Databricks Runtime 13.3 LTS for Machine Learning
Środowisko Databricks Runtime 13.3 LTS for Machine Learning zapewnia gotowe do użycia środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych oparte na środowisku Databricks Runtime 13.3 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 13.3 LTS ML jest oparte na środowisku Databricks Runtime 13.3 LTS. Aby uzyskać informacje na temat nowości w środowisku Databricks Runtime 13.3 LTS, w tym apache Spark MLlib i SparkR, zobacz informacje o wersji środowiska Databricks Runtime 13.3 LTS .
Zmiany w magazynie funkcji usługi Databricks
- Środowisko Databricks Runtime 13.3 LTS ML zawiera klienta magazynu funkcji w wersji 0.14.0. W przypadku wersji klienta w wersji 0.14.0 lub nowszej należy określić kolumny klucza sygnatury czasowej w argumencie
primary_keys. Klucze sygnatury czasowej są częścią "kluczy podstawowych", które jednoznacznie identyfikują każdy wiersz w tabeli funkcji. - Teraz można wykluczyć wartości funkcji ze znacznikami czasu przed określoną godziną z zestawu treningowego. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Ustawianie limitu czasu dla wartości funkcji historycznych.
- Funkcje uczenia maszynowego można teraz obliczyć na żądanie w czasie wnioskowania. Logika obliczeniowa funkcji, modele i dane są zarządzane przez wykaz aparatu Unity. Umożliwia to modelom obliczanie funkcji przy użyciu danych wejściowych, które są dostępne tylko w czasie wnioskowania, takich jak bieżąca lokalizacja użytkownika. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Funkcje obliczeniowe na żądanie przy użyciu funkcji zdefiniowanych przez użytkownika języka Python.
Środowisko systemu
Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 13.3 LTS ML różni się od środowiska Databricks Runtime 13.3 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 11.7
- cuDNN 8.5.0.96-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 7.2.2
Środowisko Databricks Runtime 13.3 LTS ML zawiera bibliotekę XGBoost 1.7.3, która nie obsługuje klastrów gpu z możliwościami obliczeniowymi 5.2 i nowszymi.
Pakiet miniconda został usunięty z środowiska Databricks Runtime 13.0 ML lub nowszego.
Biblioteki
W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 13.3 LTS ML, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 13.3 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 13.3 LTS ML obejmuje następujące biblioteki najwyższego poziomu:
- GraphFrames
- Horovod i HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Biblioteki języka Python
Środowisko Databricks Runtime 13.3 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 13.3 LTS ML zawiera również następujące pakiety:
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.20.0
Aby odtworzyć środowisko Języka Python środowiska Databricks Runtime ML w lokalnym środowisku wirtualnym języka Python, pobierz plik requirements-13.3.txt i uruchom polecenie pip install -r requirements-13.3.txt. To polecenie instaluje wszystkie biblioteki typu open source używane przez usługę Databricks Runtime ML, ale nie instaluje bibliotek opracowanych przez usługę Databricks, takich jak databricks-automl, databricks-feature-storelub rozwidlenie usługi Databricks .hyperopt
Biblioteki języka Python w klastrach procesora CPU
| Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | przyspieszać | 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 | limit czasu asynchronicznego | 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 (czarny) | 22.6.0 | wybielacz | 4.1.0 | kierunkowskaz | 1.4 |
| blis | 0.7.10 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
| cachetools | 4.2.4 | katalog | 2.0.9 | kodery kategorii | 2.6.1 |
| certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | kliknięcie | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 |
| cmdstanpy | 1.1.0 | słodycze | 0.1.0 | configparser | 5.2.0 |
| konwertuj | 2.4.0 | kryptografia | 37.0.1 | rowerzysta | 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 | usługi Power BI | 2.13.1 |
| dbl-tempo | 0.1.23 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.0 |
| dekorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | koper | 0.3.4 |
| diskcache | 5.6.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0,12 |
| punkty wejścia | 0,4 | efem | 4.1.4 | evaluate | 0.4.0 |
