Machine Learning용 Databricks Runtime 16.1
Machine Learning을 위한 Databricks Runtime 16.1은 기계 학습 및 데이터 과학을 위한to-go 환경을 Databricks Runtime 16.1기반으로 제공합니다. Databricks Runtime ML에는 TensorFlow, PyTorch 및 XGBoost를 비롯한 많은 인기 있는 기계 학습 라이브러리가 포함되어 있습니다. Databricks Runtime ML에는 기계 학습 파이프라인을 자동으로 학습시키는 도구인 AutoML포함되어 있습니다. Databricks Runtime ML은 TorchDistributor, DeepSpeed 및 Ray를 사용하는 분산 딥 러닝 교육도 지원합니다.
팁
지원 종료(EoS)에 도달한 Databricks 런타임 버전에 대한 릴리스 정보를 보려면 지원 종료 Databricks 런타임 릴리스 정보참조하세요. EoS Databricks 런타임 버전은 사용 중지되었으며 업데이트되지 않을 수 있습니다.
새로운 기능 및 개선 사항
Databricks Runtime 16.1 ML은 Databricks Runtime 16.1을 기반으로 빌드됩니다. Apache Spark MLlib 및 SparkR을 포함하여 Databricks Runtime 16.1의 새로운 기능과 관련된 자세한 내용은 Databricks Runtime 16.1 릴리스 정보를 참조하세요.
시스템 환경
Databricks Runtime 16.1 ML의 시스템 환경은 다음과 같이 Databricks Runtime 16.1과 다릅니다.
- GPU 클러스터의 경우 Databricks Runtime ML에는 다음 NVIDIA GPU 라이브러리가 포함됩니다.
- CUDA 12.6
- cublas 12.6.0.22-1
- cusolver 11.6.4.38-1
- cupti 12.6.37-1
- cusparse 12.5.2.23-1
- cuDNN 9.3.0.75-1
- NCCL 2.22.3
- TensorRT 10.2.0.19-1
라이브러리
다음 섹션에서는 Databricks Runtime 16.1에 포함된 라이브러리와 다른 Databricks Runtime 16.1 ML에 포함된 라이브러리를 나열합니다.
이 섹션에서는 다음을 수행합니다.
- 최상위 계층 라이브러리
- Python 라이브러리
- R 라이브러리
- Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.12 클러스터)
최상위 계층 라이브러리
Databricks Runtime 16.1 ML에는 다음과 같은 최상위 계층 라이브러리포함됩니다.
- 데이터 세트
- 그래프프레임
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- Scikit-learn
- 스트리밍
- TensorFlow
- TensorBoard
- 변환기
Python 라이브러리
Databricks Runtime 16.1 ML은 Python 패키지 관리에 virtualenv
사용하며 널리 사용되는 많은 ML 패키지를 포함합니다.
다음 섹션에 지정된 패키지 외에도 Databricks Runtime 16.1 ML에는 다음 패키지도 포함됩니다.
- hyperopt 0.2.9+db5
- automl 1.29.0
로컬 Python 가상 환경에서 Databricks Runtime ML Python 환경을 재현하려면 requirements-16.1.txt 파일을 다운로드하고 pip install -r requirements-16.1.txt
실행합니다. 이 명령은 Databricks Runtime ML에서 사용하는 모든 오픈 소스 라이브러리를 설치하지만 databricks-automl
, databricks-feature-engineering
또는 hyperopt
Databricks 포크와 같이 Databricks에서 개발한 라이브러리는 설치하지 않습니다.
CPU 클러스터의 Python 라이브러리
도서관 | 버전 | 도서관 | 버전 | 도서관 | 버전 |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | 가속 | 1.1.1 | aiohttp | 3.9.5 |
aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | alembic | 1.13.3 |
주석 유형 | 0.7.0 | anyio | 4.2.0 | argcomplete | 3.5.0 |
argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | 화살 | 1.2.3 |
아스토르 | 0.8.1 | asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 |
async-lru | 2.0.4 | 속성 | 23.1.0 | 오디오 읽기 | 3.0.1 |
자동 명령 | 2.2.2 | azure-core | 1.31.0 | azure-cosmos | 4.3.1 |
azure-identity | 1.18.0 | azure-storage-blob | 12.23.1 | azure-storage-file-datalake | 12.17.0 |
바벨 | 2.11.0 | 백오프 | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 |
bcrypt (비크립트) | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 | 검정 | 24.4.2 |
바래다 | 4.1.0 | 깜박이 | 1.7.0 | 행복 | 0.7.11 |
boto3 | 1.34.69 | botocore | 1.34.69 | Brotli | 1.0.9 |
cachetools | 5.3.3 | 카탈로그 | 2.0.10 | 범주형 인코더 | 2.6.3 |
certifi | 2024년 6월 2일 | cffi | 1.16.0 | chardet | 4.0.0 |
charset-normalizer | 2.0.4 | 회로 차단기 | 2.0.0 | 클릭 | 8.1.7 |
cloudpathlib | 0.19.0 | cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.4 |
화려한 | 0.5.6 | 컬러로그 | 6.8.2 | 통신 | 0.2.1 |
작곡가 | 0.27.0 | 과자 | 0.1.5 | configparser | 5.2.0 |
contourpy | 1.2.0 | 쿨네임 | 2.2.0 | 암호화 | 42.0.5 |
자전거 타는 사람 | 0.11.0 | cymem | 2.0.10 | 사이톤 (Cython) | 3.0.11 |
데사이트 | 1.8.1 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-특징 공학 | 0.7.0 |
databricks-sdk | 0.30.0 | 데이터셋 | 3.1.0 | dbl-tempo | 0.1.26 |
dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.6.7 | 데코레이터 | 5.1.1 |
deepspeed | 0.16.0 | defusedxml (보안 취약점을 줄이기 위한 XML 파싱 라이브러리) | 0.7.1 | 사용되지 않는 | 1.2.14 |
딜 | 0.3.8 | distlib | 0.3.8 | dm-tree | 0.1.8 |
도크스트링-투-마크다운 | 0.11 | 진입점 | 0.4 | 평가하다 | 0.4.3 |
실행 중 | 0.8.3 | 측면 개요 | 1.1.1 | Farama-Notifications | 0.0.4 |
fastjsonschema | 2.21.1 | fasttext-wheel | 0.9.2 | 파일 잠금 | 3.13.1 |
플라스크 | 2.2.5 | 플랫 버퍼 | 24.3.25 | 폰트 도구 (fonttools) | 4.51.0 |
fqdn | 1.5.1 | frozenlist | 1.4.0 | fsspec | 2023.5.0 |
미래 | 0.18.3 | gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.11 |
GitPython | 3.1.37 | google-api-core | 2.20.0 | google-auth | 2.21.0 |
google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-cloud-core | 2.4.1 | 구글 클라우드 스토리지 | 2.10.0 |
google-crc32c | 1.6.0 | 구글 파스타 | 0.2.0 | google-resumable-media | 2.7.2 |
googleapis-common-protos | 1.65.0 | gql | 3.5.0 | graphql-core | 3.2.4 |
greenlet | 3.0.1 | grpcio | 1.60.0 | grpcio-status | 1.60.0 |
gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 | 체육관 | 0.28.1 |
h11 | 0.14.0 | h5py | 3.11.0 | hjson | 3.1.0 |
휴일 | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.5 |
httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.28.0 | 허깅페이스-허브 | 0.24.5 |
idna (국제화 도메인 이름) | 3.7 | 이미지 해시 | 4.3.1 | imageio | 2.33.1 |
불균형 학습 | 0.12.3 | importlib-metadata | 6.0.0 | importlib_resources | 6.4.5 |
어미를 변화시키다 | 7.3.1 | ipyflow-core | 0.0.201 | ipykernel | 6.28.0 |
ipython | 8.25.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 |
isodate | 0.6.1 | isoduration | 20.11.0 | itsdangerous | 2.2.0 |
jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 | jaraco.text | 3.12.1 |
잭스-점피 | 1.0.0 | jedi | 0.19.1 | Jinja2 | 3.1.4 |
지터 | 0.8.0 | jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.4.2 |
joblibspark | 0.5.1 | json5 | 0.9.6 | jsonpatch (JSON 패치) | 1.33 |
jsonpointer | 3.0.0 | jsonschema | 4.19.2 | jsonschema 규격 | 2023.7.1 |
주피터-이벤트 | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 | jupyter_client | 8.6.0 |
jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_server (주피터 서버) | 2.14.1 | jupyter_server_terminals | 0.4.4 |
주피터랩 (JupyterLab) | 4.0.11 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab 서버 | 2.25.1 |
keras | 3.6.0 | kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.3.8 |
langchain-core | 0.2.41 | langchain-텍스트-스플리터 | 0.2.4 | 언어 코드 | 3.4.1 |
langsmith | 0.1.129 | 언어_데이터 | 1.2.0 | launchpadlib | 1.11.0 |
lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.4 |
libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.2 | lightgbm | 4.5.0 |
번개 유틸리티 | 0.11.9 | linkify-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.42.0 |
lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.2.0 | 마리사-트리 | 1.2.0 |
마크다운 | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 2.1.3 |
matplotlib | 3.8.4 | matplotlib-inline | 0.1.6 | 맥케이브 | 0.7.0 |
mdit-py-plugins | 0.3.0 | mdurl | 0.1.0 | 멤레이 | 1.14.0 |
mistune | 2.0.4 | ml-dtypes | 0.4.1 | mlflow-스키니 | 2.15.1 |
more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 | mosaicml 스트리밍 | 0.8.0 |
mpmath | 1.3.0 | msal | 1.31.1 | msal-extensions | 1.2.0 |
msgpack | 1.1.0 | 멀티딕셔너리 | 6.0.4 | 다중 방법 | 1.12 |
다중 프로세스 | 0.70.16 | 머머하쉬 (뮤머하시) | 1.0.11 | mypy | 1.10.0 |
mypy-extensions | 1.0.0 | namex | 0.0.8 | nbclient | 0.8.0 |
nbconvert | 7.10.0 | nbformat | 5.9.2 | nest-asyncio | 1.6.0 |
networkx | 3.2.1 | 닌자 | 1.11.1.1 | nltk | 3.8.1 |
nodeenv | 1.9.1 | 노트북 | 7.0.8 | notebook_shim | 0.2.3 |
넘바 | 0.59.1 | 파이썬 라이브러리 numpy | 1.26.4 | nvidia-ml-py | 12.560.30 |
oauthlib | 3.2.0 | oci | 2.139.0 | openai | 1.55.1 |
opencensus | 0.11.4 | OpenCensus-컨텍스트 (opencensus-context) | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.28.2 |
opentelemetry-sdk | 1.28.2 | opentelemetry-semantic-conventions | 0.49b2 | opt_einsum | 3.4.0 |
optree | 0.12.1 | optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 3.6.0 |
orjson | 3.10.12 | 덮어쓰기 | 7.4.0 | 포장 | 24.1 |
팬더 | 1.5.3 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 |
파르소 | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 | 희생양 | 0.5.6 |
pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.4 | 베개 | 10.3.0 |
핍 | 24.2 | platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.22.0 |
플러기 | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.4 | 강아지 | 1.8.2 |
portalocker | 2.10.1 | preshed | 3.0.9 | prometheus-client | 0.14.1 |
프롬프트 툴킷 | 3.0.43 | 예언자 | 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 | 9.0.0 |
py-spy | 0.3.14 | pyarrow | 15.0.2 | pyarrow-hotfix | 0.6 |
pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.6 |
피콜로 | 0.0.65 | pycparser | 2.21 | pydantic | 2.8.2 |
pydantic_core | 2.20.1 | pyflakes | 3.2.0 | Pygments | 2.15.1 |
PyGObject | 3.48.2 | PyJWT | 2.7.0 | PyNaCl | 1.5.0 |
pyodbc | 5.0.1 | pyOpenSSL | 24.0.0 | pyparsing | 3.0.9 |
피라이트(pyright) | 1.1.294 | pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil | 2.9.0.post0 |
python 편집기 | 1.0.4 | python-json-logger | 2.0.7 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 |
python-lsp-server | 1.10.0 | python-snappy | 0.6.1 | pytoolconfig | 1.2.6 |
pytorch-ranger | 0.1.1 | pytz | 2024.1 | PyWavelets | 1.5.0 |
PyYAML | 6.0.1 | pyzmq | 25.1.2 | 설문지 | 1.10.0 |
광선 | 2.35.0 | 참조 | 0.30.2 | regex | 2023년 10월 3일 |
요청들 | 2.32.2 | requests-oauthlib | 1.3.1 | rfc3339-validator (RFC3339 형식 검증기) | 0.1.4 |
rfc3986-검증기 | 0.1.1 | 풍부한 / 부유한 | 13.3.5 | 밧줄 | 1.12.0 |
rpds-py | 0.10.6 | rsa | 4.9 | ruamel.yaml | 0.18.6 |
ruamel.yaml.clib | 0.2.8 | s3transfer | 0.10.2 | safetensors | 0.4.4 |
scikit-image | 0.23.2 | scikit-learn | 1.4.2 | scipy | 1.13.1 |
seaborn | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | 문장 변환기 | 3.3.1 |
문장 조각 | 0.2.0 | setuptools | 74.0.0 | 샵 | 0.46.0 |
셸링엄 | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | 6 | 1.16.0 |
슬라이서 | 0.0.8 | 스마트-오픈 | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
sniffio | 1.3.0 | 사운드 파일 | 0.12.1 | 수프 체 | 2.5 |
soxr | 0.5.0.post1 | 스페이시 | 3.7.5 | spacy-legacy | 3.0.12 |
스페이시-로거 | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.30 | sqlparse | 0.4.2 |
진짜로 | 2.4.8 | ssh-import-id | 5.11 | 스택 데이터 | 0.2.0 |
stanio | 0.5.1 | statsmodels | 0.14.2 | sympy | 1.13.1 |
표로 정리하다 | 0.9.0 | 얽힌-up-in-유니코드 | 0.2.0 | 끈기 | 8.2.2 |
tensorboard | 2.18.0 | tensorboard-data-server | 0.7.2 | 텐서보드-plugin-profile | 2.18.0 |
tensorboardX | 2.6.2.2 | tensorflow | 2.18.0 | tensorflow-estimator | 2.15.0 |
termcolor | 2.4.0 | 완료됨 | 0.17.1 | 텍스트의 | 0.87.1 |
tf_keras | 2.18.0 | 씽크 | 8.2.5 | threadpoolctl | 2.2.0 |
tifffile | 2023년 4월 12일 | tiktoken | 0.7.0 | tinycss2 | 1.2.1 |
tokenize-rt | 4.2.1 | 토크나이저 | 0.20.0 | tomli | 2.0.1 |
횃불 | 2.5.0+cpu | 토치 최적화 프로그램 | 0.3.0 | torcheval | 0.0.7 |
torchmetrics | 1.4.0.post0 | torchvision | 0.20.0+cpu | 토네이도 | 6.4.1 |
tqdm | 4.66.4 | traitlets | 5.14.3 | 트랜스포머 | 4.46.3 |
타입가드 | 4.3.0 | typer | 0.12.5 | types-protobuf | 3.20.3 |
types-psutil | 5.9.0 | types-pytz | 2023.3.1.1 | types-PyYAML | 6.0.0 |
유형-요청 | 2.31.0.0 | types-setuptools | 68.0.0.0 | 유형-여섯 | 1.16.0 |
types-urllib3 | 1.26.25.14 | typing_extensions (타이핑 확장) | 4.11.0 | uc-micro-py | 1.0.1 |
ujson | 5.10.0 | 무인 업그레이드 | 0.1 | URI 템플릿 | 1.3.0 |
urllib3 | 1.26.16 | 유효성 검사기 | 0.34.0 | virtualenv | 20.26.2 |
비전 | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | 와사비 | 1.1.3 |
wcwidth | 0.2.5 | 족제비 | 0.4.1 | webcolors | 24.8.0 |
webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 1.8.0 | 웹소켓 | 11.0.3 |
도구 | 3.0.3 | whatthepatch | 1.0.2 | 바퀴 | 0.43.0 |
단어구름 | 1.9.3 | 감싼 | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 |
xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.4.1 | yapf | 0.33.0 |
yarl | 1.9.3 | ydata 프로파일링 | 4.9.0 | zipp | 3.17.0 |
zstd | 1.5.5.1 |
GPU 클러스터의 Python 라이브러리
메모
PyTorch는 CUDA PyPI 종속성을 사용하여 Databricks Runtime 16.1 ML에 기본 제공되는 CUDA 라이브러리 버전 대신 CUDA 지원을 제공합니다.
도서관 | 버전 | 도서관 | 버전 | 도서관 | 버전 |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | 가속 | 1.1.1 | aiohttp | 3.9.5 |
aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | 주석 유형 | 0.7.0 |
anyio | 4.2.0 | argcomplete | 3.5.0 | argon2-cffi | 21.3.0 |
argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | 화살 | 1.2.3 | 아스토르 | 0.8.1 |
asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | async-lru | 2.0.4 |
속성 | 23.1.0 | 오디오 읽기 | 3.0.1 | 자동 명령 | 2.2.2 |
azure-core | 1.31.0 | azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.18.0 |
azure-storage-blob | 12.23.1 | azure-storage-file-datalake | 12.17.0 | 바벨 | 2.11.0 |
백오프 | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt (비크립트) | 3.2.0 |
beautifulsoup4 | 4.12.3 | 검정 | 24.4.2 | 바래다 | 4.1.0 |
깜박이 | 1.7.0 | 행복 | 0.7.11 | boto3 | 1.34.69 |
botocore | 1.34.69 | Brotli | 1.0.9 | cachetools | 5.3.3 |
카탈로그 | 2.0.10 | 범주형 인코더 | 2.6.3 | certifi | 2024년 6월 2일 |
cffi | 1.16.0 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
회로 차단기 | 2.0.0 | 클릭 | 8.1.7 | cloudpathlib | 0.19.0 |
cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.4 | 화려한 | 0.5.6 |
컬러로그 | 6.8.2 | 통신 | 0.2.1 | 작곡가 | 0.27.0 |
과자 | 0.1.5 | configparser | 5.2.0 | contourpy | 1.2.0 |
쿨네임 | 2.2.0 | 암호화 | 42.0.5 | 자전거 타는 사람 | 0.11.0 |
cymem | 2.0.10 | 사이톤 (Cython) | 3.0.11 | 데사이트 | 1.8.1 |
databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-특징 공학 | 0.7.0 | databricks-sdk | 0.30.0 |
데이터셋 | 3.1.0 | dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 |
debugpy | 1.6.7 | 데코레이터 | 5.1.1 | deepspeed | 0.16.0 |
defusedxml (보안 취약점을 줄이기 위한 XML 파싱 라이브러리) | 0.7.1 | 사용되지 않는 | 1.2.14 | 딜 | 0.3.8 |
distlib | 0.3.8 | dm-tree | 0.1.8 | 도크스트링-투-마크다운 | 0.11 |
einops | 0.8.0 | 진입점 | 0.4 | 평가하다 | 0.4.3 |
실행 중 | 0.8.3 | 측면 개요 | 1.1.1 | Farama-Notifications | 0.0.4 |
fastjsonschema | 2.21.1 | fasttext-wheel | 0.9.2 | 파일 잠금 | 3.13.1 |
flash_attn | 2.7.0 | 플라스크 | 2.2.5 | 플랫 버퍼 | 24.3.25 |
폰트 도구 (fonttools) | 4.51.0 | fqdn | 1.5.1 | frozenlist | 1.4.0 |
fsspec | 2023.5.0 | 미래 | 0.18.3 | gast | 0.4.0 |
gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.37 | google-api-core | 2.20.0 |
google-auth | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-cloud-core | 2.4.1 |
구글 클라우드 스토리지 | 2.10.0 | google-crc32c | 1.6.0 | 구글 파스타 | 0.2.0 |
google-resumable-media | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 | gql | 3.5.0 |
graphql-core | 3.2.4 | greenlet | 3.0.1 | grpcio | 1.60.0 |
grpcio-status | 1.60.0 | gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
체육관 | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 | h5py | 3.11.0 |
hjson | 3.1.0 | 휴일 | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 |
httpcore | 1.0.5 | httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.2 |
허깅페이스-허브 | 0.24.5 | idna (국제화 도메인 이름) | 3.7 | 이미지 해시 | 4.3.1 |
imageio | 2.33.1 | 불균형 학습 | 0.12.3 | importlib-metadata | 6.0.0 |
importlib_resources | 6.4.5 | 어미를 변화시키다 | 7.3.1 | ipyflow-core | 0.0.201 |
ipykernel | 6.28.0 | ipython | 8.25.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
ipywidgets | 7.7.2 | isodate | 0.6.1 | isoduration | 20.11.0 |
itsdangerous | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
jaraco.text | 3.12.1 | 잭스-점피 | 1.0.0 | jedi | 0.19.1 |
Jinja2 | 3.1.4 | 지터 | 0.8.0 | jmespath | 1.0.1 |
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ydata 프로파일링 | 4.9.0 | zipp | 3.17.0 | zstd | 1.5.5.1 |
R 라이브러리
R 라이브러리는 Databricks Runtime 16.1의 R 라이브러리 동일합니다.
Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.12 클러스터)
Databricks Runtime 16.1의 Java 및 Scala 라이브러리 외에도 Databricks Runtime 16.1 ML에는 다음 JAR이 포함됩니다.
CPU 클러스터
그룹 아이디 | 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 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.15.1 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
GPU 클러스터
그룹 아이디 | 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 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.15.1 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |