사용 하려는 라이브러리 버전에 따라 Databricks Runtime ML 최신 버전 을 사용 하는 것이 좋습니다.

클러스터 ML Databricks Runtime을 만드는 방법에 대 한 지침을 비롯 한 자세한 내용은 Machine Learning Databricks Runtime을 참조 하십시오.

참고

Databricks Runtime ML 릴리스는 기본 Databricks Runtime 릴리스에 대 한 모든 유지 관리 업데이트를 선택 합니다. 모든 유지 관리 업데이트 목록은 Databricks runtime maintenance updates를 참조 하세요.

라이브러리

Databricks Runtime 4.1 ML Databricks Runtime 4.1 위에 빌드됩니다. Databricks Runtime 4.1의 새로운 기능에 대 한 자세한 내용은 Databricks Runtime 4.1 (지원 되지 않음) 릴리스 정보를 참조 하세요. Databricks Runtime 4.1의 새로운 기능 외에도 Databricks Runtime 4.1 ML에는 기계 학습을 지 원하는 다음 라이브러리가 포함 되어 있습니다. 이러한 항목 중 일부는 기본 Databricks Runtime 4.1에도 포함 되어 있으며, 이와 같이 표시 됩니다.

범주 라이브러리
분산 심층 Learning Horovod 및 Spark를 사용한 분산 교육:

* HorovodEstimator
* horovod 0.12.1
* openmpi 3.0.0
* paramiko 2.4.1
* cloudpickle 0.5.2

Distributed TensorFlow 및 Keras 예측:

* spark-심층 학습 1.0 시험판
* tensorframes v0.3.0
딥 러닝 [Keras]:

* keras 2.1.5
* h5py 2.7.1

TensorFlow:

* (CPU 클러스터) tensorflow 1.7.1 for
* (GPU 클러스터) tensorflow-gpu 1.7.1 for

GPU 라이브러리:

* HODA 9.0 (기본 Databricks Runtime에도 설치 됨)
* cuDNN 7.0 (기본 Databricks Runtime에도 설치 됨)
* NCCL 2.0.5-3
XGBoost * * 0.8-spark 2.3-s_2 11
다른 기계 학습 라이브러리 * * 1.14.2 (기본 Databricks Runtime에도 설치 됨, 버전은 다를 수 있음)
* * (기본 Databricks Runtime에도 설치 됨)
* * (기본 Databricks Runtime에도 설치 됨)