| Wykonywanie | 1.2.0 | aspekty — omówienie | 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 |
| zamrożona lista | 1.4.0 | fsspec | 2022.7.1 | przyszłość | 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 |
| makaron google | 0.2.0 | google-resumable-media | 2.5.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 |
| greenlet | 1.1.1 | grpcio | 1.48.1 | stan obiektu grpcio | 1.48.1 |
| gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 | h11 | 0.14.0 |
| h5py | 3.7.0 | wakacje | 0.27.1 | horovod | 0.28.1 |
| htmlmin | 0.1.12 | httplib2 | 0.20.2 | httptools | 0.6.0 |
| przytulanieface-hub | 0.16.4 | idna | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 |
| niezrównoważona nauka | 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 | jegodangerous | 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 | KsiężycowyCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 |
| Znaczniki języka Markdown | 3.3.4 | MarkupSafe | 2.0.1 | Zefir | 3.20.1 |
| matplotlib | 3.5.2 | biblioteka matplotlib-inline | 0.1.6 | Mccabe | 0.7.0 |
| mistune | 0.8.4 | mleap | 0.20.0 | mlflow-skinny | 2.5.0 |
| więcej itertools | 8.10.0 | msgpack | 1.0.5 | multidict | 6.0.4 |
| multimethod | 1.9.1 | przetwarzanie wieloprocesowe | 0.70.12.2 | szmurhash | 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 |
| notes | 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 | opakowanie | 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 | Poduszka | 9.2.0 |
| 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 | kreślenie | 5.9.0 | |
| wtyczka | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.3 | kundel | 1.7.0 |
| preshed | 3.0.8 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 |
| prorok | 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 |
| pirstent | 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 | żądania | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| Odpowiedzi | 0.18.0 | lina | 1.7.0 | rsa | 4.9 |
| s3transfer | 0.6.0 | bezpiecznetensory | 0.3.1 | scikit-learn | 1.1.1 |
| scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
| Send2Trash | 1.8.0 | transformatory zdań | 2.2.2 | element zdania | 0.1.99 |
| setuptools | 63.4.1 | Shap | 0.41.0 | simplejson | 3.17.6 |
| Sześć | 1.16.0 | krajalnica | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 |
| smmap | 5.0.0 | wąchanie | 1.2.0 | soundfile | 0.12.1 |
| zupy | 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 | gwiazdka | 0.27.0 |
| statsmodels | 0.13.2 | tabulacji | 0.8.10 | splątane-up-in-unicode | 0.2.0 |
| Wytrzymałość | 8.1.0 | tablica 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 | ścieżka testowa | 0.6.0 | cienki | 8.1.10 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tiktoken | 0.4.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| tokenizatory | 0.13.3 | tomli | 2.0.1 | pochodnia | 1.13.1+procesor |
| torchvision | 0.14.1+ procesor | tornado | 6.1 | tqdm | 4.64.1 |
| traitlety | 5.1.1 | Transformatory | 4.30.2 | osłona typów | 2.13.3 |
| typer | 0.7.0 | inspekcja wpisywania | 0.9.0 | typing_extensions | 4.3.0 |
| ujson | 5.4.0 | nienadzorowane uaktualnienia | 0.1 | urllib3 | 1.26.11 |
| uvicorn | 0.23.1 | uvloop | 0.17.0 | virtualenv | 20.16.3 |
| Wizje | 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 | koło | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 |
| wordcloud | 1.9.2 | zawijanie | 1.14.1 | xgboost | 1.7.6 |
| xxhash | 3.2.0 | yapf | 0.31.0 | Yarl | 1.9.2 |
| profilowanie danych | 4.2.0 | zipp | 3.8.0 |
Biblioteki języka Python w klastrach gpu
| Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja | Biblioteka | Wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | przyspieszać | 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 | limit czasu asynchronicznego | 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 (czarny) | 22.6.0 | wybielacz | 4.1.0 | kierunkowskaz | 1.4 |
| blis | 0.7.10 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
| cachetools | 4.2.4 | katalog | 2.0.9 | kodery kategorii | 2.6.1 |
| certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| charset-normalizer | 2.0.4 | kliknięcie | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 |
| cmdstanpy | 1.1.0 | słodycze | 0.1.0 | configparser | 5.2.0 |
| konwertuj | 2.4.0 | kryptografia | 37.0.1 | rowerzysta | 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 | usługi Power BI | 2.13.1 |
| dbl-tempo | 0.1.23 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.0 |
| dekorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | koper | 0.3.4 |
| diskcache | 5.6.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0,12 |
| einops | 0.6.1 | punkty wejścia | 0,4 | efem | 4.1.4 |
| evaluate | 0.4.0 | Wykonywanie | 1.2.0 | aspekty — omówienie | 1.0.3 |
| fastapi | 0.98.0 | fastjsonschema | 2.18.0 | fasttext | 0.9.2 |
| filelock | 3.6.0 | flash-attn | 1.0.7 | Flask | 1.1.2+db1 |
| flatbuffers | 23.5.26 | fonttools | 4.25.0 | zamrożona lista | 1.4.0 |
| fsspec | 2022.7.1 | przyszłość | 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 | makaron google | 0.2.0 |
| google-resumable-media | 2.5.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 | greenlet | 1.1.1 |
| grpcio | 1.48.1 | stan obiektu grpcio | 1.48.1 | gunicorn | 20.1.0 |
| gviz-api | 1.10.0 | h11 | 0.14.0 | h5py | 3.7.0 |
| wakacje | 0.27.1 | horovod | 0.28.1 | htmlmin | 0.1.12 |
| httplib2 | 0.20.2 | httptools | 0.6.0 | przytulanieface-hub | 0.16.4 |
| idna | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 | niezrównoważona nauka | 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 | jegodangerous | 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 |
| KsiężycowyCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 | Znaczniki języka Markdown | 3.3.4 |
| MarkupSafe | 2.0.1 | Zefir | 3.20.1 | matplotlib | 3.5.2 |
| biblioteka matplotlib-inline | 0.1.6 | Mccabe | 0.7.0 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.20.0 | mlflow-skinny | 2.5.0 | więcej itertools | 8.10.0 |
| msgpack | 1.0.5 | multidict | 6.0.4 | multimethod | 1.9.1 |
| przetwarzanie wieloprocesowe | 0.70.12.2 | szmurhash | 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 | notes | 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 | opakowanie | 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 | Poduszka | 9.2.0 | 22.2.2 | |
| platformdirs | 2.5.2 | kreślenie | 5.9.0 | wtyczka | 1.0.0 |
| pmdarima | 2.0.3 | kundel | 1.7.0 | preshed | 3.0.8 |
| prompt-toolkit | 3.0.36 | prorok | 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 | pirstent | 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 | żądania | 2.28.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | Odpowiedzi | 0.18.0 | lina | 1.7.0 |
| rsa | 4.9 | s3transfer | 0.6.0 | bezpiecznetensory | 0.3.1 |
| scikit-learn | 1.1.1 | scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 |
| SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | transformatory zdań | 2.2.2 |
| element zdania | 0.1.99 | setuptools | 63.4.1 | Shap | 0.41.0 |
| simplejson | 3.17.6 | Sześć | 1.16.0 | krajalnica | 0.0.7 |
| smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 | wąchanie | 1.2.0 |
| soundfile | 0.12.1 | zupy | 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 |
| gwiazdka | 0.27.0 | statsmodels | 0.13.2 | tabulacji | 0.8.10 |
| splątane-up-in-unicode | 0.2.0 | Wytrzymałość | 8.1.0 | tablica 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 | ścieżka testowa | 0.6.0 |
| cienki | 8.1.10 | threadpoolctl | 2.2.0 | tiktoken | 0.4.0 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizatory | 0.13.3 | tomli | 2.0.1 |
| pochodnia | 1.13.1+cu117 | torchvision | 0.14.1+cu117 | tornado | 6.1 |
| tqdm | 4.64.1 | traitlety | 5.1.1 | Transformatory | 4.30.2 |
| osłona typów | 2.13.3 | typer | 0.7.0 | inspekcja wpisywania | 0.9.0 |
| typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 | nienadzorowane uaktualnienia | 0.1 |
| urllib3 | 1.26.11 | uvicorn | 0.23.1 | uvloop | 0.17.0 |
| virtualenv | 20.16.3 | Wizje | 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 | koło | 0.37.1 |
| widgetsnbextension | 3.6.1 | wordcloud | 1.9.2 | zawijanie | 1.14.1 |
| xgboost | 1.7.6 | xxhash | 3.2.0 | yapf | 0.31.0 |
| Yarl | 1.9.2 | profilowanie danych | 4.2.0 | zipp | 3.8.0 |
Biblioteki R
Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 13.3 LTS.
Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 13.3 LTS środowisko Databricks Runtime 13.3 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.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 |
Klastry procesora GPU
| Identyfikator grupy | Identyfikator artefaktu | Wersja |
|---|---|---|
| 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 |