Databricks Runtime 5.5 LTS for ML (nieobsługiwane)

  • Artykuł

Usługa Databricks opublikowała ten obraz w lipcu 2019 roku. Wsparcie zakończyło się 27 lipca 2021 r. Wsparcie dodatkowe dla środowiska Databricks Runtime 5.5 ML (nieobsługiwane) rozszerza obsługę 5,5 ML do grudnia 2021 r. Używa systemu Ubuntu 18.04.5 LTS zamiast przestarzałej dystrybucji Ubuntu 16.04.6 LTS używanej w oryginalnym środowisku Databricks Runtime 5.5 ML LTS. Wsparcie systemu Ubuntu 16.04.6 LTS zakończyło się 1 kwietnia 2021 r.

Środowisko Databricks Runtime 5.5 LTS for Machine Edukacja zapewnia gotowe do użycia środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych oparte na środowisku Databricks Runtime 5.5 LTS (nieobsługiwane). Środowisko Databricks Runtime ML zawiera wiele popularnych bibliotek uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch, Keras i XGBoost. Obsługuje również trenowanie rozproszonego uczenia głębokiego przy użyciu struktury Horovod.

Aby uzyskać więcej informacji, w tym instrukcje dotyczące tworzenia klastra uczenia maszynowego usługi Databricks, zobacz AI and Machine Edukacja on Databricks (Sztuczna inteligencja i maszyna Edukacja w usłudze Databricks).

Nowe funkcje

Środowisko Databricks Runtime 5.5 LTS for Machine Edukacja jest oparte na środowisku Databricks Runtime 5.5 LTS. Aby uzyskać informacje o nowościach w środowisku Databricks Runtime 5.5 LTS, zobacz informacje o wersji środowiska Databricks Runtime 5.5 LTS (nieobsługiwane).

Oprócz aktualizacji biblioteki środowisko Databricks Runtime 5.5 LTS for Machine Edukacja wprowadza następujące nowe funkcje:

Ulepszenia

  • Uaktualnione biblioteki uczenia maszynowego

    • TensorFlow uaktualniono z wersji 1.12.0 do 1.13.1
    • Program PyTorch został uaktualniony z wersji 0.4.1 do wersji 1.1.0
    • Program scikit-learn został uaktualniony z wersji 0.19.1 do wersji 0.20.3

  • Operacja z jednym węzłem dla modułu HorovodRunner

    Włączono narzędzie HorovodRunner do uruchamiania tylko w węźle sterownika. Wcześniej, aby użyć narzędzia HorovodRunner, należy uruchomić sterownik i co najmniej jeden węzeł roboczy. Dzięki tej zmianie można teraz dystrybuować trenowanie w jednym węźle (czyli w węźle z wieloma procesorami GPU), a tym samym wydajniej korzystać z zasobów obliczeniowych.

Wycofanie

W bibliotece hyperopt wycofaliśmy następujące właściwości:hyperopt.SparkTrials

  • SparkTrials.successful_trials_count
  • SparkTrials.failed_trials_count
  • SparkTrials.cancelled_trials_count
  • SparkTrials.total_trials_count

i zastąpiono właściwości następującymi funkcjami:

  • SparkTrials.count_successful_trials()
  • SparkTrials.count_failed_trials()
  • SparkTrials.count_cancelled_trials()
  • SparkTrials.count_total_trials()

Środowisko systemu

Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 5.5 LTS for Machine Edukacja różni się od środowiska Databricks Runtime 5.5 w następujący sposób:

Biblioteki

W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 5.5 LTS for Machine Edukacja, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 5.5.

Biblioteki najwyższego poziomu

Środowisko Databricks Runtime 5.5 LTS for Machine Edukacja zawiera następujące biblioteki najwyższego poziomu:

Biblioteki języka Python

Środowisko Databricks Runtime 5.5 LTS dla maszyny Edukacja używa narzędzia Conda do zarządzania pakietami języka Python. W związku z tym istnieją poważne różnice w instalowanych bibliotekach języka Python w porównaniu z środowiskiem Databricks Runtime. W poniższych sekcjach opisano środowiska Conda dla środowiska Databricks Runtime 5.5 LTS for Machine Edukacja klastrów korzystających z języka Python 2 lub 3 oraz maszyn z procesorem CPU lub procesorem GPU.

Środowisko Python 3 w klastrach procesora CPU

name: null
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - _py-xgboost-mutex=2.0=cpu_0
  - _tflow_select=2.3.0=mkl
  - absl-py=0.7.1=py36_0
  - asn1crypto=0.24.0=py36_0
  - astor=0.7.1=py36_0
  - backcall=0.1.0=py36_0
  - backports=1.0=py_2
  - bcrypt=3.1.6=py36h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - bleach=2.1.3=py36_0
  - boto=2.48.0=py36_1
  - boto3=1.7.62=py36h28b3542_1
  - botocore=1.10.62=py36h28b3542_0
  - ca-certificates=2018.03.07=0
  - certifi=2018.4.16=py36_0
  - cffi=1.11.5=py36he75722e_1
  - chardet=3.0.4=py36_1
  - click=7.0=py36_0
  - cloudpickle=0.8.0=py36_0
  - colorama=0.3.9=py36h489cec4_0
  - configparser=3.7.3=py36_1
  - cryptography=2.2.2=py36h14c3975_0
  - cycler=0.10.0=py36h93f1223_0
  - cython=0.28.2=py36h14c3975_0
  - decorator=4.3.0=py36_0
  - docutils=0.14=py36hb0f60f5_0
  - entrypoints=0.2.3=py36_2
  - et_xmlfile=1.0.1=py36hd6bccc3_0
  - flask=1.0.2=py36_1
  - freetype=2.8=hab7d2ae_1
  - gast=0.2.2=py36_0
  - gitdb2=2.0.5=py36_0
  - gitpython=2.1.11=py36_0
  - gmp=6.1.2=h6c8ec71_1
  - grpcio=1.12.1=py36hdbcaa40_0
  - gunicorn=19.9.0=py36_0
  - h5py=2.8.0=py36h989c5e5_3
  - hdf5=1.10.2=hba1933b_1
  - html5lib=1.0.1=py36_0
  - icu=58.2=h9c2bf20_1
  - idna=2.6=py36h82fb2a8_1
  - intel-openmp=2018.0.0=8
  - ipython=6.4.0=py36_1
  - ipython_genutils=0.2.0=py36_0
  - itsdangerous=0.24=py36_1
  - jdcal=1.4=py36_0
  - jedi=0.12.0=py36_1
  - jinja2=2.10=py36_0
  - jmespath=0.9.4=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jsonschema=2.6.0=py36_0
  - jupyter_client=5.2.3=py36_0
  - jupyter_core=4.4.0=py36_0
  - keras=2.2.4=0
  - keras-applications=1.0.8=py_0
  - keras-base=2.2.4=py36_0
  - keras-preprocessing=1.1.0=py_1
  - krb5=1.16.1=hc83ff2d_6
  - libedit=3.1.20170329=h6b74fdf_2
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.2.0=hdf63c60_3
  - libpng=1.6.34=hb9fc6fc_0
  - libpq=10.4=h1ad7b7a_0
  - libprotobuf=3.8.0=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.0.9=he85c1e1_2
  - libxgboost=0.90=he6710b0_0
  - libxml2=2.9.8=h26e45fe_1
  - libxslt=1.1.32=h1312cb7_0
  - llvmlite=0.23.1=py36hdbcaa40_0
  - lxml=4.2.1=py36h23eabaa_0
  - mako=1.0.10=py_0
  - markdown=3.1.1=py36_0
  - markupsafe=1.0=py36h14c3975_1
  - mistune=0.8.3=py36h14c3975_1
  - mkl=2019.4=243
  - mkl_fft=1.0.12=py36ha843d7b_0
  - mkl_random=1.0.2=py36hd81dba3_0
  - mock=3.0.5=py36_0
  - msgpack-python=0.5.6=py36h6bb024c_1
  - nbconvert=5.3.1=py36_0
  - nbformat=4.4.0=py36h31c9010_0
  - ncurses=6.1=he6710b0_1
  - ninja=1.9.0=py36hfd86e86_0
  - numba=0.38.0=py36h637b7d7_0
  - numpy=1.16.2=py36h7e9f1db_0
  - numpy-base=1.16.2=py36hde5b4d6_0
  - olefile=0.45.1=py36_0
  - openpyxl=2.5.3=py36_0
