Databricks Runtime 13.3 LTS para Machine Learning
O Databricks Runtime 13.3 LTS para Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso no aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 13.3 LTS. O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas de aprendizado de máquina populares, inclusive TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui o AutoML, uma ferramenta para treinamento automático de pipelines de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também oferece suporte ao treinamento de aprendizado profundo distribuído com o uso do Horovod.
Para obter mais informações, como instruções para a criação de um cluster do Databricks Runtime ML, confira IA e Machine Learning no Databricks.
Novos recursos e aprimoramentos
O Databricks Runtime 13.3 LTS para ML foi criado com base no Databricks Runtime 13.3 LTS. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 13.3 LTS, inclusive o MLlib e o SparkR do Apache Spark, consulte as notas da versão do Databricks Runtime 13.3 LTS.
Aprimoramentos no Databricks Feature Store
- O Databricks Runtime 13.3 LTS para ML contém o cliente do Repositório de Recursos v0.14.0. Com a versão do cliente 0.14.0 e superior, você deve especificar as colunas de chave de carimbo de data/hora no
primary_keys
argumento. As chaves de registro de data e hora fazem parte das "chaves primárias" que identificam exclusivamente cada linha na tabela de recursos. - Agora você pode excluir valores de recurso com carimbos de data/hora antes de uma hora especificada do conjunto de treinamento. Para obter mais detalhes, consulte Definir um limite de tempo para valores de recursos históricos.
- Agora os recursos de machine learning podem ser computados sob demanda no momento da inferência. A lógica de computação de recursos, os modelos e os dados são todos regidos pelo Catálogo do Unity. Isso permite que os modelos computem recursos usando entradas que só estão disponíveis em tempo de inferência, como o local atual de um usuário. Para obter mais informações, confira Recursos de computação sob demanda usando funções do Python definidas pelo usuário.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 13.3 LTS para ML difere do Databricks Runtime 13.3 LTS nestes pontos:
- DBUtils: o Databricks Runtime ML não inclui Utilitário de biblioteca (dbutils.library) (herdado).
Use os comandos
%pip
. Confira as bibliotecas Python no escopo do notebook. - Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
- CUDA==11.7
- CuDNN==8.5.0.96-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 7.2.2
O Databricks Runtime 13.3 LTS para ML inclui o XGBoost 1.7.3, que não tem suporte para os clusters de GPU com capacidade de computação 5.2 e inferior.
O pacote miniconda foi removido do Databricks Runtime 13.0 ML e superiores.
Bibliotecas
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 13.3 LTS para ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 13.3 LTS.
Nesta seção:
- Bibliotecas de camada superior
- Bibliotecas do Python
- Bibliotecas do R
- Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Bibliotecas de camada superior
O Databricks Runtime 13.3 LTS para ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- GraphFrames
- Horovod e HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Bibliotecas do Python
O Databricks Runtime 13.3 LTS para ML usa o Virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes de ML populares.
Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 13.3 LTS para ML também inclui os seguintes pacotes:
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.20.0
Para reproduzir o ambiente do Python do Databricks Runtime ML no ambiente virtual do Python local, baixe o arquivo requirements-13.3.txt e execute pip install -r requirements-13.3.txt
. Esse comando instala todas as bibliotecas código aberto que o Databricks Runtime ML usa, mas não instala bibliotecas desenvolvidas pelo Databricks, como databricks-automl
, databricks-feature-store
, ou o fork do Databricks de hyperopt
.
Bibliotecas do Python em clusters de CPU
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | accelerate | 0.20.3 | aiohttp | 3.8.5 |
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 | 2.2.1 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
attrs | 21.4.0 | audioread | 3.0.0 | azure-core | 1.28.0 |
azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12.17.0 | azure-storage-file-datalake | 12.12.0 |
backcall | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.11.1 |
black | 22.6.0 | bleach | 4.1.0 | blinker | 1.4 |
blis | 0.7.10 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
cachetools | 4.2.4 | catalogue | 2.0.9 | category-encoders | 2.6.1 |
certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
charset-normalizer | 2.0.4 | clique | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 |
cmdstanpy | 1.1.0 | confecção | 0.1.0 | configparser | 5.2.0 |
convertdate | 2.4.0 | criptografia | 37.0.1 | cycler | 0.11.0 |
cymem | 2.0.7 | Cython | 0.29.32 | dacite | 1.8.1 |
databricks-automl-runtime | 0.2.17 | databricks-cli | 0.17.7 | databricks-feature-store | 0.14.0 |
databricks-sdk | 0.1.6 | dataclasses-json | 0.5.13 | conjuntos de dados | 2.13.1 |
dbl-tempo | 0.1.23 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.0 |
decorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.4 |
diskcache | 5.6.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0,12 |
entrypoints | 0,4 | ephem | 4.1.4 | evaluate | 0.4.0 |
em execução | 1.2.0 | facets-overview | 1.0.3 | fastapi | 0.98.0 |
fastjsonschema | 2.18.0 | fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.6.0 |
Flask | 1.1.2+db1 | flatbuffers | 23.5.26 | fonttools | 4.25.0 |
frozenlist | 1.4.0 | fsspec | 2022.7.1 | future | 0.18.2 |
gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.10 | GitPython | 3.1.27 |
google-api-core | 2.8.2 | google-auth | 1.33.0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 |
google-cloud-core | 2.3.3 | google-cloud-storage | 2.10.0 | google-crc32c | 1.5.0 |
google-pasta | 0.2.0 | google-resumable-media | 2.5.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 |
greenlet | 1.1.1 | grpcio | 1.48.1 | grpcio-status | 1.48.1 |
gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 | h11 | 0.14.0 |
h5py | 3.7.0 | feriados | 0.27.1 | horovod | 0.28.1 |
htmlmin | 0.1.12 | httplib2 | 0.20.2 | httptools | 0.6.0 |
huggingface-hub | 0.16.4 | idna | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 |
imbalanced-learn | 0.10.1 | importlib-metadata | 4.11.3 | importlib_resources | 6.0.0 |
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 |
keyring | 23.5.0 | kiwisolver | 1.4.2 | langchain | 0.0.217 |
langchainplus-sdk | 0.0.20 | langcodes | 3.3.0 | launchpadlib | 1.10.16 |
lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.3 |
libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.0 | lightgbm | 3.3.5 |
llvmlite | 0.38.0 | LunarCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 |
Markdown | 3.3.4 | MarkupSafe | 2.0.1 | marshmallow | 3.20.1 |
matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 | mccabe | 0.7.0 |
mistune | 0.8.4 | mleap | 0.20.0 | mlflow-skinny | 2.5.0 |
more-itertools | 8.10.0 | msgpack | 1.0.5 | multidict | 6.0.4 |
multimethod | 1.9.1 | multiprocess | 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 |
ninja | 1.11.1 | nltk | 3.7 | nodeenv | 1.8.0 |
notebook | 6.4.12 | numba | 0.55.1 | numexpr | 2.8.4 |
numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 | openai | 0.27.8 |
openapi-schema-pydantic | 1.2.4 | opt-einsum | 3.3.0 | empacotando | 21.3 |
pandas | 1.4.4 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 |
parso | 0.8.3 | pathspec | 0.9.0 | pathy | 0.10.2 |
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 | plotly | 5.9.0 |
pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.3 | pooch | 1.7.0 |
preshed | 3.0.8 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 |
prophet | 1.1.4 | protobuf | 3.19.4 | psutil | 5.9.0 |
psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
pyarrow | 8.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
pybind11 | 2.11.1 | 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 | pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil | 2.8.2 |
python-dotenv | 1.0.0 | 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 | solicitações | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
responses | 0.18.0 | rope | 1.7.0 | rsa | 4.9 |
s3transfer | 0.6.0 | safetensors | 0.3.1 | scikit-learn | 1.1.1 |
scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
Send2Trash | 1.8.0 | sentence-transformers | 2.2.2 | sentencepiece | 0.1.99 |
setuptools | 63.4.1 | shap | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 |
six | 1.16.0 | slicer | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 |
smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 | soundfile | 0.12.1 |
soupsieve | 2.3.1 | soxr | 0.3.5 | spacy | 3.5.3 |
spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.4 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 | srsly | 2.4.7 |
ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.2 | starlette | 0.27.0 |
statsmodels | 0.13.2 | tabulate | 0.8.10 | tangled-up-in-unicode | 0.2.0 |
tenacity | 8.1.0 | tensorboard | 2.11.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
tensorboard-plugin-profile | 2.11.2 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow-cpu | 2.11.1 |
tensorflow-estimator | 2.11.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.32.0 | termcolor | 2.3.0 |
terminado | 0.13.1 | testpath | 0.6.0 | thinc | 8.1.10 |
threadpoolctl | 2.2.0 | tiktoken | 0.4.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
criadores de token | 0.13.3 | tomli | 2.0.1 | torch | 1.13.1+cpu |
torchvision | 0.14.1+cpu | tornado | 6.1 | tqdm | 4.64.1 |
traitlets | 5.1.1 | transformers | 4.30.2 | typeguard | 2.13.3 |
typer | 0.7.0 | typing-inspect | 0.9.0 | typing_extensions | 4.3.0 |
ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.26.11 |
uvicorn | 0.23.1 | uvloop | 0.17.0 | virtualenv | 20.16.3 |
visions | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.2 |
watchfiles | 0.19.0 | wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 |
websocket-client | 0.58.0 | websockets | 11.0.3 | Werkzeug | 2.0.3 |
whatthepatch | 1.0.2 | wheel | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 |
wordcloud | 1.9.2 | wrapt | 1.14.1 | xgboost | 1.7.6 |
xxhash | 3.2.0 | yapf | 0.31.0 | yarl | 1.9.2 |
ydata-profiling | 4.2.0 | zipp | 3.8.0 |
Bibliotecas do Python em clusters de GPU
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | accelerate | 0.20.3 | aiohttp | 3.8.5 |
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 | 2.2.1 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
attrs | 21.4.0 | audioread | 3.0.0 | azure-core | 1.28.0 |
azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12.17.0 | azure-storage-file-datalake | 12.12.0 |
backcall | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.11.1 |
black | 22.6.0 | bleach | 4.1.0 | blinker | 1.4 |
blis | 0.7.10 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
cachetools | 4.2.4 | catalogue | 2.0.9 | category-encoders | 2.6.1 |
certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
charset-normalizer | 2.0.4 | clique | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 |
cmdstanpy | 1.1.0 | confecção | 0.1.0 | configparser | 5.2.0 |
convertdate | 2.4.0 | criptografia | 37.0.1 | cycler | 0.11.0 |
cymem | 2.0.7 | Cython | 0.29.32 | dacite | 1.8.1 |
databricks-automl-runtime | 0.2.17 | databricks-cli | 0.17.7 | databricks-feature-store | 0.14.0 |
databricks-sdk | 0.1.6 | dataclasses-json | 0.5.13 | conjuntos de dados | 2.13.1 |
dbl-tempo | 0.1.23 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.0 |
decorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.4 |
diskcache | 5.6.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0,12 |
einops | 0.6.1 | entrypoints | 0,4 | ephem | 4.1.4 |
evaluate | 0.4.0 | em execução | 1.2.0 | facets-overview | 1.0.3 |
fastapi | 0.98.0 | fastjsonschema | 2.18.0 | fasttext | 0.9.2 |
filelock | 3.6.0 | flash-attn | 1.0.7 | Flask | 1.1.2+db1 |
flatbuffers | 23.5.26 | fonttools | 4.25.0 | frozenlist | 1.4.0 |
fsspec | 2022.7.1 | future | 0.18.2 | gast | 0.4.0 |
gitdb | 4.0.10 | GitPython | 3.1.27 | google-api-core | 2.8.2 |
google-auth | 1.33.0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 | google-cloud-core | 2.3.3 |
google-cloud-storage | 2.10.0 | google-crc32c | 1.5.0 | google-pasta | 0.2.0 |
google-resumable-media | 2.5.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 | greenlet | 1.1.1 |
grpcio | 1.48.1 | grpcio-status | 1.48.1 | gunicorn | 20.1.0 |
gviz-api | 1.10.0 | h11 | 0.14.0 | h5py | 3.7.0 |
feriados | 0.27.1 | horovod | 0.28.1 | htmlmin | 0.1.12 |
httplib2 | 0.20.2 | httptools | 0.6.0 | huggingface-hub | 0.16.4 |
idna | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 | imbalanced-learn | 0.10.1 |
importlib-metadata | 4.11.3 | importlib_resources | 6.0.0 | 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 | keyring | 23.5.0 |
kiwisolver | 1.4.2 | langchain | 0.0.217 | langchainplus-sdk | 0.0.20 |
langcodes | 3.3.0 | launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 |
lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.3 | libclang | 15.0.6.1 |
librosa | 0.10.0 | lightgbm | 3.3.5 | llvmlite | 0.38.0 |
LunarCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.3.4 |
MarkupSafe | 2.0.1 | marshmallow | 3.20.1 | matplotlib | 3.5.2 |
matplotlib-inline | 0.1.6 | mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 |
mleap | 0.20.0 | mlflow-skinny | 2.5.0 | more-itertools | 8.10.0 |
msgpack | 1.0.5 | multidict | 6.0.4 | multimethod | 1.9.1 |
multiprocess | 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 | ninja | 1.11.1 |
nltk | 3.7 | nodeenv | 1.8.0 | notebook | 6.4.12 |
numba | 0.55.1 | numexpr | 2.8.4 | numpy | 1.21.5 |
oauthlib | 3.2.0 | openai | 0.27.8 | openapi-schema-pydantic | 1.2.4 |
opt-einsum | 3.3.0 | empacotando | 21.3 | pandas | 1.4.4 |
pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 | parso | 0.8.3 |
pathspec | 0.9.0 | pathy | 0.10.2 | 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 | plotly | 5.9.0 | pluggy | 1.0.0 |
pmdarima | 2.0.3 | pooch | 1.7.0 | preshed | 3.0.8 |
prompt-toolkit | 3.0.36 | prophet | 1.1.4 | protobuf | 3.19.4 |
psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
pure-eval | 0.2.2 | pyarrow | 8.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 |
pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.11.1 | 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 | pytesseract | 0.3.10 |
python-dateutil | 2.8.2 | python-dotenv | 1.0.0 | 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 | solicitações | 2.28.1 |
requests-oauthlib | 1.3.1 | responses | 0.18.0 | rope | 1.7.0 |
rsa | 4.9 | s3transfer | 0.6.0 | safetensors | 0.3.1 |
scikit-learn | 1.1.1 | scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 |
SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | sentence-transformers | 2.2.2 |
sentencepiece | 0.1.99 | setuptools | 63.4.1 | shap | 0.41.0 |
simplejson | 3.17.6 | six | 1.16.0 | slicer | 0.0.7 |
smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 |
soundfile | 0.12.1 | soupsieve | 2.3.1 | soxr | 0.3.5 |
spacy | 3.5.3 | spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.4 |
spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 |
srsly | 2.4.7 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.2 |
starlette | 0.27.0 | statsmodels | 0.13.2 | tabulate | 0.8.10 |
tangled-up-in-unicode | 0.2.0 | tenacity | 8.1.0 | tensorboard | 2.11.0 |
tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-profile | 2.11.2 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 |
tensorflow | 2.11.1 | tensorflow-estimator | 2.11.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.32.0 |
termcolor | 2.3.0 | terminado | 0.13.1 | testpath | 0.6.0 |
thinc | 8.1.10 | threadpoolctl | 2.2.0 | tiktoken | 0.4.0 |
tokenize-rt | 4.2.1 | criadores de token | 0.13.3 | 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 | transformers | 4.30.2 |
typeguard | 2.13.3 | typer | 0.7.0 | typing-inspect | 0.9.0 |
typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 |
urllib3 | 1.26.11 | uvicorn | 0.23.1 | uvloop | 0.17.0 |
virtualenv | 20.16.3 | visions | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
wasabi | 1.1.2 | watchfiles | 0.19.0 | wcwidth | 0.2.5 |
webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.58.0 | websockets | 11.0.3 |
Werkzeug | 2.0.3 | whatthepatch | 1.0.2 | wheel | 0.37.1 |
widgetsnbextension | 3.6.1 | wordcloud | 1.9.2 | wrapt | 1.14.1 |
xgboost | 1.7.6 | xxhash | 3.2.0 | yapf | 0.31.0 |
yarl | 1.9.2 | ydata-profiling | 4.2.0 | zipp | 3.8.0 |
Bibliotecas do R
As bibliotecas do R são idênticas às Bibliotecas do R existentes no Databricks Runtime 13.3 LTS.
Bibliotecas do Java e do Scala (cluster do Scala 2.12)
Além das bibliotecas do Java e do Scala no Databricks Runtime 13.3 LTS, o Databricks Runtime 13.3 LTS para ML contém os seguintes JARs:
Clusters de CPU
ID do Grupo | Artifact ID | 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-spark3.4 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.5.0 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
Clusters de GPU
ID do Grupo | Artifact ID | Versão |
---|---|---|
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 | 2.5.0 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |