Databricks Runtime 13.3 LTS pour le Machine Learning
Databricks Runtime 13.3 LTS for Machine Learning fournit un environnement prêt à l’emploi pour l’apprentissage automatique et la science des données basé sur Databricks Runtime 13.3 LTS. Databricks Runtime ML contient de nombreuses bibliothèques populaires de Machine Learning, notamment TensorFlow, PyTorch et XGBoost. Databricks Runtime ML comprend AutoML, un outil permettant d’effectuer l’apprentissage automatique des pipelines Machine Learning. Databricks Runtime ML prend également en charge l'apprentissage profond distribué à l'aide d'Horovod.
Notes
LTS (Long Term Support) signifie que cette version bénéficie d’un support à long terme. Consultez Cycle de vie de la version de Databricks Runtime LTS.
Pour plus d’informations, notamment les instructions relatives à la création d’un cluster Databricks Runtime ML, consultez IA et Machine Learning sur Databricks.
Conseil
Pour afficher les notes de publication des versions de Databricks Runtime qui ont atteint la fin du support (EoS), consultez Fin de support des notes de publication des versions de Databricks Runtime. Les versions EoS de Databricks Runtime ont été supprimées et peuvent ne pas être mises à jour.
Améliorations et nouvelles fonctionnalités
Databricks Runtime 13.3 LTS ML est construit sur Databricks Runtime 13.3 LTS. Pour en savoir plus sur les nouveautés de Databricks Runtime 13.3 LTS, notamment Apache Spark MLlib et SparkR, consultez les notes de publication de Databricks Runtime 13.3 LTS.
Modifications apportées au magasin de caractéristiques Databricks
- Databricks Runtime 13.3 LTS ML contient le client Feature Store v0.14.0. Avec les versions de client 0.14.0 et ultérieures, vous devez spécifier des colonnes clés de timestamp dans l’argument
primary_keys
. Les clés timestamp font partie des « clés primaires » qui identifient de manière unique chaque ligne de la table de fonctionnalités. - Vous pouvez désormais exclure des valeurs de fonctionnalité avec des timestamps avant une heure spécifiée du jeu d’apprentissage. Pour en savoir plus, consultez Définir une limite de temps pour les valeurs de fonctionnalité historiques.
- Les fonctionnalités de Machine Learning peuvent désormais être calculées à la demande au moment de l’inférence. La logique de calcul des fonctionnalités, les modèles et les données sont toutes régies par le catalogue Unity. Cela permet aux modèles de calculer des fonctionnalités à l’aide d’entrées disponibles uniquement au moment de l’inférence, comme l’emplacement actuel d’un utilisateur’. Pour plus d’informations, voir Calculer des caractéristiques à la demande avec des fonctions Python définies par l’utilisateur.
Environnement du système
L’environnement système dans Databricks Runtime 13.3 LTS ML diffère de Databricks Runtime 13.3 LTS comme suit :
- DBUtils : Databricks Runtime ML n’inclut pas l’Utilitaire de bibliothèque (dbutils.library) (hérité).
Utilisez les commandes
%pip
à la place. Consultez Bibliothèques Python délimitées à un notebook. - Pour les clusters GPU, Databricks Runtime ML inclut les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes :
- CUDA 11.7
- cuDNN 8.5.0.96-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 7.2.2
Databricks Runtime 13.3 LTS ML inclut XGBoost 1.7.3, qui ne prend pas en charge les clusters GPU avec une capacité de calcul 5.2 et inférieure.
Le package miniconda a été supprimé de Databricks Runtime 13.0 ML et versions supérieures.
Bibliothèques
Les sections suivantes répertorient les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime 13.3 LTS ML qui diffèrent de celles incluses dans Databricks Runtime 13.3 LTS.
Dans cette section :
- Bibliothèques de niveau supérieur
- Bibliothèques Python
- Bibliothèques R
- Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)
Bibliothèques de niveau supérieur
Databricks Runtime 13.3 LTS ML inclut les bibliothèques de niveau supérieur suivantes :
- GraphFrames
- Horovod et HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Bibliothèques Python
Databricks Runtime 13.3 LTS ML utilise Virtualenv pour la gestion des packages Python et inclut de nombreux packages ML populaires.
Outre les packages spécifiés dans les sections suivantes, Databricks Runtime 13.3 LTS ML inclut également les packages suivants :
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.20.0
Pour reproduire l’environnement Databricks Runtime ML Python dans votre environnement virtuel Python local, téléchargez le fichier requirements-13.3.txt et exécutez pip install -r requirements-13.3.txt
. Cette commande installe toutes les bibliothèques open source que Databricks Runtime ML utilise, mais n’installe pas les bibliothèques développées Azure Databricks, telles que databricks-automl
, databricks-feature-store
ou la duplication Databricks de hyperopt
.
Bibliothèques Python sur les clusters UC
Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
---|---|---|---|---|---|
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 | click | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 |
cmdstanpy | 1.1.0 | confection | 0.1.0 | configparser | 5.2.0 |
convertdate | 2.4.0 | chiffrement | 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 | jeux de données | 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 |
en cours d’exécution | 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 | holidays | 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 | empaquetage | 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 | requêtes | 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 | segment | 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 |
générateurs de jetons | 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 | transformateurs | 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 |
Bibliothèques Python sur les clusters GPU
Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
---|---|---|---|---|---|
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 | click | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 |
cmdstanpy | 1.1.0 | confection | 0.1.0 | configparser | 5.2.0 |
convertdate | 2.4.0 | chiffrement | 37.0.1 | cycler | 0.11.0 |
cymem | 2.0.7 | Cython | 0.29.32 | dacite | 1.8.1 |
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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 |
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fastapi | 0.98.0 | fastjsonschema | 2.18.0 | fasttext | 0.9.2 |
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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 |
holidays | 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 |
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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 |
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petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.3 |
pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 9.2.0 | pip | 22.2.2 |
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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 |
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python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 | python-lsp-server | 1.7.1 | pytoolconfig | 1.2.2 |
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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 |
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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 | générateurs de jetons | 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 | transformateurs | 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 |
Bibliothèques R
Les bibliothèques R sont identiques aux bibliothèques R dans Databricks Runtime 13.3 LTS.
Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)
Outre les bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 13.3 LTS, Databricks Runtime 13.3 LTS ML contient les fichiers JAR suivants :
Clusters UC
ID de groupe | ID d’artefact | 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 | 0.8.2-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 GPU
ID de groupe | ID d’artefact | 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 | 0.8.2-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 |