  - openssl=1.0.2o=h14c3975_1
  - pandas=0.23.0=py36h637b7d7_0
  - pandocfilters=1.4.2=py36_1
  - paramiko=2.4.2=py36_0
  - parso=0.2.0=py36_0
  - pathlib2=2.3.2=py36_0
  - patsy=0.5.0=py36_0
  - pexpect=4.5.0=py36_0
  - pickleshare=0.7.4=py36_0
  - pillow=5.1.0=py36h3deb7b8_0
  - pip=10.0.1=py36_0
  - ply=3.11=py36_0
  - prompt_toolkit=1.0.15=py36h17d85b1_0
  - protobuf=3.8.0=py36he6710b0_0
  - psycopg2=2.7.5=py36hb7f436b_0
  - ptyprocess=0.5.2=py36h69acd42_0
  - py-xgboost=0.90=py36he6710b0_0
  - py-xgboost-cpu=0.90=py36_0
  - pyasn1=0.4.5=py_0
  - pycparser=2.18=py36_1
  - pygments=2.2.0=py36_0
  - pynacl=1.3.0=py36h7b6447c_0
  - pyopenssl=18.0.0=py36_0
  - pyparsing=2.2.0=py36_1
  - pysocks=1.6.8=py36_0
  - python=3.6.5=hc3d631a_2
  - python-dateutil=2.7.3=py36_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytz=2018.4=py36_0
  - pyyaml=5.1=py36h7b6447c_0
  - pyzmq=17.0.0=py36h14c3975_3
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - requests=2.18.4=py36he2e5f8d_1
  - s3transfer=0.1.13=py36_0
  - scikit-learn=0.20.3=py36hd81dba3_0
  - scipy=1.1.0=py36h7c811a0_2
  - setuptools=39.1.0=py36_0
  - simplegeneric=0.8.1=py36_2
  - simplejson=3.16.0=py36h14c3975_0
  - singledispatch=3.4.0.3=py36_0
  - six=1.11.0=py36_1
  - smmap2=2.0.5=py36_0
  - sqlite=3.23.1=he433501_0
  - sqlparse=0.3.0=py_0
  - statsmodels=0.9.0=py36h035aef0_0
  - tabulate=0.8.3=py36_0
  - tensorboard=1.13.1=py36hf484d3e_0
  - tensorflow=1.13.1=mkl_py36h27d456a_0
  - tensorflow-base=1.13.1=mkl_py36h7ce6ba3_0
  - tensorflow-estimator=1.13.0=py_0
  - tensorflow-mkl=1.13.1=h4fcabd2_0
  - termcolor=1.1.0=py36_1
  - testpath=0.3.1=py36h8cadb63_0
  - tk=8.6.7=hc745277_3
  - tornado=5.0.2=py36h14c3975_0
  - traitlets=4.3.2=py36_0
  - urllib3=1.22=py36hbe7ace6_0
  - virtualenv=16.0.0=py36_0
  - wcwidth=0.1.7=py36hdf4376a_0
  - webencodings=0.5.1=py36_1
  - werkzeug=0.14.1=py36_0
  - wheel=0.31.1=py36_0
  - wrapt=1.11.1=py36h7b6447c_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - yaml=0.1.7=had09818_2
  - zeromq=4.2.5=hf484d3e_1
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - pytorch-cpu=1.1.0=py3.6_cpu_0
  - torchvision-cpu=0.3.0=py36_cuNone_1
  - pip:
    - databricks-cli==0.8.7
    - docker==4.0.2
    - fusepy==2.0.4
    - future==0.17.1
    - horovod==0.16.4
    - hyperopt==0.1.2.db6
    - kiwisolver==1.1.0
    - matplotlib==2.2.2
    - mleap==0.8.1
    - mlflow==1.0.0
    - msgpack==0.5.6
    - networkx==2.2
    - nose==1.3.7
    - nose-exclude==0.5.0
    - psutil==5.6.3
    - pyarrow==0.13.0
    - pymongo==3.8.0
    - querystring-parser==1.2.3
    - seaborn==0.8.1
    - tensorboardx==1.7
    - torchvision==0.3.0
    - tqdm==4.32.2
    - websocket-client==0.56.0
prefix: /databricks/python3

Środowisko Python 3 w klastrach gpu

name: null
channels:
  - pytorch
  - Databricks
  - defaults
dependencies:
  - tensorflow=1.13.1.db1=gpu_py36h2903d8e_0
  - tensorflow-base=1.13.1.db1=gpu_py36he292aa2_0
  - tensorflow-gpu=1.13.1.db1=h0d30ee6_0
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - _py-xgboost-mutex=1.0=gpu_0
  - _tflow_select=2.1.0=gpu
  - absl-py=0.7.1=py36_0
  - asn1crypto=0.24.0=py36_0
  - astor=0.7.1=py36_0
  - backcall=0.1.0=py36_0
  - backports=1.0=py_2
  - bcrypt=3.1.6=py36h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - bleach=2.1.3=py36_0
  - boto=2.48.0=py36_1
  - boto3=1.7.62=py36h28b3542_1
  - botocore=1.10.62=py36h28b3542_0
  - ca-certificates=2018.03.07=0
  - certifi=2018.4.16=py36_0
  - cffi=1.11.5=py36he75722e_1
  - chardet=3.0.4=py36_1
  - click=7.0=py36_0
  - cloudpickle=0.8.0=py36_0
  - colorama=0.3.9=py36h489cec4_0
  - configparser=3.7.3=py36_1
  - cryptography=2.2.2=py36h14c3975_0
  - cudnn=7.6.0=cuda10.0_0
  - cupti=10.0.130=0
  - cycler=0.10.0=py36_0
  - cython=0.28.2=py36h14c3975_0
  - decorator=4.3.0=py36_0
  - docutils=0.14=py36_0
  - entrypoints=0.2.3=py36_2
  - et_xmlfile=1.0.1=py36hd6bccc3_0
  - flask=1.0.2=py36_1
  - freetype=2.8=hab7d2ae_1
  - gast=0.2.2=py36_0
  - gitdb2=2.0.5=py36_0
  - gitpython=2.1.11=py36_0
  - gmp=6.1.2=h6c8ec71_1
  - grpcio=1.12.1=py36hdbcaa40_0
  - gunicorn=19.9.0=py36_0
  - h5py=2.8.0=py36h989c5e5_3
  - hdf5=1.10.2=hba1933b_1
  - html5lib=1.0.1=py36_0
  - icu=58.2=h9c2bf20_1
  - idna=2.6=py36h82fb2a8_1
  - intel-openmp=2018.0.0=8
  - ipython=6.4.0=py36_1
  - ipython_genutils=0.2.0=py36hb52b0d5_0
  - itsdangerous=0.24=py36_1
  - jdcal=1.4=py36_0
  - jedi=0.12.0=py36_1
  - jinja2=2.10=py36_0
  - jmespath=0.9.4=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jsonschema=2.6.0=py36_0
  - jupyter_client=5.2.3=py36_0
  - jupyter_core=4.4.0=py36_0
  - keras=2.2.4=0
  - keras-applications=1.0.8=py_0
  - keras-base=2.2.4=py36_0
  - keras-preprocessing=1.1.0=py_1
  - krb5=1.16.1=hc83ff2d_6
  - libedit=3.1.20170329=h6b74fdf_2
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.2.0=hdf63c60_3
  - libpng=1.6.34=hb9fc6fc_0
  - libpq=10.4=h1ad7b7a_0
  - libprotobuf=3.8.0=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.0.9=he85c1e1_2
  - libxgboost=0.90=h688424c_0
  - libxml2=2.9.8=h26e45fe_1
  - libxslt=1.1.32=h1312cb7_0
  - llvmlite=0.23.1=py36hdbcaa40_0
  - lxml=4.2.1=py36h23eabaa_0
  - mako=1.0.10=py_0
  - markdown=3.1.1=py36_0
  - markupsafe=1.0=py36h14c3975_1
  - mistune=0.8.3=py36h14c3975_1
  - mkl=2019.4=243
  - mkl_fft=1.0.12=py36ha843d7b_0
  - mkl_random=1.0.2=py36hd81dba3_0
  - mock=3.0.5=py36_0
  - msgpack-python=0.5.6=py36h6bb024c_1
  - nbconvert=5.3.1=py36_0
  - nbformat=4.4.0=py36h31c9010_0
  - ncurses=6.1=he6710b0_1
  - ninja=1.9.0=py36hfd86e86_0
  - numba=0.38.0=py36h637b7d7_0
  - numpy=1.16.2=py36h7e9f1db_0
  - numpy-base=1.16.2=py36hde5b4d6_0
  - olefile=0.45.1=py36_0
  - openpyxl=2.5.3=py36_0
  - openssl=1.0.2o=h14c3975_1
  - pandas=0.23.0=py36h637b7d7_0
  - pandocfilters=1.4.2=py36_1
  - paramiko=2.4.2=py36_0
  - parso=0.2.0=py36_0
  - pathlib2=2.3.2=py36_0
  - patsy=0.5.0=py36_0
  - pexpect=4.5.0=py36_0
  - pickleshare=0.7.4=py36h63277f8_0
  - pillow=5.1.0=py36h3deb7b8_0
  - pip=10.0.1=py36_0
  - ply=3.11=py36_0
  - prompt_toolkit=1.0.15=py36_0
  - protobuf=3.8.0=py36he6710b0_0
  - psycopg2=2.7.5=py36hb7f436b_0
  - ptyprocess=0.5.2=py36h69acd42_0
  - py-xgboost=0.90=py36h688424c_0
  - py-xgboost-gpu=0.90=py36h28bbb66_0
  - pyasn1=0.4.5=py_0
  - pycparser=2.18=py36_1
  - pygments=2.2.0=py36_0
  - pynacl=1.3.0=py36h7b6447c_0
  - pyopenssl=18.0.0=py36_0
  - pyparsing=2.2.0=py36_1
  - pysocks=1.6.8=py36_0
  - python=3.6.5=hc3d631a_2
  - python-dateutil=2.7.3=py36_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytz=2018.4=py36_0
  - pyyaml=5.1=py36h7b6447c_0
  - pyzmq=17.0.0=py36h14c3975_3
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - requests=2.18.4=py36he2e5f8d_1
  - s3transfer=0.1.13=py36_0
  - scikit-learn=0.20.3=py36hd81dba3_0
  - scipy=1.1.0=py36h7c811a0_2
  - setuptools=39.1.0=py36_0
  - simplegeneric=0.8.1=py36_2
  - simplejson=3.16.0=py36h14c3975_0
  - singledispatch=3.4.0.3=py36h7a266c3_0
  - six=1.11.0=py36_1
  - smmap2=2.0.5=py36_0
  - sqlite=3.23.1=he433501_0
  - sqlparse=0.3.0=py_0
  - statsmodels=0.9.0=py36h035aef0_0
  - tabulate=0.8.3=py36_0
  - tensorboard=1.13.1=py36hf484d3e_0
  - tensorflow-estimator=1.13.0=py_0
  - termcolor=1.1.0=py36_1
  - testpath=0.3.1=py36_0
  - tk=8.6.7=hc745277_3
  - tornado=5.0.2=py36h14c3975_0
  - traitlets=4.3.2=py36h674d592_0
  - urllib3=1.22=py36hbe7ace6_0
  - virtualenv=16.0.0=py36_0
  - wcwidth=0.1.7=py36hdf4376a_0
  - webencodings=0.5.1=py36_1
  - werkzeug=0.14.1=py36_0
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  - pytorch=1.1.0=py3.6_cuda10.0.130_cudnn7.5.1_0
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    - databricks-cli==0.8.7
    - docker==4.0.2
    - fusepy==2.0.4
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    - horovod==0.16.4
    - hyperopt==0.1.2.db6
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    - matplotlib==2.2.2
    - mleap==0.8.1
    - mlflow==1.0.0
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    - nose==1.3.7
    - nose-exclude==0.5.0
    - psutil==5.6.3
    - pyarrow==0.13.0
    - pymongo==3.8.0
    - querystring-parser==1.2.3
    - seaborn==0.8.1
    - tensorboardx==1.7
    - tqdm==4.32.2
    - websocket-client==0.56.0
prefix: /databricks/python3

Środowisko Python 2 w klastrach procesora CPU

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  - pytorch
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  - asn1crypto=0.24.0=py27_0
  - astor=0.7.1=py27_0
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  - openssl=1.0.2o=h14c3975_1
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  - webencodings=0.5.1=py27_1
  - werkzeug=0.14.1=py27_0
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  - yaml=0.1.7=had09818_2
  - zeromq=4.2.5=hf484d3e_1
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - pytorch-cpu=1.1.0=py2.7_cpu_0
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  - pip:
    - backports.functools-lru-cache==1.5
    - backports.ssl-match-hostname==3.7.0.1
    - databricks-cli==0.8.7
    - docker==4.0.2
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    - horovod==0.16.4
    - hyperopt==0.1.2.db6
    - kiwisolver==1.1.0
    - matplotlib==2.2.2
    - mleap==0.8.1
    - mlflow==1.0.0
    - msgpack==0.5.6
    - networkx==2.2
    - nose==1.3.7
    - nose-exclude==0.5.0
    - psutil==5.6.3
    - pyarrow==0.13.0
    - pymongo==3.8.0
    - querystring-parser==1.2.3
    - seaborn==0.8.1
    - subprocess32==3.5.4
    - tensorboardx==1.7
    - torchvision==0.3.0
    - tqdm==4.32.2
    - websocket-client==0.56.0
prefix: /databricks/python2

Środowisko Python 2 w klastrach procesora GPU

name: null
channels:
  - Databricks
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - tensorflow=1.13.1.db1=gpu_py27h8e347d7_0
  - tensorflow-base=1.13.1.db1=gpu_py27he292aa2_0
  - tensorflow-gpu=1.13.1.db1=h0d30ee6_0
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - _py-xgboost-mutex=1.0=gpu_0
  - _tflow_select=2.1.0=gpu
  - absl-py=0.7.1=py27_0
  - asn1crypto=0.24.0=py27_0
  - astor=0.7.1=py27_0
  - backports=1.0=py_2
  - backports.shutil_get_terminal_size=1.0.0=py27_2
  - backports.weakref=1.0.post1=py_1
  - backports_abc=0.5=py_0
  - bcrypt=3.1.6=py27h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - bleach=2.1.3=py27_0
  - boto=2.48.0=py27_1
  - boto3=1.7.62=py27h28b3542_1
  - botocore=1.10.62=py27h28b3542_0
  - ca-certificates=2018.03.07=0
  - certifi=2018.4.16=py27_0
  - cffi=1.11.5=py27he75722e_1
  - chardet=3.0.4=py27_1
  - click=7.0=py27_0
  - cloudpickle=0.8.0=py27_0
  - colorama=0.3.9=py27_0
  - configparser=3.7.3=py27_1
  - cryptography=2.2.2=py27h14c3975_0
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  - cupti=10.0.130=0
  - cycler=0.10.0=py27_0
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  - docutils=0.14=py27hae222c1_0
  - entrypoints=0.2.3=py27_2
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  - funcsigs=1.0.2=py27_0
  - functools32=3.2.3.2=py27_1
  - future=0.17.1=py27_0
  - futures=3.2.0=py27_0
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  - gitdb2=2.0.5=py27_0
  - gitpython=2.1.11=py27_0
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  - h5py=2.8.0=py27h989c5e5_3
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  - html5lib=1.0.1=py27_0
  - icu=58.2=h9c2bf20_1
  - idna=2.6=py27h5722d68_1
  - intel-openmp=2018.0.0=8
  - ipaddress=1.0.22=py27_0
  - ipython=5.7.0=py27_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py27h89fb69b_0
  - itsdangerous=0.24=py27_1
  - jdcal=1.4=py27_0
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  - jpeg=9b=h024ee3a_2
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  - krb5=1.16.1=hc83ff2d_6
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  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
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  - libgfortran-ng=7.2.0=hdf63c60_3
  - libpng=1.6.34=hb9fc6fc_0
  - libpq=10.4=h1ad7b7a_0
  - libprotobuf=3.8.0=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=7.3.0=hdf63c60_0
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  - libxgboost=0.90=h688424c_0
  - libxml2=2.9.8=h26e45fe_1
  - libxslt=1.1.32=h1312cb7_0
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  - llvmlite=0.23.1=py27hdbcaa40_0
  - lxml=4.2.1=py27h23eabaa_0
  - mako=1.0.10=py_0
  - markdown=3.1.1=py27_0
  - markupsafe=1.0=py27h14c3975_1
  - mistune=0.8.3=py27h14c3975_1
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  - mkl_fft=1.0.12=py27ha843d7b_0
  - mkl_random=1.0.2=py27hd81dba3_0
  - mock=3.0.5=py27_0
  - msgpack-python=0.5.6=py27h6bb024c_1
  - nbconvert=5.3.1=py27_0
  - nbformat=4.4.0=py27hed7f2b2_0
  - ncurses=6.1=he6710b0_1
  - ninja=1.9.0=py27hfd86e86_0
  - numba=0.38.0=py27h637b7d7_0
  - numpy=1.16.2=py27h7e9f1db_0
  - numpy-base=1.16.2=py27hde5b4d6_0
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  - openpyxl=2.5.3=py27_0
  - openssl=1.0.2o=h14c3975_1
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  - paramiko=2.4.2=py27_0
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  - protobuf=3.8.0=py27he6710b0_0
  - psycopg2=2.7.5=py27hb7f436b_0
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  - simplegeneric=0.8.1=py27_2
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  - webencodings=0.5.1=py27_1
  - werkzeug=0.14.1=py27_0
  - wheel=0.31.1=py27_0
  - wrapt=1.11.1=py27h7b6447c_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - yaml=0.1.7=had09818_2
  - zeromq=4.2.5=hf484d3e_1
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - pytorch=1.1.0=py2.7_cuda10.0.130_cudnn7.5.1_0
  - torchvision=0.3.0=py27_cu10.0.130_1
  - pip:
    - backports.functools-lru-cache==1.5
    - backports.ssl-match-hostname==3.7.0.1
    - databricks-cli==0.8.7
    - docker==4.0.2
    - fusepy==2.0.4
    - horovod==0.16.4
    - hyperopt==0.1.2.db6
    - kiwisolver==1.1.0
    - matplotlib==2.2.2
    - mleap==0.8.1
    - mlflow==1.0.0
    - msgpack==0.5.6
    - networkx==2.2
    - nose==1.3.7
    - nose-exclude==0.5.0
    - psutil==5.6.3
    - pyarrow==0.13.0
    - pymongo==3.8.0
    - querystring-parser==1.2.3
    - seaborn==0.8.1
    - subprocess32==3.5.4
    - tensorboardx==1.7
    - tqdm==4.32.2
    - websocket-client==0.56.0
prefix: /databricks/python2

Pakiety platformy Spark zawierające moduły języka Python

Pakiet Platformy Spark Moduł języka Python Wersja
ramki grafu ramki grafu 0.7.0-db1-spark2.4
uczenie głębokie spark sparkdl 1.5.0-db4-spark2.4
ramki tensorframe ramki tensorframe 0.7.0-s_2.11

Biblioteki języka R

Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 5.5.

Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.11)

Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 5.5 środowisko Databricks Runtime 5.5 LTS for Machine Edukacja zawiera następujące jednostki JAR:

Identyfikator grupy Identyfikator artefaktu Wersja
com.databricks uczenie głębokie spark 1.5.0-db4-spark2.4
com.typesafe.akka akka-actor_2.11 2.3.11
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.11 0.13.0
ml.dmlc xgboost4j 0.90
ml.dmlc xgboost4j-spark 0.90
org.graphframes graphframes_2.11 0.7.0-db1-spark2.4
org.tensorflow libtensorflow 1.13.1
org.tensorflow libtensorflow_jni 1.13.1
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.11 1.13.1
org.tensorflow tensorflow 1.13.1
org.tensorframes ramki tensorframe 0.7.0-s_2.11