기계 학습용 Databricks Runtime 15.2
Machine Learning용 Databricks Runtime 15.2는 Databricks Runtime 15.2를 기반으로 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 즉시 사용할 수 있는 환경을 제공합니다. Databricks Runtime ML에는 TensorFlow, PyTorch 및 XGBoost를 포함하여 널리 사용되는 많은 기계 학습 라이브러리가 포함되어 있습니다. Databricks Runtime ML에는 기계 학습 파이프라인을 자동으로 학습시키는 도구인 AutoML이 포함되어 있습니다. Databricks Runtime ML은 Horovod를 사용한 분산 딥 러닝 학습도 지원합니다.
팁
지원 종료(EoS)에 도달한 Databricks Runtime 버전에 대한 릴리스 정보를 확인하려면 지원 종료 Databricks Runtime 릴리스 정보를 참조하세요. EoS Databricks Runtime 버전은 폐기되었으며 업데이트되지 않을 수 있습니다.
새로운 기능 및 향상 기능
Databricks Runtime 15.2 ML은 Databricks Runtime 15.2를 기반으로 빌드됩니다. Apache Spark MLlib 및 SparkR을 포함하여 Databricks Runtime 15.2의 새로운 기능과 관련된 자세한 내용은 Databricks Runtime 15.2 릴리스 정보를 참조하세요.
StreamingDataset 추가
StreamingDataset는 클라우드 스토리지에서 최대한 빠르고 저렴하며 확장 가능한 대규모 데이터 세트에 대한 교육을 만드는 데 사용됩니다. Databricks Runtime 15.2 ML에 미리 설치되어 있습니다.
Databricks Runtime ML CPU 클러스터에 대한 Photon 지원
Databricks Runtime 15.2 ML부터 CPU 클러스터에서 Photon을 사용하도록 설정하여 Spark SQL 및 Spark DataFrame 워크로드를 가속화할 수 있습니다.
Machine Learning 애플리케이션의 경우 Photon은 다음과 같은 사용 사례에 대해 더 빠른 성능을 제공합니다.
- SQL 또는 DataFrame API를 사용하여 데이터 준비
- 특정 시점 조회를 사용한 기능 엔지니어링.
- GraphFrames를 사용한 그래프 분석
Photon은 TensorFlow, PyTorch 및 XGBoost와 같은 Python 라이브러리의 성능을 향상시키지 않습니다.
Spark RDD API 및 Spark MLlib는 Photon과의 호환성이 제한됩니다. Spark RDD 또는 Spark MLlib를 사용하여 큰 데이터 세트를 처리할 때 Spark 메모리 문제가 발생할 수 있습니다. Spark 메모리 문제를 참조하세요.
시스템 환경
Databricks Runtime 15.2 ML의 시스템 환경은 다음과 같이 Databricks Runtime 15.2와 다릅니다.
- GPU 클러스터의 경우 Databricks Runtime ML에는 다음과 같은 NVIDIA GPU 라이브러리가 포함됩니다.
- 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
라이브러리
다음 섹션에서는 Databricks Runtime 15.2에 포함된 라이브러리와 다른 Databricks Runtime 15.2 ML에 포함된 라이브러리를 나열합니다.
이 구역의 내용:
최상위 계층 라이브러리
Databricks Runtime 15.2 ML에는 다음과 같은 최상위 계층 라이브러리가 포함되어 있습니다.
- 데이터 세트
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- Scikit-learn
- Tensorflow
- TensorBoard
- 변환기
Python 라이브러리
Databricks Runtime 15.2 ML은 Python 패키지 관리에 사용 virtualenv 되며 널리 사용되는 많은 ML 패키지를 포함합니다.
다음 섹션에 지정된 패키지 외에도 Databricks Runtime 15.2 ML에는 다음 패키지도 포함됩니다.
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.26.0
로컬 Python 가상 환경에서 Databricks Runtime ML Python 환경을 재현하려면 requirements-15.2.txt 파일을 다운로드하고 실행pip install -r requirements-15.2.txt합니다. 이 명령은 Databricks Runtime ML이 사용하는 모든 오픈 소스 라이브러리를 설치하지만 databricks-automl, databricks-feature-engineering 또는 hyperopt의 Databricks 포크와 같은 Databricks에서 개발한 라이브러리는 설치하지 않습니다.
CPU 클러스터의 Python 라이브러리
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | accelerate | 0.28.0 | 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 | 1.30.1 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.16.0 | 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 | 검정색 | 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 | 5.3.3 |
| catalogue | 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 | 에서 | 8.0.4 | cloudpathlib | 0.16.0 |
| cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.2 | 형형색색의 | 0.5.6 |
| comm | 0.1.2 | confection | 0.1.4 | configparser | 5.2.0 |
| contourpy | 1.0.5 | 암호화 | 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 | 0.4.0 | databricks-sdk | 0.20.0 |
| dataclasses-json | 0.6.4 | datasets | 2.18.0 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 | decorator | 5.1.1 |
| deepspeed | 0.14.0 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.6 |
| diskcache | 5.6.3 | distlib | 0.3.8 | dm-tree | 0.1.8 |
| entrypoints | 0.4 | evaluate | 0.4.1 | 실행 중 | 0.8.3 |
| facets-overview | 1.1.1 | Farama-알림 | 0.0.4 | fastjsonschema | 2.19.1 |
| fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.9.0 | 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 | 2.7.0 | 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 | 휴일 | 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 | 0.20.2 |
| 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 | 8.0.4 | 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 | 2.4 | jsonschema | 4.17.3 | jupyter-서버 | 1.23.4 |
| jupyter_client | 7.4.9 | jupyter_core | 5.3.0 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 3.0.5 | Keras | 3.1.1 | keyring | 23.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.1.13 | langchain-community | 0.0.32 |
| langchain-core | 0.1.41 | langchain-text-splitters | 0.0.1 | langcodes | 3.3.0 |
| langsmith | 0.1.45 | 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 | llvmlite | 0.40.0 |
| lxml | 4.9.2 | lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.2.0 |
| Markdown | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 2.1.1 |
| marshmallow | 3.21.1 | matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
| mdurl | 0.1.0 | mistune | 0.8.4 | ml-dtypes | 0.3.2 |
| mlflow-skinny | 2.11.3 | more-itertools | 8.10.0 | mosaicml-streaming | 0.7.4 |
| mpmath | 1.3.0 | msal | 1.28.0 | msal-extensions | 1.1.0 |
| msgpack | 1.0.8 | multidict | 6.0.2 | multimethod | 1.11.2 |
| 다중 처리 | 0.70.14 | murmurhash | 1.0.10 | mypy-extensions | 0.4.3 |
| namex | 0.0.7 | 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 | oauthlib | 3.2.0 | oci | 2.125.2 |
| openai | 1.14.3 | opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 |
| opt-einsum | 3.3.0 | optree | 0.11.0 | orjson | 3.10.0 |
| 패키징 | 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 | 2.8.2 |
| preshed | 3.0.9 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 |
| prophet | 1.1.5 | proto-plus | 1.23.0 | 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 | 2.12.0 | 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 |
| pynvml | 11.5.0 | 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 | 2.10.0 |
| regex | 2022.7.9 | requests | 2.31.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| 응답 | 0.13.3 | rich | 13.7.1 | rsa | 4.9 |
| s3transfer | 0.10.1 | 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 | 2.6.1 |
| sentencepiece | 0.1.99 | setuptools | 68.0.0 | shap | 0.44.0 |
| simplejson | 3.17.6 | 6 | 1.16.0 | slicer | 0.0.7 |
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| 사운드파일 | 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 | 0.5.0 | 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-cpu | 2.16.1 | tensorflow-estimator | 2.15.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.36.0 |
| termcolor | 2.4.0 | terminado | 0.17.1 | 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 | 0.15.0 |
| torch | 2.2.2+cpu | torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.17.2+cpu |
| tornado | 6.3.2 | tqdm | 4.65.0 | traitlets | 5.7.1 |
| 변환기 | 4.39.2 | typeguard | 2.13.3 | typer | 0.9.4 |
| 입력-검사 | 0.9.0 | typing_extensions | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 |
| ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 |
| virtualenv | 20.21.0 | visions | 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 | widgetsnbextension | 4.0.5 | 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 |
GPU 클러스터의 Python 라이브러리
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | accelerate | 0.28.0 | 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 | 1.30.1 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.16.0 | azure-storage-blob | 12.19.1 |
| azure-storage-file-datalake | 12.14.0 | backcall | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 |
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| botocore | 1.34.39 | Brotli | 1.0.9 | cachetools | 5.3.3 |
| catalogue | 2.0.10 | category-encoders | 2.6.3 | certifi | 2023.7.22 |
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| circuitbreaker | 1.4.0 | 에서 | 8.0.4 | cloudpathlib | 0.16.0 |
| cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.2 | 형형색색의 | 0.5.6 |
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| contourpy | 1.0.5 | 암호화 | 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 | 0.4.0 | databricks-sdk | 0.20.0 |
| dataclasses-json | 0.6.4 | datasets | 2.18.0 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 | decorator | 5.1.1 |
| deepspeed | 0.14.0 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.6 |
| diskcache | 5.6.3 | distlib | 0.3.8 | dm-tree | 0.1.8 |
| einops | 0.7.0 | entrypoints | 0.4 | evaluate | 0.4.1 |
| 실행 중 | 0.8.3 | facets-overview | 1.1.1 | Farama-알림 | 0.0.4 |
| fastjsonschema | 2.19.1 | fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.9.0 |
| flash-attn | 2.5.6 | Flask | 2.2.5 | flatbuffers | 24.3.25 |
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| 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 | 휴일 | 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 | 0.20.2 | 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 | 8.0.4 | 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 |
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| jupyter_core | 5.3.0 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 3.0.5 |
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| launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
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| markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 2.1.1 | marshmallow | 3.21.1 |
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| optree | 0.11.0 | orjson | 3.10.0 | 패키징 | 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 | 2.8.2 | preshed | 3.0.9 |
| prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 | prophet | 1.1.5 |
| proto-plus | 1.23.0 | 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 | 2.12.0 | 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 | pynvml | 11.5.0 |
| 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 | 2.10.0 | regex | 2022.7.9 |
| requests | 2.31.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 | 응답 | 0.13.3 |
| rich | 13.7.1 | rsa | 4.9 | s3transfer | 0.10.1 |
| 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 | 2.6.1 | sentencepiece | 0.1.99 |
| setuptools | 68.0.0 | shap | 0.44.0 | simplejson | 3.17.6 |
| 6 | 1.16.0 | slicer | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 |
| smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 | 사운드파일 | 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 | 0.5.0 |
| 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 | 0.36.0 | termcolor | 2.4.0 |
| terminado | 0.17.1 | 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 | 0.15.0 | torch | 2.2.2+cu121 |
| torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.17.2+cu121 | tornado | 6.3.2 |
| tqdm | 4.65.0 | traitlets | 5.7.1 | 변환기 | 4.39.2 |
| triton | 2.2.0 | typeguard | 2.13.3 | typer | 0.9.4 |
| 입력-검사 | 0.9.0 | typing_extensions | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 |
| ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 |
| virtualenv | 20.21.0 | visions | 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 | widgetsnbextension | 4.0.5 | 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 라이브러리
R 라이브러리는 Databricks Runtime 15.2의 R 라이브러리와 동일합니다.
Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.12 클러스터)
Databricks Runtime 15.2의 Java 및 Scala 라이브러리 외에도 Databricks Runtime 15.2 ML에는 다음 JAR이 포함됩니다.
CPU 클러스터
| 그룹 ID | 아티팩트 ID | 버전 |
|---|---|---|
| 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 | 0.8.3-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 클러스터
| 그룹 ID | 아티팩트 ID | 버전 |
|---|---|---|
| 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 | 0.8.3-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 |