Databricks Runtime 7.6 för Machine Learning (stöds inte)

Databricks släppte den här avbildningen i februari 2021.

Databricks Runtime 7.6 för Machine Learning tillhandahåller en färdig miljö för maskininlärning och datavetenskap som baseras på Databricks Runtime 7.6 (stöds inte). Databricks Runtime ML innehåller många populära maskininlärningsbibliotek, inklusive TensorFlow, PyTorch och XGBoost. Det stöder även distribuerad djupinlärningsträning med Horovod.

Mer information, inklusive anvisningar för att skapa ett Databricks Runtime ML kluster, finns i Databricks Runtime för Machine Learning.

Hjälp med migrering från Databricks Runtime 6.x finns i Databricks Runtime 7.x migreringsguide.

Nya funktioner och större ändringar

Databricks Runtime 7.6 ML bygger på Databricks Runtime 7.6. Information om vad som är nytt ’ i Databricks Runtime 7.6, inklusive Apache Spark MLlib och SparkR, finns i ’ inte).

Föråldringar

  • Tensoflow 1.x kommer inte att stödjas i den kommande större versionen av Databricks Runtime
  • Följande CUDA-paket är inaktuella och tas bort i den kommande större versionen av Databricks Runtime:
    • cuda-command-line-tools
    • cuda-compiler
    • cuda-cudart-dev
    • cuda-cufft
    • cuda-cufft-dev
    • cuda-cuobjdump
    • cuda-cupti
    • cuda-curand
    • cuda-curand-dev
    • cuda-cusolver
    • cuda-cusolver-dev
    • cuda-cusparse
    • cuda-cusparse-dev
    • cuda-documentation
    • cuda-driver-dev
    • cuda-ddrb
    • cuda-gpu-library-advisor
    • cuda-libraries-dev
    • cuda-license
    • cuda-memcheck
    • cuda-minimal-build
    • cuda-misc-headers
    • cuda-npp
    • cuda-npp-dev
    • cuda-nsight
    • cuda-nvcc
    • cuda-nvdisasm
    • cuda-nvgraph
    • cuda-nvgraph-dev
    • cuda-nvjpeg
    • cuda-nvjpeg-dev
    • cuda-nvml-dev
    • cuda-nvprune
    • cuda-nvrtc-dev
    • cuda-nvvp
    • cuda-samples
    • cuda-sanitizer-api
    • cuda-toolkit
    • cuda-tools
    • cuda-visual-tools
    • freespint3
    • libcublas-dev
    • libcudnn7-dev
    • libdrm-dev
    • libegl1
    • libegm-mesa0
    • libgbl1-mesa-dev
    • libgbm1
    • libgles1
    • libgles2
    • liblio1-mesa
    • liblio1-mesa-dev
    • libnccl-dev
    • libnvinfer-dev
    • libnvinfer-plugin-dev
    • libopengl0
    • libwayland-server0
    • libx11-xcb-dev
    • libxcb-dev2-0-dev
    • libxcb-leo3-dev
    • libxcb-fux0-dev
    • libxcb-present-dev
    • libxcb-randr0
    • libxcb-randr0-dev
    • libxcb-render0-dev
    • libxcb-shape0-dev
    • libxcb-sync-dev
    • libxcb-xfixes0
    • libxcb-xfixes0-dev
    • libxhuvudetage-dev
    • libxext-dev
    • libxfixes-dev
    • libxi-dev
    • libxmu-dev
    • libxmu-headers
    • libxshmfence-dev
    • libxxf86vm-dev
    • mesa-common-dev
    • nsight-compute
    • nsight-systems
    • x11proto-damage-dev
    • x11proto-fixes-dev
    • x11proto-input-dev
    • x11proto-xext-dev
    • x11proto-xf86vidmode-dev

Större ändringar i Databricks Runtime ML Python-miljö

Se Databricks Runtime 7.6 (stöds inte) för de större ändringarna Databricks Runtime Python-miljön. En fullständig lista över installerade Python-paket och deras versioner finns i Python-bibliotek.

Python-paket har uppgraderats

  • databricks-cli 0.14.0 – > 0.14.1
  • koalas 1.4.0 – > 1.5.0
  • lightgbm 2.3.0 – > 3.1.1
  • mlflow 1.12.1 – > 1.13.1
  • plotly 4.12.0 > –4.14.1
  • pytorch 1.7.0 – > 1.7.1
  • vision 0.8.1 – > 0.8.2
  • xgboost 1.2.1 – > 1.3.1

Förbättringar

PySpark-integrering av XGBoost (offentlig förhandsversion)

XGBoost-integreringen med PySpark har förbättrats. Paketet innehåller två nya PySpark ML beräknare och , som gör det möjligt för användare att träna sparkdl 2.1.0-db5XgboostRegressorXgboostClassifier XGBoost-modeller i PySpark ML Pipelines.

Före den här versionen integrerades inte XGBoost med PySpark. Användare var tvungna att antingen använda i Scala eller bryta PySpark ML Pipeline, samla in Spark DataFrame på drivrutinen som en Pandas DataFrame och använda xgboost4j-spark Python-paketet xgboost . Se sparkdl API-dokumentationenoch Använda XGBoost på Azure Databricks för mer information.

Systemmiljö

Systemmiljön i Databricks Runtime 7.6 ML från Databricks Runtime 7.6 enligt följande:

Bibliotek

I följande avsnitt listas de bibliotek som ingår i Databricks Runtime 7.6 ML som skiljer sig från de som ingår i Databricks Runtime 7.6.

I det här avsnittet:

Bibliotek på den översta nivån

Databricks Runtime 7.6 ML innehåller följande bibliotek på den översta nivån:

Uppgradera Tensorflow till 2.4

Om du vill uppgradera Tensorflow till den senaste versionen, se _

Python-bibliotek

Databricks Runtime 7.6 ML conda för Python-pakethantering och innehåller många populära ML paket.

Förutom de paket som anges i Conda-miljöerna i följande avsnitt installerar Databricks Runtime 7.6 ML även följande paket:

  • hyperopt 0.2.5.db1
  • sparkdl 2.1.0-db5

Python-bibliotek på CPU-kluster

name: databricks-ml
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.9.0=py37_0
  - asn1crypto=1.3.0=py37_1
  - astor=0.8.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - backports=1.0=pyhd3eb1b0_2
  - bcrypt=3.2.0=py37h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py37_0
  - boto3=1.12.0=py_0
  - botocore=1.15.0=py_0
  - c-ares=1.17.1=h27cfd23_0
  - ca-certificates=2021.1.19=h06a4308_1 # (updated from h06a4308_0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - cachetools=4.2.0=pyhd3eb1b0_0
  - certifi=2020.12.5=py37h06a4308_0
  - cffi=1.14.0=py37he30daa8_1 # (updated from py37h2e261b9_0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - chardet=3.0.4=py37h06a4308_1003
  - click=7.0=py37_0
  - cloudpickle=1.4.1=py_0
  - configparser=3.7.4=py37_0
  - cpuonly=1.0=0
  - cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - cython=0.29.15=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.1=py_0
  - dill=0.3.1.1=py37_1
  - docutils=0.15.2=py37_0
  - entrypoints=0.3=py37_0
  - flask=1.1.1=py_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - future=0.18.2=py37_1
  - gast=0.3.3=py_0
  - gitdb=4.0.5=py_0
  - gitpython=3.1.0=py_0
  - google-auth=1.11.2=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
  - gunicorn=20.0.4=py37_0
  - h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.8=py37_0
  - intel-openmp=2020.0=166
  - ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
  - ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
  - ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
  - isodate=0.6.0=py_1
  - itsdangerous=1.1.0=py37_0
  - jedi=0.17.2=py37h06a4308_1
  - jinja2=2.11.1=py_0
  - jmespath=0.10.0=py_0
  - joblib=0.14.1=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=5.3.4=py37_0
  - jupyter_core=4.6.1=py37_0
  - kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
  - krb5=1.17.1=h173b8e3_0 # (updated from 1.16.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.3=he6710b0_2 # (updated from 3.2.1 in May 26, 2021 maintenance update)
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libpq=12.2=h20c2e04_0 # (updated from 11.2 in May 26, 2021 maintenance update)
  - libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_0
  - libuv=1.40.0=h7b6447c_0
  - lightgbm=3.1.1=py37h2531618_0
  - lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
  - mako=1.1.2=py_0
  - markdown=3.1.1=py37_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h14c3975_1
  - matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
  - mkl=2020.0=166
  - mkl-service=2.3.0=py37he8ac12f_0
  - mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.4=py_1
  - ninja=1.10.2=py37hff7bd54_0
  - nltk=3.4.5=py37_0
  - numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
  - numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openssl=1.1.1k=h27cfd23_0 # (updated from 1.1.1i in May 26, 2021 maintenance update)
  - packaging=20.1=py_0
  - pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
  - paramiko=2.7.1=py_0
  - parso=0.7.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
  - pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
  - pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
  - pip=20.0.2=py37_3
  - plotly=4.14.1=pyhd3eb1b0_0
  - prompt_toolkit=3.0.3=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
  - psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.6=py37h3c74f83_1 # (updated from 2.8.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - ptyprocess=0.6.0=pyhd3eb1b0_2
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.8=py_0
  - pycparser=2.19=py37_0
  - pygments=2.5.2=py_0
  - pyjwt=2.0.1=py37h06a4308_0
  - pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
  - pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=pyhd3eb1b0_1
  - pyparsing=2.4.6=py_0
  - pysocks=1.7.1=py37_1
  - python=3.7.10=hdb3f193_0 # (updated from 3.7.6 in May 26, 2021 maintenance update)
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.7.1=py3.7_cpu_0
  - pytz=2019.3=py_0
  - pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
  - readline=8.1=h27cfd23_0 # (updated from 7.0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - requests=2.22.0=py37_1
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py37_2
  - rsa=4.0=py_0
  - s3transfer=0.3.4=pyhd3eb1b0_0
  - scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
  - scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
  - setuptools=45.2.0=py37_0
  - simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
  - six=1.14.0=py37h06a4308_0
  - smmap=3.0.4=py_0
  - sqlite=3.35.4=hdfb4753_0 # (updated from 3.31.1 in May 26, 2021 maintenance update)
  - sqlparse=0.4.1=py_0
  - statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.3=py37_0
  - tk=8.6.10=hbc83047_0 # (updated from 8.6.8 in May 26, 2021 maintenance update)
  - torchvision=0.8.2=py37_cpu
  - tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
  - tqdm=4.42.1=py_0
  - traitlets=4.3.3=py37_0
  - typing_extensions=3.7.4.3=py_0
  - unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
  - urllib3=1.25.8=py37_0
  - wcwidth=0.1.8=py_0
  - websocket-client=0.56.0=py37_0
  - werkzeug=1.0.0=py_0
  - wheel=0.34.2=py37_0
  - wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
  - xz=5.2.5=h7b6447c_0 # (updated from 5.2.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - zeromq=4.3.1=he6710b0_3
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
    - astunparse==1.6.3
    - azure-core==1.10.0
    - azure-storage-blob==12.7.0
    - databricks-cli==0.14.1
    - diskcache==5.1.0
    - docker==4.4.1
    - gorilla==0.3.0
    - horovod==0.20.3
    - joblibspark==0.3.0
    - keras-preprocessing==1.1.2
    - koalas==1.5.0
    - mleap==0.16.1
    - mlflow==1.13.1
    - msrest==0.6.19
    - opt-einsum==3.3.0
    - petastorm==0.9.7
    - pyarrow==1.0.1
    - pyyaml==5.4
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.10.0
    - spark-tensorflow-distributor==0.1.0
    - tensorboard==2.3.0
    - tensorboard-plugin-wit==1.8.0
    - tensorflow-cpu==2.3.1
    - tensorflow-estimator==2.3.0
    - termcolor==1.1.0
    - xgboost==1.3.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml

Python-bibliotek på GPU-kluster

name: databricks-ml-gpu
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.9.0=py37_0
  - asn1crypto=1.3.0=py37_1
  - astor=0.8.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - backports=1.0=pyhd3eb1b0_2
  - bcrypt=3.2.0=py37h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py37_0
  - boto3=1.12.0=py_0
  - botocore=1.15.0=py_0
  - c-ares=1.17.1=h27cfd23_0
  - ca-certificates=2021.1.19=h06a4308_1 # (updated from h06a4308_0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - cachetools=4.2.0=pyhd3eb1b0_0
  - certifi=2020.12.5=py37h06a4308_0
  - cffi=1.14.0=py37he30daa8_1 # (updated from py37h2e261b9_0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - chardet=3.0.4=py37h06a4308_1003
  - click=7.0=py37_0
  - cloudpickle=1.4.1=py_0
  - configparser=3.7.4=py37_0
  - cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
  - cudatoolkit=10.1.243=h6bb024c_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - cython=0.29.15=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.1=py_0
  - dill=0.3.1.1=py37_1
  - docutils=0.15.2=py37_0
  - entrypoints=0.3=py37_0
  - flask=1.1.1=py_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - future=0.18.2=py37_1
  - gast=0.3.3=py_0
  - gitdb=4.0.5=py_0
  - gitpython=3.1.0=py_0
  - google-auth=1.11.2=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
  - gunicorn=20.0.4=py37_0
  - h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.8=py37_0
  - intel-openmp=2020.0=166
  - ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
  - ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
  - ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
  - isodate=0.6.0=py_1
  - itsdangerous=1.1.0=py37_0
  - jedi=0.17.2=py37h06a4308_1
  - jinja2=2.11.1=py_0
  - jmespath=0.10.0=py_0
  - joblib=0.14.1=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=5.3.4=py37_0
  - jupyter_core=4.6.1=py37_0
  - kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
  - krb5=1.17.1=h173b8e3_0 # (updated from 1.16.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.3=he6710b0_2 # (updated from 3.2.1 in May 26, 2021 maintenance update)
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libpq=12.2=h20c2e04_0 # (updated from 11.2 in May 26, 2021 maintenance update)
  - libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_0
  - libuv=1.40.0=h7b6447c_0
  - lightgbm=3.1.1=py37h2531618_0
  - lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
  - mako=1.1.2=py_0
  - markdown=3.1.1=py37_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h14c3975_1
  - matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
  - mkl=2020.0=166
  - mkl-service=2.3.0=py37he8ac12f_0
  - mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.4=py_1
  - ninja=1.10.2=py37hff7bd54_0
  - nltk=3.4.5=py37_0
  - numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
  - numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openssl=1.1.1k=h27cfd23_0 # (updated from 1.1.1i in May 26, 2021 maintenance update)
  - packaging=20.1=py_0
  - pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
  - paramiko=2.7.1=py_0
  - parso=0.7.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
  - pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
  - pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
  - pip=20.0.2=py37_3
  - plotly=4.14.1=pyhd3eb1b0_0
  - prompt_toolkit=3.0.3=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
  - psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.6=py37h3c74f83_1 # (updated from 2.8.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - ptyprocess=0.6.0=pyhd3eb1b0_2
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.8=py_0
  - pycparser=2.19=py37_0
  - pygments=2.5.2=py_0
  - pyjwt=2.0.1=py37h06a4308_0
  - pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
  - pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=pyhd3eb1b0_1
  - pyparsing=2.4.6=py_0
  - pysocks=1.7.1=py37_1
  - python=3.7.10=hdb3f193_0 # (updated from 3.7.6 in May 26, 2021 maintenance update)
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.7.1=py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0
  - pytz=2019.3=py_0
  - pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
  - readline=8.1=h27cfd23_0 # (updated from 7.0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - requests=2.22.0=py37_1
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py37_2
  - rsa=4.0=py_0
  - s3transfer=0.3.4=pyhd3eb1b0_0
  - scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
  - scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
  - setuptools=45.2.0=py37_0
  - simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
  - six=1.14.0=py37h06a4308_0
  - smmap=3.0.4=py_0
  - sqlite=3.35.4=hdfb4753_0 # (updated from 3.31.1 in May 26, 2021 maintenance update)
  - sqlparse=0.4.1=py_0
  - statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.3=py37_0
  - tk=8.6.10=hbc83047_0 # (updated from 8.6.8 in May 26, 2021 maintenance update)
  - torchvision=0.8.2=py37_cu101
  - tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
  - tqdm=4.42.1=py_0
  - traitlets=4.3.3=py37_0
  - typing_extensions=3.7.4.3=py_0
  - unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
  - urllib3=1.25.8=py37_0
  - wcwidth=0.1.8=py_0
  - websocket-client=0.56.0=py37_0
  - werkzeug=1.0.0=py_0
  - wheel=0.34.2=py37_0
  - wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
  - xz=5.2.5=h7b6447c_0 # (updated from 5.2.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - zeromq=4.3.1=he6710b0_3
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
    - astunparse==1.6.3
    - azure-core==1.10.0
    - azure-storage-blob==12.7.0
    - databricks-cli==0.14.1
    - diskcache==5.1.0
    - docker==4.4.1
    - gorilla==0.3.0
    - horovod==0.20.3
    - joblibspark==0.3.0
    - keras-preprocessing==1.1.2
    - koalas==1.5.0
    - mleap==0.16.1
    - mlflow==1.13.1
    - msrest==0.6.19
    - opt-einsum==3.3.0
    - petastorm==0.9.7
    - pyarrow==1.0.1
    - pyyaml==5.4
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.10.0
    - spark-tensorflow-distributor==0.1.0
    - tensorboard==2.3.0
    - tensorboard-plugin-wit==1.8.0
    - tensorflow==2.3.1
    - tensorflow-estimator==2.3.0
    - termcolor==1.1.0
    - xgboost==1.3.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu

Spark-paket som innehåller Python-moduler

Spark-paket Python-modul Version
graphframes graphframes 0.8.1-db1-spark3.0

R-bibliotek

R-biblioteken är identiska med R-biblioteken i Databricks Runtime 7.6.

Java- och Scala-bibliotek (Scala 2.12-kluster)

Förutom Java- och Scala-biblioteken i Databricks Runtime 7.6 innehåller Databricks Runtime 7.6 ML följande JAR:

CPU-kluster

Grupp-ID Artefakt-ID Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.17.3-4882dc3
ml.dmlc xgboost4j-spark_2.12 1.2.0
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.2.0
org.mlflow mlflow-client 1.13.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

GPU-kluster

Grupp-ID Artefakt-ID Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.17.3-4882dc3
ml.dmlc xgboost4j-spark-gpu_2.12 1.2.0
ml.dmlc xgboost4j-gpu_2.12 1.2.0
org.mlflow mlflow-client 1.13.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0