Dela via

Databricks Runtime 7.6 för Machine Learning (EoS)

  • Artikel

Kommentar

Stödet för den här Databricks Runtime-versionen har upphört. Information om slutdatumet för support finns i Historik över supportens slut. Alla Databricks Runtime-versioner som stöds finns i Databricks Runtime-versionsanteckningar och kompatibilitet.

Databricks släppte den här versionen i februari 2021.

Databricks Runtime 7.6 för Machine Learning ger en färdig miljö för maskininlärning och datavetenskap baserat på Databricks Runtime 7.6 (EoS). Databricks Runtime ML innehåller många populära maskininlärningsbibliotek, inklusive TensorFlow, PyTorch och XGBoost. Den stöder även distribuerad djupinlärningsträning med Horovod.

Mer information, inklusive instruktioner för att skapa ett Databricks Runtime ML-kluster, finns i AI och maskininlärning på Databricks.

Hjälp med migrering från Databricks Runtime 6.x finns i Migreringsguiden för Databricks Runtime 7.x (EoS).

Nya funktioner och större ändringar

Databricks Runtime 7.6 ML bygger på Databricks Runtime 7.6. Information om nyheter i Databricks Runtime 7.6, inklusive Apache Spark MLlib och SparkR, finns i viktig information om Databricks Runtime 7.6 (EoS).

Utfasningar

  • Tensoflow 1.x stöds inte i den kommande större versionen av Databricks Runtime
  • Följande CUDA-paket är inaktuella och tas bort i den kommande större versionen av Databricks Runtime:
    • cuda-command-line-tools
    • cuda-compiler
    • cuda-cudart-dev
    • cuda-manschett
    • cuda-cufft-dev
    • cuda-cuobjdump
    • cuda-cupti
    • cuda-curand
    • cuda-curand-dev
    • cuda-cusolver
    • cuda-cusolver-dev
    • cuda-cusparse
    • cuda-cusparse-dev
    • cuda-documentation
    • cuda-driver-dev
    • cuda-gdb
    • cuda-gpu-library-advisor
    • cuda-libraries-dev
    • cuda-license
    • cuda-memcheck
    • cuda-minimal-build
    • cuda-misc-headers
    • cuda-npp
    • cuda-npp-dev
    • cuda-nsight
    • cuda-nvcc
    • cuda-nvdisasm
    • cuda-nvgraph
    • cuda-nvgraph-dev
    • cuda-nvjpeg
    • cuda-nvjpeg-dev
    • cuda-nvml-dev
    • cuda-nvprune
    • cuda-nvrtc-dev
    • cuda-nvvp
    • cuda-samples
    • cuda-sanitizer-api
    • cuda-toolkit
    • cuda-tools
    • cuda-visual-tools
    • freeglut3
    • libcublas-dev
    • libcudnn7-dev
    • libdrm-dev
    • libegl1
    • libegm-mesa0
    • libgbl1-mesa-dev
    • libgbm1
    • libgles1
    • libgles2
    • libglu1-mesa
    • libglu1-mesa-dev
    • libnccl-dev
    • libnvinfer-dev
    • libnvinfer-plugin-dev
    • libopengl0
    • libwayland-server0
    • libx11-xcb-dev
    • libxcb-dri2-0-dev
    • libxcb-dri3-dev
    • libxcb-glx0-dev
    • libxcb-present-dev
    • libxcb-randr0
    • libxcb-randr0-dev
    • libxcb-render0-dev
    • libxcb-shape0-dev
    • libxcb-sync-dev
    • libxcb-xfixes0
    • libxcb-xfixes0-dev
    • libxdamage-dev
    • libxext-dev
    • libxfixes-dev
    • libxi-dev
    • libxmu-dev
    • libxmu-headers
    • libxshmfence-dev
    • libxxf86vm-dev
    • mesa-common-dev
    • nsight-compute
    • nsight-system
    • x11proto-damage-dev
    • x11proto-fixes-dev
    • x11proto-input-dev
    • x11proto-xext-dev
    • x11proto-xf86vidmode-dev

Större ändringar i Databricks Runtime ML Python-miljön

Se Databricks Runtime 7.6 (EoS) för större ändringar i Databricks Runtime Python-miljön. En fullständig lista över installerade Python-paket och deras versioner finns i Python-bibliotek.

Uppgraderade Python-paket

  • databricks-cli 0.14.0 –> 0.14.1
  • koalas 1.4.0 -> 1.5.0
  • lightgbm 2.3.0 -> 3.1.1
  • mlflow 1.12.1 -> 1.13.1
  • plotly 4.12.0 -> 4.14.1
  • pytorch 1.7.0 -> 1.7.1
  • torchvision 0.8.1 -> 0.8.2
  • xgboost 1.2.1 -> 1.3.1

Förbättringar

PySpark-integrering av XGBoost (offentlig förhandsversion)

XGBoost-integreringen med PySpark har förbättrats. Paketet sparkdl 2.1.0-db5 innehåller två nya PySpark ML-skattningar XgboostRegressor och XgboostClassifier, som gör det möjligt för användare att träna XGBoost-modeller i PySpark ML-pipelines.

Innan den här versionen var XGBoost inte integrerat med PySpark. Användarna var tvungna att antingen använda xgboost4j-spark i Scala eller bryta PySpark ML-pipelinen, samla in Spark DataFrame på drivrutinen som en Pandas DataFrame och använda Python-paketet xgboost. Mer information finns i dokumentationen om Sparkdl API och Använda XGBoost på Azure Databricks .

Systemmiljö

Systemmiljön i Databricks Runtime 7.6 ML skiljer sig från Databricks Runtime 7.6 på följande sätt:

Bibliotek

I följande avsnitt visas de bibliotek som ingår i Databricks Runtime 7.6 ML som skiljer sig från de som ingår i Databricks Runtime 7.6.

I detta avsnitt:

Bibliotek på den översta nivån

Databricks Runtime 7.6 ML innehåller följande bibliotek på den översta nivån:

Python-bibliotek

Databricks Runtime 7.6 ML använder Conda för Python-pakethantering och innehåller många populära ML-paket.

Förutom de paket som anges i Conda-miljöerna i följande avsnitt installerar Databricks Runtime 7.6 ML även följande paket:

  • hyperopt 0.2.5.db1
  • sparkdl 2.1.0-db5

Python-bibliotek i CPU-kluster

name: databricks-ml
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.9.0=py37_0
  - asn1crypto=1.3.0=py37_1
  - astor=0.8.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - backports=1.0=pyhd3eb1b0_2
  - bcrypt=3.2.0=py37h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py37_0
  - boto3=1.12.0=py_0
  - botocore=1.15.0=py_0
  - c-ares=1.17.1=h27cfd23_0
  - ca-certificates=2021.1.19=h06a4308_1 # (updated from h06a4308_0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - cachetools=4.2.0=pyhd3eb1b0_0
  - certifi=2020.12.5=py37h06a4308_0
  - cffi=1.14.0=py37he30daa8_1 # (updated from py37h2e261b9_0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - chardet=3.0.4=py37h06a4308_1003
  - click=7.0=py37_0
  - cloudpickle=1.4.1=py_0
  - configparser=3.7.4=py37_0
  - cpuonly=1.0=0
  - cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - cython=0.29.15=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.1=py_0
  - dill=0.3.1.1=py37_1
  - docutils=0.15.2=py37_0
  - entrypoints=0.3=py37_0
  - flask=1.1.1=py_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - future=0.18.2=py37_1
  - gast=0.3.3=py_0
  - gitdb=4.0.5=py_0
  - gitpython=3.1.0=py_0
  - google-auth=1.11.2=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
  - gunicorn=20.0.4=py37_0
  - h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.8=py37_0
  - intel-openmp=2020.0=166
  - ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
  - ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
  - ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
  - isodate=0.6.0=py_1
  - itsdangerous=1.1.0=py37_0
  - jedi=0.17.2=py37h06a4308_1
  - jinja2=2.11.1=py_0
  - jmespath=0.10.0=py_0
  - joblib=0.14.1=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=5.3.4=py37_0
  - jupyter_core=4.6.1=py37_0
  - kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
  - krb5=1.17.1=h173b8e3_0 # (updated from 1.16.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.3=he6710b0_2 # (updated from 3.2.1 in May 26, 2021 maintenance update)
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libpq=12.2=h20c2e04_0 # (updated from 11.2 in May 26, 2021 maintenance update)
  - libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_0
  - libuv=1.40.0=h7b6447c_0
  - lightgbm=3.1.1=py37h2531618_0
  - lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
  - mako=1.1.2=py_0
  - markdown=3.1.1=py37_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h14c3975_1
  - matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
  - mkl=2020.0=166
  - mkl-service=2.3.0=py37he8ac12f_0
  - mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.4=py_1
  - ninja=1.10.2=py37hff7bd54_0
  - nltk=3.4.5=py37_0
  - numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
  - numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openssl=1.1.1k=h27cfd23_0 # (updated from 1.1.1i in May 26, 2021 maintenance update)
  - packaging=20.1=py_0
  - pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
  - paramiko=2.7.1=py_0
  - parso=0.7.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
  - pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
  - pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
  - pip=20.0.2=py37_3
  - plotly=4.14.1=pyhd3eb1b0_0
  - prompt_toolkit=3.0.3=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
  - psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.6=py37h3c74f83_1 # (updated from 2.8.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - ptyprocess=0.6.0=pyhd3eb1b0_2
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.8=py_0
  - pycparser=2.19=py37_0
  - pygments=2.5.2=py_0
  - pyjwt=2.0.1=py37h06a4308_0
  - pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
  - pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=pyhd3eb1b0_1
  - pyparsing=2.4.6=py_0
  - pysocks=1.7.1=py37_1
  - python=3.7.10=hdb3f193_0 # (updated from 3.7.6 in May 26, 2021 maintenance update)
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.7.1=py3.7_cpu_0
  - pytz=2019.3=py_0
  - pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
  - readline=8.1=h27cfd23_0 # (updated from 7.0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - requests=2.22.0=py37_1
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py37_2
  - rsa=4.0=py_0
  - s3transfer=0.3.4=pyhd3eb1b0_0
  - scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
  - scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
  - setuptools=45.2.0=py37_0
  - simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
  - six=1.14.0=py37h06a4308_0
  - smmap=3.0.4=py_0
  - sqlite=3.35.4=hdfb4753_0 # (updated from 3.31.1 in May 26, 2021 maintenance update)
  - sqlparse=0.4.1=py_0
  - statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.3=py37_0
  - tk=8.6.10=hbc83047_0 # (updated from 8.6.8 in May 26, 2021 maintenance update)
  - torchvision=0.8.2=py37_cpu
  - tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
  - tqdm=4.42.1=py_0
  - traitlets=4.3.3=py37_0
  - typing_extensions=3.7.4.3=py_0
  - unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
  - urllib3=1.25.8=py37_0
  - wcwidth=0.1.8=py_0
  - websocket-client=0.56.0=py37_0
  - werkzeug=1.0.0=py_0
  - wheel=0.34.2=py37_0
  - wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
  - xz=5.2.5=h7b6447c_0 # (updated from 5.2.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - zeromq=4.3.1=he6710b0_3
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
      - astunparse==1.6.3
      - azure-core==1.10.0
      - azure-storage-blob==12.7.0
      - databricks-cli==0.14.1
      - diskcache==5.1.0
      - docker==4.4.1
      - gorilla==0.3.0
      - horovod==0.20.3
      - joblibspark==0.3.0
      - keras-preprocessing==1.1.2
      - koalas==1.5.0
      - mleap==0.16.1
      - mlflow==1.13.1
      - msrest==0.6.19
      - opt-einsum==3.3.0
      - petastorm==0.9.7
      - pyarrow==1.0.1
      - pyyaml==5.4
      - querystring-parser==1.2.4
      - seaborn==0.10.0
      - spark-tensorflow-distributor==0.1.0
      - tensorboard==2.3.0
      - tensorboard-plugin-wit==1.8.0
      - tensorflow-cpu==2.3.1
      - tensorflow-estimator==2.3.0
      - termcolor==1.1.0
      - xgboost==1.3.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml

Python-bibliotek i GPU-kluster

name: databricks-ml-gpu
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.9.0=py37_0
  - asn1crypto=1.3.0=py37_1
  - astor=0.8.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - backports=1.0=pyhd3eb1b0_2
  - bcrypt=3.2.0=py37h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py37_0
  - boto3=1.12.0=py_0
  - botocore=1.15.0=py_0
  - c-ares=1.17.1=h27cfd23_0
  - ca-certificates=2021.1.19=h06a4308_1 # (updated from h06a4308_0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - cachetools=4.2.0=pyhd3eb1b0_0
  - certifi=2020.12.5=py37h06a4308_0
  - cffi=1.14.0=py37he30daa8_1 # (updated from py37h2e261b9_0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - chardet=3.0.4=py37h06a4308_1003
  - click=7.0=py37_0
  - cloudpickle=1.4.1=py_0
  - configparser=3.7.4=py37_0
  - cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
  - cudatoolkit=10.1.243=h6bb024c_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - cython=0.29.15=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.1=py_0
  - dill=0.3.1.1=py37_1
  - docutils=0.15.2=py37_0
  - entrypoints=0.3=py37_0
  - flask=1.1.1=py_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - future=0.18.2=py37_1
  - gast=0.3.3=py_0
  - gitdb=4.0.5=py_0
  - gitpython=3.1.0=py_0
  - google-auth=1.11.2=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
  - gunicorn=20.0.4=py37_0
  - h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.8=py37_0
  - intel-openmp=2020.0=166
  - ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
  - ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
  - ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
  - isodate=0.6.0=py_1
  - itsdangerous=1.1.0=py37_0
  - jedi=0.17.2=py37h06a4308_1
  - jinja2=2.11.1=py_0
  - jmespath=0.10.0=py_0
  - joblib=0.14.1=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=5.3.4=py37_0
  - jupyter_core=4.6.1=py37_0
  - kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
  - krb5=1.17.1=h173b8e3_0 # (updated from 1.16.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.3=he6710b0_2 # (updated from 3.2.1 in May 26, 2021 maintenance update)
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libpq=12.2=h20c2e04_0 # (updated from 11.2 in May 26, 2021 maintenance update)
  - libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_0
  - libuv=1.40.0=h7b6447c_0
  - lightgbm=3.1.1=py37h2531618_0
  - lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
  - mako=1.1.2=py_0
  - markdown=3.1.1=py37_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h14c3975_1
  - matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
  - mkl=2020.0=166
  - mkl-service=2.3.0=py37he8ac12f_0
  - mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.4=py_1
  - ninja=1.10.2=py37hff7bd54_0
  - nltk=3.4.5=py37_0
  - numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
  - numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openssl=1.1.1k=h27cfd23_0 # (updated from 1.1.1i in May 26, 2021 maintenance update)
  - packaging=20.1=py_0
  - pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
  - paramiko=2.7.1=py_0
  - parso=0.7.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
  - pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
  - pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
  - pip=20.0.2=py37_3
  - plotly=4.14.1=pyhd3eb1b0_0
  - prompt_toolkit=3.0.3=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
  - psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.6=py37h3c74f83_1 # (updated from 2.8.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - ptyprocess=0.6.0=pyhd3eb1b0_2
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.8=py_0
  - pycparser=2.19=py37_0
  - pygments=2.5.2=py_0
  - pyjwt=2.0.1=py37h06a4308_0
  - pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
  - pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=pyhd3eb1b0_1
  - pyparsing=2.4.6=py_0
  - pysocks=1.7.1=py37_1
  - python=3.7.10=hdb3f193_0 # (updated from 3.7.6 in May 26, 2021 maintenance update)
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.7.1=py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0
  - pytz=2019.3=py_0
  - pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
  - readline=8.1=h27cfd23_0 # (updated from 7.0 in May 26, 2021 maintenance update)
  - requests=2.22.0=py37_1
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py37_2
  - rsa=4.0=py_0
  - s3transfer=0.3.4=pyhd3eb1b0_0
  - scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
  - scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
  - setuptools=45.2.0=py37_0
  - simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
  - six=1.14.0=py37h06a4308_0
  - smmap=3.0.4=py_0
  - sqlite=3.35.4=hdfb4753_0 # (updated from 3.31.1 in May 26, 2021 maintenance update)
  - sqlparse=0.4.1=py_0
  - statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.3=py37_0
  - tk=8.6.10=hbc83047_0 # (updated from 8.6.8 in May 26, 2021 maintenance update)
  - torchvision=0.8.2=py37_cu101
  - tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
  - tqdm=4.42.1=py_0
  - traitlets=4.3.3=py37_0
  - typing_extensions=3.7.4.3=py_0
  - unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
  - urllib3=1.25.8=py37_0
  - wcwidth=0.1.8=py_0
  - websocket-client=0.56.0=py37_0
  - werkzeug=1.0.0=py_0
  - wheel=0.34.2=py37_0
  - wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
  - xz=5.2.5=h7b6447c_0 # (updated from 5.2.4 in May 26, 2021 maintenance update)
  - zeromq=4.3.1=he6710b0_3
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
      - astunparse==1.6.3
      - azure-core==1.10.0
      - azure-storage-blob==12.7.0
      - databricks-cli==0.14.1
      - diskcache==5.1.0
      - docker==4.4.1
      - gorilla==0.3.0
      - horovod==0.20.3
      - joblibspark==0.3.0
      - keras-preprocessing==1.1.2
      - koalas==1.5.0
      - mleap==0.16.1
      - mlflow==1.13.1
      - msrest==0.6.19
      - opt-einsum==3.3.0
      - petastorm==0.9.7
      - pyarrow==1.0.1
      - pyyaml==5.4
      - querystring-parser==1.2.4
      - seaborn==0.10.0
      - spark-tensorflow-distributor==0.1.0
      - tensorboard==2.3.0
      - tensorboard-plugin-wit==1.8.0
      - tensorflow==2.3.1
      - tensorflow-estimator==2.3.0
      - termcolor==1.1.0
      - xgboost==1.3.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu

Spark-paket som innehåller Python-moduler

Spark-paket Python-modul Version
graphframes graphframes 0.8.1-db1-spark3.0

R-bibliotek

R-biblioteken är identiska med R-biblioteken i Databricks Runtime 7.6.

Java- och Scala-bibliotek (Scala 2.12-kluster)

Förutom Java- och Scala-bibliotek i Databricks Runtime 7.6 innehåller Databricks Runtime 7.6 ML följande JAR:er:

CPU-kluster

Grupp-ID Artefakt-ID Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.17.3-4882dc3
ml.dmlc xgboost4j-spark_2.12 1.2.0
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.2.0
org.mlflow mlflow-client 1.13.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

GPU-kluster

Grupp-ID Artefakt-ID Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.17.3-4882dc3
ml.dmlc xgboost4j-spark-gpu_2.12 1.2.0
ml.dmlc xgboost4j-gpu_2.12 1.2.0
org.mlflow mlflow-client 1.13.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0