Databricks Runtime 15.4 LTS für Machine Learning
Databricks Runtime 15.4 LTS für Machine Learning bietet eine sofort einsatzbereite Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science basierend auf Databricks Runtime 15.4 LTS. Databricks Runtime ML enthält viele beliebte Machine Learning-Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, PyTorch und XGBoost. Databricks Runtime ML enthält AutoML, ein Tool zum automatischen Trainieren von Machine Learning-Pipelines. Databricks Runtime ML unterstützt auch verteiltes Deep Learning-Training mit TorchDistributor.
Hinweis
LTS bedeutet, dass diese Version langfristig unterstützt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime LTS-Versionslebenszyklus.
Tipp
Hinweise zu Databricks-Runtime-Versionen, die das Ende des Supports (EoS) erreicht haben, finden Sie unter Versionshinweise zu Databricks Runtime am Ende des Supports. Die EoS-Databricks-Runtime-Versionen wurden eingestellt und werden möglicherweise nicht aktualisiert.
Neue Features und Verbesserungen
Databricks Runtime 15.4 LTS ML basiert auf Databricks Runtime 15.4 LTS. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 15.4 LTS, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zu Databricks Runtime 15.4 LTS.
AutoML-Stichprobengewichte für die Klassifizierung
AutoML unterstützt jetzt Beispielgewichte für die Klassifizierung, sodass Sie die Wichtigkeit jeder Klasse während der Klassifizierungsmodellschulung anpassen können. Weitere Informationen finden Sie in den Klassifizierungsparametern für die AutoML Python-API.
Änderungen am Databricks Feature Engineering-Client
Informationen zu den Neuerungen in der Databricks Feature Engineering Python-API finden Sie in den Feature Engineering Client Versionshinweise.
Weitere Änderungen
Petastorm ist jetzt veraltet
Das Petastorm-Paket ist jetzt veraltet. Bei Releases nach 15.4 LTS ML ist dieses Paket nicht vorinstalliert. Mosaic Streaming ist der empfohlene Ersatz für das Laden großer Datasets aus dem Cloudspeicher.
Spark Tensorflow-Distributor ist jetzt veraltet
Das spark-tensorflow-distributor
-Paket ist jetzt veraltet. Bei Releases nach 15.4 LTS ML ist dieses Paket nicht vorinstalliert. Ray on Databricks ist der empfohlene Ersatz für das verteilte Training einesn Tensorflow- oder Keras-Modells.
Systemumgebung
Die Systemumgebung in Databricks Runtime 15.4 LTS ML unterscheidet sich wie folgt von Databricks Runtime 15.4 LTS:
- Für GPU-Cluster umfasst Databricks Runtime ML die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken:
- CUDA 12.1
- cusolver 11.4.5.107-1
- cupti 12.1
- cuDNN 8.9.0.131-1
- NCCL 2.17.1
- TensorRT 8.6.1.6-1
Libraries
In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgeführt, die in Databricks Runtime 15.4 LTS ML enthalten sind und sich von den in Databricks Runtime 15.4 LTS enthaltenen Bibliotheken unterscheiden.
Inhalt dieses Abschnitts:
- Bibliotheken der obersten Ebene
- Python-Bibliotheken
- R-Bibliotheken
- Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)
Bibliotheken der obersten Ebene
Databricks Runtime 15.4 LTS ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:
- datasets
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- scikit-learn
- TensorFlow
- TensorBoard
- Transformatoren
Python-Bibliotheken
Databricks Runtime 15.4 LTS ML verwendet virtualenv
für die Python-Paketverwaltung und enthält viele beliebte ML-Pakete.
Zusätzlich zu den Paketen, die in den folgenden Abschnitten aufgeführt sind, umfasst Databricks Runtime 15.4 LTS ML auch die folgenden Pakete:
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.28.0
So reproduzieren Sie die Databricks Runtime ML Python-Umgebung in Ihrer lokalen virtuellen Python-Umgebung:
- Laden Sie die Datei requirements-15.4.txt herunter.
- Führen Sie auf Ubuntu-Systemen
sudo apt-get install libpq-dev libcairo2-dev libdbus-1-dev libgirepository1.0-dev libsnappy-dev
aus, um Systembibliotheken zu installieren. - Führen Sie
pip install -r requirements-15.4.txt --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
aus. Dieser Befehl installiert alle Open-Source-Bibliotheken, die Databricks Runtime ML verwendet, installiert aber keine von Databricks entwickelten Bibliotheken wiedatabricks-automl
oder den Databricks-Fork vonhyperopt
oderhorovod
.
Python-Bibliotheken in CPU-Clustern
Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | Beschleunigen | 0.31.0 | aiohttp | 3.8.5 |
aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | anyio | 3.5.0 |
argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | astor | 0.8.1 |
asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
attrs | 22.1.0 | audioread | 3.0.1 | azure-core | 1.30.2 |
azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.17.1 | azure-storage-blob | 12.19.1 |
azure-storage-file-datalake | 12.14.0 | backcall | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 |
beautifulsoup4 | 4.12.2 | black | 23.3.0 | bleach | 4.1.0 |
blinker | 1.4 | blis | 0.7.11 | boto3 | 1.34.39 |
botocore | 1.34.39 | Brotli | 1.0.9 | cachetools | 5.4.0 |
Katalog | 2.0.10 | category-encoders | 2.6.3 | certifi | 2023.7.22 |
cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
circuitbreaker | 1.4.0 | Klicken | 8.0.4 | cloudpathlib | 0.16.0 |
cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.2 | colorful (bunt) | 0.5.6 |
comm | 0.1.2 | confection | 0.1.4 | configparser | 5.2.0 |
contourpy | 1.0.5 | Kryptografie | 41.0.3 | cycler | 0.11.0 |
cymem | 2.0.8 | Cython | 0.29.32 | dacite | 1.8.1 |
databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-feature-engineering | 0.6.0 | databricks-sdk | 0.20.0 |
dataclasses-json | 0.6.7 | datasets | 2.19.1 | dbl-tempo | 0.1.26 |
dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 | decorator | 5.1.1 |
deepspeed | 0.14.4 | defusedxml | 0.7.1 | Als veraltet markiert | 1.2.14 |
dill | 0.3.6 | diskcache | 5.6.3 | distlib | 0.3.8 |
dm-tree | 0.1.8 | entrypoints | 0,4 | Evaluieren | 0.4.2 |
wird ausgeführt | 0.8.3 | facets-overview | 1.1.1 | Farama-Notifications | 0.0.4 |
fastjsonschema | 2.20.0 | fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.13.4 |
Flask | 2.2.5 | flatbuffers | 24.3.25 | fonttools | 4.25.0 |
frozenlist | 1.3.3 | fsspec | 2023.5.0 | future | 0.18.3 |
gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.27 |
google-api-core | 2.18.0 | google-auth | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 |
google-cloud-core | 2.4.1 | google-cloud-storage | 2.10.0 | google-crc32c | 1.5.0 |
google-pasta | 0.2.0 | google-resumable-media | 2.7.1 | googleapis-common-protos | 1.63.0 |
greenlet | 2.0.1 | grpcio | 1.60.0 | grpcio-status | 1.60.0 |
gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 | gymnasium | 0.28.1 |
h11 | 0.14.0 | h5py | 3.10.0 | hjson | 3.1.0 |
Feiertage | 0.45 | horovod | 0.28.1+db1 | htmlmin | 0.1.12 |
httpcore | 1.0.5 | httplib2 | 0.20.2 | httpx | 0.27.0 |
huggingface-hub | 0.23.4 | idna | 3.4 | ImageHash | 4.3.1 |
imageio | 2.31.1 | imbalanced-learn | 0.11.0 | importlib-metadata | 6.0.0 |
importlib_resources | 6.4.0 | ipyflow-core | 0.0.198 | ipykernel | 6.25.1 |
ipython | 8.15.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
isodate | 0.6.1 | itsdangerous | 2.0.1 | jax-jumpy | 1.0.0 |
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 | 3.0.0 | jsonschema | 4.17.3 |
jupyter-server | 1.23.4 | jupyter_client | 7.4.9 | jupyter_core | 5.3.0 |
jupyterlab-pygments | 0.1.2 | keras | 3.2.1 | keyring | 23.5.0 |
kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.1.20 | langchain-community | 0.0.38 |
langchain-core | 0.1.52 | langchain-text-splitters | 0.0.2 | langcodes | 3.4.0 |
langsmith | 0.1.63 | language_data | 1.2.0 | launchpadlib | 1.10.16 |
lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.2 |
libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.1 | lightgbm | 4.3.0 |
linkify-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.40.0 | lxml | 4.9.2 |
lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.2.0 | marisa-trie | 1.1.1 |
Markdown | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 2.1.1 |
marshmallow | 3.21.2 | matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
mdit-py-plugins | 0.3.0 | mdurl | 0.1.0 | memray | 1.13.3 |
mistune | 0.8.4 | ml-dtypes | 0.3.2 | mlflow-skinny | 2.13.1 |
more-itertools | 8.10.0 | mosaicml-streaming | 0.7.4 | mpmath | 1.3.0 |
msal | 1.29.0 | msal-extensions | 1.2.0 | msgpack | 1.0.8 |
multidict | 6.0.2 | multimethod | 1.12 | multiprocess | 0.70.14 |
murmurhash | 1.0.10 | mypy-extensions | 0.4.3 | namex | 0.0.8 |
nbclassic | 0.5.5 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.5.4 |
nbformat | 5.7.0 | nest-asyncio | 1.5.6 | networkx | 3.1 |
ninja | 1.11.1.1 | nltk | 3.8.1 | Notebook | 6.5.4 |
notebook_shim | 0.2.2 | numba | 0.57.1 | numpy | 1.23.5 |
nvidia-ml-py | 12.555.43 | oauthlib | 3.2.0 | oci | 2.126.4 |
openai | 1.35.3 | opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 |
opentelemetry-api | 1.25.0 | opentelemetry-sdk | 1.25.0 | opentelemetry-semantic-conventions | 0.46b0 |
opt-einsum | 3.3.0 | optree | 0.12.1 | orjson | 3.10.6 |
Packen | 23,2 | Pandas | 1.5.3 | pandocfilters | 1.5.0 |
paramiko | 3.4.0 | parso | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 |
patsy | 0.5.3 | petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
phik | 0.12.4 | pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 9.4.0 |
pip | 23.2.1 | platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.9.0 |
pmdarima | 2.0.4 | pooch | 1.8.1 | portalocker | 2.10.1 |
preshed | 3.0.9 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 |
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psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
pure-eval | 0.2.2 | py-cpuinfo | 8.0.0 | py-spy | 0.3.14 |
pyarrow | 14.0.1 | pyarrow-hotfix | 0,6 | pyasn1 | 0.4.8 |
pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.1 | pyccolo | 0.0.52 |
pycparser | 2.21 | pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 |
PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 |
pyodbc | 4.0.38 | pyOpenSSL | 23.2.0 | pyparsing | 3.0.9 |
pyrsistent | 0.18.0 | pytesseract | 0.3.10 | Python-dateutil | 2.8.2 |
python-editor | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 | python-snappy | 0.6.1 |
pytz | 2022.7 | PyWavelets | 1.4.1 | PyYAML | 6,0 |
pyzmq | 23.2.0 | ray | 2.20.0 | regex | 2022.7.9 |
requests | 2.31.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 | rich | 13.7.1 |
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scikit-image | 0.20.0 | scikit-learn | 1.3.0 | scipy | 1.11.1 |
seaborn | 0.12.2 | SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 |
sentence-transformers | 2.7.0 | sentencepiece | 0.1.99 | setuptools | 68.0.0 |
shap | 0.44.0 | simplejson | 3.17.6 | sechs | 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 | 2.4 |
soxr | 0.3.7 | spacy | 3.7.2 | spacy-legacy | 3.0.12 |
spacy-loggers | 1.0.5 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 |
sqlparse | 0.4.2 | srsly | 2.4.8 | ssh-import-id | 5.11 |
stack-data | 0.2.0 | stanio | 0.5.1 | statsmodels | 0.14.0 |
sympy | 1.11.1 | tangled-up-in-unicode | 0.2.0 | tenacity | 8.2.2 |
tensorboard | 2.16.2 | tensorboard-data-server | 0.7.2 | tensorboard_plugin_profile | 2.15.1 |
tensorboardX | 2.6.2.2 | tensorflow | 2.16.1 | tensorflow-estimator | 2.15.0 |
tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.37.1 | termcolor | 2.4.0 | terminado | 0.17.1 |
textual | 0.63.3 | tf_keras | 2.16.0 | thinc | 8.2.3 |
threadpoolctl | 2.2.0 | tifffile | 2021.7.2 | tiktoken | 0.5.2 |
tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizers | 0.19.0 |
torch | 2.3.1+cpu | torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.18.1+cpu |
tornado | 6.3.2 | tqdm | 4.65.0 | traitlets | 5.7.1 |
transformers | 4.41.2 | typeguard | 2.13.3 | typer | 0.9.4 |
typing-inspect | 0.9.0 | typing_extensions | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 |
uc-micro-py | 1.0.1 | ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 |
urllib3 | 1.26.16 | virtualenv | 20.24.2 | Visionen | 0.7.5 |
wadllib | 1.3.6 | Wasabi | 1.1.2 | wcwidth | 0.2.5 |
weasel | 0.3.4 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.58.0 |
Werkzeug | 2.2.3 | wheel | 0.38.4 | wordcloud | 1.9.3 |
wrapt | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 |
yarl | 1.8.1 | ydata-profiling | 4.5.1 | zipp | 3.11.0 |
zstd | 1.5.5.1 |
Python-Bibliotheken für GPU-Cluster
Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | Beschleunigen | 0.31.0 | aiohttp | 3.8.5 |
aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | anyio | 3.5.0 |
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botocore | 1.34.39 | Brotli | 1.0.9 | cachetools | 5.4.0 |
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dataclasses-json | 0.6.7 | datasets | 2.19.1 | dbl-tempo | 0.1.26 |
dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 | decorator | 5.1.1 |
deepspeed | 0.14.4 | defusedxml | 0.7.1 | Als veraltet markiert | 1.2.14 |
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Evaluieren | 0.4.2 | wird ausgeführt | 0.8.3 | facets-overview | 1.1.1 |
Farama-Notifications | 0.0.4 | fastjsonschema | 2.20.0 | fasttext | 0.9.2 |
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opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.25.0 |
opentelemetry-sdk | 1.25.0 | opentelemetry-semantic-conventions | 0.46b0 | opt-einsum | 3.3.0 |
optree | 0.12.1 | orjson | 3.10.6 | Packen | 23,2 |
Pandas | 1.5.3 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 |
parso | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 | patsy | 0.5.3 |
petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.4 |
pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 9.4.0 | pip | 23.2.1 |
platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.9.0 | pmdarima | 2.0.4 |
pooch | 1.8.1 | portalocker | 2.10.1 | preshed | 3.0.9 |
prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 | prophet | 1.1.5 |
proto-plus | 1.24.0 | protobuf | 4.24.1 | psutil | 5.9.0 |
psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
py-cpuinfo | 8.0.0 | py-spy | 0.3.14 | pyarrow | 14.0.1 |
pyarrow-hotfix | 0,6 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
pybind11 | 2.13.1 | pyccolo | 0.0.52 | pycparser | 2.21 |
pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 | PyGObject | 3.42.1 |
PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 4.0.38 |
pyOpenSSL | 23.2.0 | pyparsing | 3.0.9 | pyrsistent | 0.18.0 |
pytesseract | 0.3.10 | Python-dateutil | 2.8.2 | python-editor | 1.0.4 |
python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 | python-snappy | 0.6.1 | pytz | 2022.7 |
PyWavelets | 1.4.1 | PyYAML | 6,0 | pyzmq | 23.2.0 |
ray | 2.20.0 | regex | 2022.7.9 | requests | 2.31.0 |
requests-oauthlib | 1.3.1 | rich | 13.7.1 | rsa | 4,9 |
s3transfer | 0.10.2 | safetensors | 0.4.2 | scikit-image | 0.20.0 |
scikit-learn | 1.3.0 | scipy | 1.11.1 | seaborn | 0.12.2 |
SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | sentence-transformers | 2.7.0 |
sentencepiece | 0.1.99 | setuptools | 68.0.0 | shap | 0.44.0 |
simplejson | 3.17.6 | sechs | 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 | 2.4 | soxr | 0.3.7 |
spacy | 3.7.2 | spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 |
spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 |
srsly | 2.4.8 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.2.0 |
stanio | 0.5.1 | statsmodels | 0.14.0 | sympy | 1.11.1 |
tangled-up-in-unicode | 0.2.0 | tenacity | 8.2.2 | tensorboard | 2.16.2 |
tensorboard-data-server | 0.7.2 | tensorboard_plugin_profile | 2.15.1 | tensorboardX | 2.6.2.2 |
tensorflow | 2.16.1 | tensorflow-estimator | 2.15.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.37.1 |
termcolor | 2.4.0 | terminado | 0.17.1 | textual | 0.63.3 |
tf_keras | 2.16.0 | thinc | 8.2.3 | threadpoolctl | 2.2.0 |
tifffile | 2021.7.2 | tiktoken | 0.5.2 | tinycss2 | 1.2.1 |
tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizers | 0.19.0 | torch | 2.3.1+cu121 |
torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.18.1+cu121 | tornado | 6.3.2 |
tqdm | 4.65.0 | traitlets | 5.7.1 | transformers | 4.41.2 |
triton | 2.3.1 | typeguard | 2.13.3 | typer | 0.9.4 |
typing-inspect | 0.9.0 | typing_extensions | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 |
uc-micro-py | 1.0.1 | ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 |
urllib3 | 1.26.16 | virtualenv | 20.24.2 | Visionen | 0.7.5 |
wadllib | 1.3.6 | Wasabi | 1.1.2 | wcwidth | 0.2.5 |
weasel | 0.3.4 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.58.0 |
Werkzeug | 2.2.3 | wheel | 0.38.4 | wordcloud | 1.9.3 |
wrapt | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 |
yarl | 1.8.1 | ydata-profiling | 4.5.1 | zipp | 3.11.0 |
zstd | 1.5.5.1 |
R-Bibliotheken
Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 15.4 LTS identisch.
Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)
Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 15.4 LTS enthält Databricks Runtime 15.4 LTS ML die folgenden JAR-Dateien:
CPU-Cluster
Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
---|---|---|
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 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.11.1 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
GPU-Cluster
Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
---|---|---|
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 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.11.1 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |