Databricks Runtime 10.4 LTS for Machine Learning
Środowisko Databricks Runtime 10.4 LTS for Machine Learning zapewnia gotowe do użycia środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych oparte na środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS. Środowisko Databricks Runtime ML zawiera wiele popularnych bibliotek uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i XGBoost. Środowisko Databricks Runtime ML obejmuje rozwiązanie AutoML— narzędzie do automatycznego trenowania potoków uczenia maszynowego. Środowisko Databricks Runtime ML obsługuje również trenowanie rozproszonego uczenia głębokiego przy użyciu struktury Horovod.
Uwaga
LTS oznacza, że ta wersja jest objęta długoterminową pomocą techniczną. Zobacz Cykl życia wersji LTS środowiska Databricks Runtime.
Aby uzyskać więcej informacji, w tym instrukcje dotyczące tworzenia klastra uczenia maszynowego usługi Databricks Runtime, zobacz Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w usłudze Databricks.
Napiwek
Aby wyświetlić informacje o wersji środowiska Databricks Runtime, które osiągnęły koniec wsparcia technicznego (EoS), zobacz End-of-support Databricks Runtime release notes (Informacje o wersji środowiska Databricks Runtime). Wersje środowiska Uruchomieniowego usługi EoS Databricks zostały wycofane i mogą nie zostać zaktualizowane.
Nowe funkcje i ulepszenia
Środowisko Databricks Runtime 10.4 LTS ML jest oparte na środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS. Aby uzyskać informacje na temat nowości w środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS, w tym apache Spark MLlib i SparkR, zobacz informacje o wersji środowiska Databricks Runtime 10.4 LTS .
Ulepszenia rozwiązania AutoML
Następujące ulepszenia zostały wprowadzone do rozwiązania AutoML.
Rozwiązanie AutoML jest ogólnie dostępne
Począwszy od środowiska Databricks Runtime 10.4 LTS ML, rozwiązanie AutoML jest ogólnie dostępne.
Imputacja brakujących wartości
Teraz możesz określić, w jaki sposób wartości null są przypisywane. Domyślnie rozwiązanie AutoML wybiera metodę imputacji na podstawie typu kolumny i zawartości. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Impute missing values (Impute missing values ).
Wybór kolumny z interfejsu użytkownika
W przypadku problemów klasyfikacji i regresji można teraz używać interfejsu użytkownika oprócz interfejsu API do określania kolumn, które mają być ignorowane przez rozwiązanie AutoML podczas wykonywania obliczeń. Zobacz Wybór kolumny.
Nowy typ danych
Rozwiązanie AutoML obsługuje teraz typy tablic liczbowych.
Niestandardowa lokalizacja wygenerowanych notesów i eksperymentów
Teraz możesz określić lokalizację w obszarze roboczym, w którym rozwiązanie AutoML powinno zapisywać wygenerowane notesy i eksperymenty. Użyj parametru experiment_dir . Zobacz Dokumentację interfejsu API języka Python rozwiązania AutoML.
Ulepszenia magazynu funkcji usługi Databricks
Następujące ulepszenia zostały wprowadzone w usłudze Databricks Feature Store.
- Teraz możesz zarejestrować istniejącą tabelę delty jako tabelę funkcji.
Środowisko systemu
Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS ML różni się od środowiska Databricks Runtime 10.4 LTS w następujący sposób:
- DBUtils: Środowisko uruchomieniowe Databricks Runtime ML nie zawiera narzędzia biblioteki (dbutils.library) (starsza wersja).
Zamiast tego użyj
%pippoleceń. Zobacz Biblioteki języka Python o zakresie notesu. - W przypadku klastrów gpu środowisko Databricks Runtime ML obejmuje następujące biblioteki procesora GPU FIRMY NVIDIA:
- CUDA 11.0
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
Biblioteki
W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS ML, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS.
W tej sekcji:
- Biblioteki najwyższego poziomu
- Biblioteki języka Python
- Biblioteki języka R
- Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Biblioteki najwyższego poziomu
Środowisko Databricks Runtime 10.4 LTS ML obejmuje następujące biblioteki najwyższego poziomu:
- GraphFrames
- Horovod i HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Biblioteki języka Python
Środowisko Databricks Runtime 10.4 LTS ML używa usługi Virtualenv do zarządzania pakietami języka Python i zawiera wiele popularnych pakietów uczenia maszynowego.
Oprócz pakietów określonych w poniższych sekcjach środowisko Databricks Runtime 10.4 LTS ML zawiera również następujące pakiety:
- hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.2.0-db5
- feature_store 0.3.8
- automl 1.7.2
Biblioteki języka Python w klastrach procesora CPU
Aby odtworzyć środowisko Języka Python środowiska Databricks Runtime ML w lokalnym środowisku wirtualnym języka Python, pobierz plik requirements-10.4.txt i uruchom polecenie pip install -r requirements-10.4.txt. To polecenie instaluje wszystkie biblioteki typu open source używane przez usługę Databricks Runtime ML, ale nie instaluje bibliotek opracowanych przez usługę Azure Databricks, takich jak databricks-automl, databricks-feature-storelub rozwidlenie usługi Databricks .hyperopt
| Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (rolling ISO) | appdirs | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | Astor | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 |
| async-generator | 1.10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | bidict | 0.21.4 | wybielacz | 3.3.0 |
| blis | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 |
| cachetools | 4.2.4 | katalog | 2.0.6 | certifi | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 | kliknięcie | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| konwertuj | 2.3.2 | kryptografia | 3.4.7 | rowerzysta | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 | databricks-automl-runtime | 0.2.6 |
| databricks-cli | 0.16.3 | dbl-tempo | 0.1.2 | dbus-python | 1.2.16 |
| dekorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | koper | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.4 | dystrybucja informacji | 0.23ubuntu1 |
| punkty wejścia | 0.3 | efem | 4.1.3 | aspekty — omówienie | 1.0.0 |
| fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 2.0 | fsspec | 0.9.0 | przyszłość | 0.18.2 |
| Gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| google-auth | 1.22.1 | google-auth-oauthlib | 0.4.2 | makaron google | 0.2.0 |
| grpcio | 1.39.0 | gunicorn | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.1.0 | konwerter hidżri | 2.2.3 | wakacje | 0,12 |
| horovod | 0.23.0 | htmlmin | 0.1.12 | przytulanieface-hub | 0.1.2 |
| idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 | niezrównoważona nauka | 0.8.1 |
| importlib-metadata | 3.10.0 | ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.6.3 | isodate | 0.6.0 |
| jegodangerous | 1.1.0 | jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 |
| jsonschema | 3.2.0 | jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.8.0 |
| Przetwarzanie wstępne protokołu Keras | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 | Koale | 1.8.2 |
| koreański kalendarz księżycowy | 0.2.1 | langcodes | 3.3.0 | libclang | 13.0.0 |
| lightgbm | 3.3.2 | llvmlite | 0.38.0 | KsiężycowyCalendar | 0.0.9 |
| Mako | 1.1.3 | Znaczniki języka Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 2.0.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.1 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.18.1 | mlflow-skinny | 1.24.0 | multimethod | 1,7 |
| szmurhash | 1.0.5 | nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 |
| nbformat | 5.1.3 | nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2,5 |
| nltk | 3.6.1 | notes | 6.3.0 | numba | 0.55.1 |
| numpy | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| opakowanie | 21,3 | Pandas | 1.2.4 | Profilowanie biblioteki pandas | 3.1.0 |
| pandocfilters | 1.4.3 | paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 |
| pathy | 0.6.0 | Patsy | 0.5.1 | petastorm | 0.11.4 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Poduszka | 8.2.0 | 21.0.1 | kreślenie | 5.5.0 | |
| pmdarima | 1.8.4 | preshed | 3.0.5 | prometheus-client | 0.10.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.17 | prorok | 1.0.1 | protobuf | 3.17.2 |
| psutil | 5.8.0 | psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pyarrow | 4.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
| pybind11 | 2.9.1 | pycparser | 2,20 | pydantic | 1.8.2 |
| Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 |
| PyNaCl | 1.4.0 | pyodbc | 4.0.30 | pyparsing | 2.4.7 |
| pirstent | 0.17.3 | pystan | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 |
| python-dateutil | 2.8.1 | Python-editor | 1.0.4 | python-engineio | 4.3.0 |
| python-socketio | 5.4.1 | pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 |
| PyYAML | 5.4.1 | pyzmq | 20.0.0 | regex | 2021.4.4 |
| żądania | 2.25.1 | requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 |
| rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 |
| scikit-learn | 0.24.1 | scipy | 1.6.2 | seaborn | 0.11.1 |
| Send2Trash | 1.5.0 | setuptools | 52.0.0 | setuptools-git | 1.2 |
| Shap | 0.40.0 | simplejson | 3.17.2 | Sześć | 1.15.0 |
| krajalnica | 0.0.7 | smart-open | 5.2.0 | smmap | 3.0.5 |
| spacy | 3.2.1 | spacy-legacy | 3.0.8 | spacy-loggers | 1.0.1 |
| spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.1 | srsly | 2.4.1 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | tabulacji | 0.8.7 |
| splątane-up-in-unicode | 0.1.0 | Wytrzymałość | 6.2.0 | tablica tensorboard | 2.8.0 |
| tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-profile | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 |
| tensorflow-cpu | 2.8.0 | tensorflow-estimator | 2.8.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.24.0 |
| termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | ścieżka testowa | 0.4.4 |
| tf-estimator-nightly | 2.8.0.dev2021212109 | cienki | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 |
| tokenizatory | 0.10.3 | pochodnia | 1.10.2+procesor | torchvision | 0.11.3+procesor |
| tornado | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | traitlety | 5.0.5 |
| Transformatory | 4.16.2 | typer | 0.3.2 | wpisywanie rozszerzeń | 3.7.4.3 |
| ujson | 4.0.2 | nienadzorowane uaktualnienia | 0.1 | urllib3 | 1.25.11 |
| virtualenv | 20.4.1 | Wizje | 0.7.4 | wasabi | 0.8.2 |
| wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 |
| Werkzeug | 1.0.1 | koło | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 |
| zawijanie | 1.12.1 | xgboost | 1.5.2 | zipp | 3.4.1 |
Biblioteki języka Python w klastrach gpu
| Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10 (rolling ISO) | appdirs | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | Astor | 0.8.1 | astunparse | 1.6.3 |
| async-generator | 1.10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | bidict | 0.21.4 | wybielacz | 3.3.0 |
| blis | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 |
| cachetools | 4.2.4 | katalog | 2.0.6 | certifi | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | chardet | 4.0.0 | kliknięcie | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| konwertuj | 2.3.2 | kryptografia | 3.4.7 | rowerzysta | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 | databricks-automl-runtime | 0.2.6 |
| databricks-cli | 0.16.3 | dbl-tempo | 0.1.2 | dbus-python | 1.2.16 |
| dekorator | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | koper | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.4 | dystrybucja informacji | 0.23ubuntu1 |
| punkty wejścia | 0.3 | efem | 4.1.3 | aspekty — omówienie | 1.0.0 |
| fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 2.0 | fsspec | 0.9.0 | przyszłość | 0.18.2 |
| Gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| google-auth | 1.22.1 | google-auth-oauthlib | 0.4.2 | makaron google | 0.2.0 |
| grpcio | 1.39.0 | gunicorn | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.1.0 | konwerter hidżri | 2.2.3 | wakacje | 0,12 |
| horovod | 0.23.0 | htmlmin | 0.1.12 | przytulanieface-hub | 0.1.2 |
| idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 | niezrównoważona nauka | 0.8.1 |
| importlib-metadata | 3.10.0 | ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.6.3 | isodate | 0.6.0 |
| jegodangerous | 1.1.0 | jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 |
| jsonschema | 3.2.0 | jupyter-client | 6.1.12 | jupyter-core | 4.7.1 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.8.0 |
| Przetwarzanie wstępne protokołu Keras | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 | Koale | 1.8.2 |
| koreański kalendarz księżycowy | 0.2.1 | langcodes | 3.3.0 | libclang | 13.0.0 |
| lightgbm | 3.3.2 | llvmlite | 0.38.0 | KsiężycowyCalendar | 0.0.9 |
| Mako | 1.1.3 | Znaczniki języka Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 2.0.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.1 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.18.1 | mlflow-skinny | 1.24.0 | multimethod | 1,7 |
| szmurhash | 1.0.5 | nbclient | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 |
| nbformat | 5.1.3 | nest-asyncio | 1.5.1 | networkx | 2,5 |
| nltk | 3.6.1 | notes | 6.3.0 | numba | 0.55.1 |
| numpy | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| opakowanie | 21,3 | Pandas | 1.2.4 | Profilowanie biblioteki pandas | 3.1.0 |
| pandocfilters | 1.4.3 | paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 |
| pathy | 0.6.0 | Patsy | 0.5.1 | petastorm | 0.11.4 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Poduszka | 8.2.0 | 21.0.1 | kreślenie | 5.5.0 | |
| pmdarima | 1.8.4 | preshed | 3.0.5 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
| prorok | 1.0.1 | protobuf | 3.17.2 | psutil | 5.8.0 |
| psycopg2 | 2.8.5 | ptyprocess | 0.7.0 | pyarrow | 4.0.0 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.9.1 |
| pycparser | 2,20 | pydantic | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 |
| PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.4.0 |
| pyodbc | 4.0.30 | pyparsing | 2.4.7 | pirstent | 0.17.3 |
| pystan | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 | python-dateutil | 2.8.1 |
| Python-editor | 1.0.4 | python-engineio | 4.3.0 | python-socketio | 5.4.1 |
| pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 |
| pyzmq | 20.0.0 | regex | 2021.4.4 | żądania | 2.25.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 | rsa | 4.7.2 |
| s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 | scikit-learn | 0.24.1 |
| scipy | 1.6.2 | seaborn | 0.11.1 | Send2Trash | 1.5.0 |
| setuptools | 52.0.0 | setuptools-git | 1.2 | Shap | 0.40.0 |
| simplejson | 3.17.2 | Sześć | 1.15.0 | krajalnica | 0.0.7 |
| smart-open | 5.2.0 | smmap | 3.0.5 | spacy | 3.2.1 |
| spacy-legacy | 3.0.8 | spacy-loggers | 1.0.1 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
| sqlparse | 0.4.1 | srsly | 2.4.1 | ssh-import-id | 5.10 |
| statsmodels | 0.12.2 | tabulacji | 0.8.7 | splątane-up-in-unicode | 0.1.0 |
| Wytrzymałość | 6.2.0 | tablica tensorboard | 2.8.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-profile | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow | 2.8.0 |
| tensorflow-estimator | 2.8.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.24.0 | termcolor | 1.1.0 |
| terminado | 0.9.4 | ścieżka testowa | 0.4.4 | tf-estimator-nightly | 2.8.0.dev2021212109 |
| cienki | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 | tokenizatory | 0.10.3 |
| pochodnia | 1.10.2+cu111 | torchvision | 0.11.3+cu111 | tornado | 6.1 |
| tqdm | 4.59.0 | traitlety | 5.0.5 | Transformatory | 4.16.2 |
| typer | 0.3.2 | wpisywanie rozszerzeń | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 |
| nienadzorowane uaktualnienia | 0.1 | urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 |
| Wizje | 0.7.4 | wasabi | 0.8.2 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 | Werkzeug | 1.0.1 |
| koło | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 | zawijanie | 1.12.1 |
| xgboost | 1.5.2 | zipp | 3.4.1 |
Pakiety platformy Spark zawierające moduły języka Python
| Pakiet Platformy Spark | Moduł języka Python | Wersja |
|---|---|---|
| ramki grafu | ramki grafu | 0.8.2-db1-spark3.2 |
Biblioteki R
Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS.
Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS środowisko Databricks Runtime 10.4 LTS ML zawiera następujące elementy JAR:
Klastry procesora CPU
| Identyfikator grupy | Identyfikator artefaktu | Wersja |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.18.1-23eb1ef |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.5.2 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.5.2 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.24.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.24.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
Klastry procesora GPU
| Identyfikator grupy | Identyfikator artefaktu | Wersja |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.18.1-23eb1ef |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.5.2 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.5.2 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.24.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.24.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |