참고
이 Databricks Runtime 버전에 대한 지원이 종료되었습니다. 지원 종료 날짜는 지원 종료 및 수명 종료 기록을 참조하세요. 지원되는 모든 Databricks Runtime 버전은 Databricks Runtime 릴리스 정보 버전 및 호환성을 참조하세요.
Machine Learning을 위한 Databricks Runtime 10.4 LTS는 Databricks Runtime 10.4 LTS(EoS)를 기반으로 머신 러닝 및 데이터 사이언스를 위한 바로 사용 가능한 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.
Databricks Runtime ML 클러스터 만들기 지침을 포함한 자세한 내용은 Databricks의 AI 및 기계 학습을 참조하세요.
새로운 기능 및 향상 기능
Databricks Runtime 10.4 LTS ML은 Databricks Runtime 10.4 LTS를 기반으로 빌드되었습니다. Apache Spark MLlib 및 SparkR을 포함하여 Databricks Runtime 10.4 LTS의 새로운 기능과 관련된 자세한 내용은 Databricks Runtime 10.4 LTS(EoS) 릴리스 정보를 참조하세요.
AutoML의 향상된 기능
AutoML의 향상된 기능은 다음과 같습니다.
AutoML은 일반적으로 사용할 수 있습니다.
Databricks Runtime 10.4 LTS ML부터 AutoML을 일반적으로 사용할 수 있습니다.
누락된 값의 대체
이제 null 값을 대치하는 방법을 지정할 수 있습니다. 기본적으로 AutoML은 열 형식 및 내용에 따라 대체 메서드를 선택합니다. 자세한 내용은 누락된 값 대입을 참조하세요.)
UI에서 열 선택
분류 및 회귀 문제의 경우 이제 API 외에 UI를 사용하여 계산 중에 AutoML에서 무시해야 하는 열을 지정할 수 있습니다. 열 선택 참조하세요.
새 데이터 형식
이제 AutoML에서 숫자 배열 형식을 지원합니다.
생성된 Notebook 및 실험의 사용자 지정 위치
이제 AutoML에서 생성된 Notebook 및 실험을 저장해야 하는 작업 영역에서 위치를 지정할 수 있습니다.
experiment_dir 매개 변수를 사용합니다.
AutoML Python API 참조 참조하세요.
Databricks 기능 저장소의 개선 사항
Databricks 기능 저장소가 다음과 같이 개선되었습니다.
- 이제 기존 델타 테이블을 기능 테이블로 등록할 수 있습니다.
시스템 환경
Databricks Runtime 10.4 LTS ML의 시스템 환경은 다음과 같이 Databricks Runtime 10.4 LTS와 다릅니다.
-
DBUtils: Databricks Runtime ML에는 라이브러리 유틸리티(dbutils.library)(레거시)가 포함되어 있지 않습니다.
대신
%pip명령을 사용합니다. Notebook 범위 Python 라이브러리를 참조하십시오. - GPU 클러스터의 경우 Databricks Runtime ML에는 다음과 같은 NVIDIA GPU 라이브러리가 포함됩니다.
- 쿠다 11.0
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
라이브러리
다음 섹션에서는 Databricks Runtime 10.4 LTS에 포함된 라이브러리와 다른 Databricks Runtime 10.4 LTS ML에 포함된 라이브러리를 나열합니다.
이 구역의 내용:
최상위 계층 라이브러리
Databricks Runtime 10.4 LTS ML에는 다음과 같은 최상위 라이브러리가 포함되어 있습니다.
- GraphFrames
- Horovod 및 HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector (스파크와 텐서플로우를 연결하는 커넥터)
- Tensorflow
- TensorBoard
Python 라이브러리
Databricks Runtime 10.4 LTS ML은 Python 패키지 관리에 Virtualenv를 사용하며 널리 사용되는 많은 ML 패키지를 포함합니다.
다음 섹션에 지정된 패키지 외에도 Databricks Runtime 10.4 LTS ML에는 다음 패키지도 포함됩니다.
- hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.2.0-db5
- feature_store 0.3.8
- automl 1.7.2
CPU 클러스터의 파이썬 라이브러리
로컬 Python 가상 환경에서 Databricks Runtime ML Python 환경을 재현하려면 requirements-10.4.txt 파일을 다운로드하고 pip install -r requirements-10.4.txt 실행합니다. 이 명령은 Databricks Runtime ML에서 사용하는 모든 open source 라이브러리를 설치하지만 databricks-automl, databricks-feature-store 또는 hyperopt Databricks 포크와 같은 Azure Databricks 개발된 라이브러리를 설치하지 않습니다.
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10(ISO-Rolling) | 애플리케이션 디렉토리 | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | 아스토르 | 0.8.1 | astunparse (파이썬 코드 분석 라이브러리) | 1.6.3 |
| 비동기 생성기 | 1.10 | 속성 | 20.3.0 | 백콜 | 0.2.0 |
| bcrypt (비크립트) | 3.2.0 | 비딕트 | 0.21.4 | 표백제 | 3.3.0 |
| 행복 | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | 보토코어 | 1.19.7 |
| 캐시툴즈 (cachetools) | 4.2.4 | 카탈로그 | 2.0.6 | 인증서 | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | 챠데트 | 4.0.0 | 클릭 | 7.1.2 |
| cloudpickle (클라우드피클) | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | 컨피그파서 | 5.0.1 |
| 변환날짜 | 2.3.2 | 암호화 | 3.4.7 | 사이클러 | 0.10.0 |
| 사이멤 | 2.0.5 | 사이톤 (Cython) | 0.29.23 | 데이터브릭스-오토ML-런타임 | 0.2.6 |
| databricks-cli (데이터브릭스 명령줄 인터페이스) | 0.16.3 | dbl-tempo | 0.1.2 | dbus-python | 1.2.16 |
| 데코레이터 | 5.0.6 | defusedxml (디퓨즈드 XML) | 0.7.1 | 딜 | 0.3.2 |
| 디스크 캐시 | 5.2.1 | distlib (디스트립 라이브러리) | 0.3.4 | 배포판 정보 | 0.23ubuntu1 |
| 엔트리포인트 | 0.3 | 에펨 | 4.1.3 | 측면 개요 | 1.0.0 |
| 패스트텍스트 (fasttext) | 0.9.2 | 파일 잠금 | 3.0.12 | 플라스크 (Flask) | 1.1.2 |
| 플랫버퍼스 | 2.0 | fsspec | 0.9.0 | 미래 | 0.18.2 |
| 가스트 | 0.4.0 | GitDB (기트 데이터베이스) | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| 구글 인증 (google-auth) | 1.22.1 | google-auth-oauthlib (구글 인증 OAuth 라이브러리) | 0.4.2 | 구글-파스타 | 0.2.0 |
| grpcio (Python용 gRPC 패키지) | 1.39.0 | gunicorn (구니콘) | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.1.0 | 히즈리 변환기 | 2.2.3 | 휴일 | 0.12 |
| 호로보드 (Horovod) | 0.23.0 | htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub (허깅페이스 허브) | 0.1.2 |
| 아이드나 | 2.10 | 이미지 해시 | 4.2.1 | imbalanced-learn (불균형-학습) | 0.8.1 |
| importlib-metadata | 3.10.0 | ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 |
| ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) | 0.2.0 | ipywidgets (아이파이위젯) | 7.6.3 | 아이소데이트 (ISO 날짜) | 0.6.0 |
| 위험하다 | 1.1.0 | Jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib (잡리브) | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 |
| JSON 스키마 | 3.2.0 | 주피터-클라이언트 (jupyter-client) | 6.1.12 | jupyter-core (주피터 핵심) | 4.7.1 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | 주피터랩 위젯 | 1.0.0 | Keras | 2.8.0 |
| Keras-Preprocessing | 1.1.2 | 키위솔버 (kiwisolver) | 1.3.1 | 코알라 | 1.8.2 |
| 한국 음력 달력 | 0.2.1 | 언어 코드 | 3.3.0 | libclang | 13.0.0 |
| lightgbm | 3.3.2 | llvmlite | 0.38.0 | 음력 달력 | 0.0.9 |
| 마코 (Mako) | 1.1.3 | Markdown(마크다운) | 3.3.3 | MarkupSafe (마크업세이프) | 2.0.1 |
| matplotlib (매트플롯립) | 3.4.2 | 미싱노 (missingno) | 0.5.1 | 미튠 | 0.8.4 |
| mleap | 0.18.1 | mlflow-스키니 | 1.24.0 | 다양한 방식 | 1.7 |
| 머머해시 (murmurhash) | 1.0.5 | nb클라이언트 | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 |
| nbformat | 5.1.3 | nest-asyncio (파이썬 비동기 I/O 라이브러리) | 1.5.1 | 네트워크엑스 | 2.5 |
| nltk (자연언어처리 도구) | 3.6.1 | 노트 | 6.3.0 | 넘바 | 0.55.1 |
| numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| 패키징 | 21.3 | 팬더 | 1.2.4 | 팬더스 프로파일링 | 3.1.0 |
| pandocfilters | 1.4.3 | 판미코 (Paramiko라는 Python 라이브러리) | 2.7.2 | 파르소 | 0.7.0 |
| 질환 | 0.6.0 | 희생양 | 0.5.1 | 페타스톰 | 0.11.4 |
| pexpect (피엑스펙트) | 4.8.0 | 피크 (phik) | 0.12.0 | 픽클쉐어 | 0.7.5 |
| 베개 | 8.2.0 | pip (파이썬 패키지 관리자) | 21.0.1 | plotly (데이터 시각화 라이브러리) | 5.5.0 |
| pmdarima | 1.8.4 | 프레셰드 | 3.0.5 | prometheus-client | 0.10.1 |
| prompt-toolkit (프롬프트 도구 키트) | 3.0.17 | 예언자 | 1.0.1 | 프로토버프 (protobuf) | 3.17.2 |
| psutil (시스템 및 프로세스 유틸리티용 Python 라이브러리) | 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 (파이썬 데이터 검증 및 설정 관리 라이브러리) | 1.8.2 |
| Pygments (파이그먼츠) | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 |
| PyNaCl | 1.4.0 | 파이썬 ODBC 라이브러리 pyodbc | 4.0.30 | pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) | 2.4.7 |
| pyrsistent | 0.17.3 | 피스탄 | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 |
| python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) | 2.8.1 | 파이썬 편집기 | 1.0.4 | Python-엔진IO | 4.3.0 |
| python-socketio | 5.4.1 | pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 |
| PyYAML | 5.4.1 | pyzmq | 20.0.0 | 정규식 | 2021년 4월 4일 |
| 요청 | 2.25.1 | requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket (요청-유닉스소켓) | 0.2.0 |
| RSA (암호화 알고리즘) | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 |
| scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) | 0.24.1 | scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) | 1.6.2 | 바다에서 태어난 | 0.11.1 |
| Send2Trash | 1.5.0 | setuptools (셋업툴즈) | 52.0.0 | setuptools-git | 1.2 |
| 샵 | 0.40.0 | simplejson | 3.17.2 | 6 | 1.15.0 |
| 슬라이서 | 0.0.7 | 스마트-오픈 | 5.2.0 | 스맵 | 3.0.5 |
| 넓은 | 3.2.1 | 스페이시-레거시 | 3.0.8 | 스페이시 로거즈 | 1.0.1 |
| 스파크-텐서플로-디스트리뷰터 | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.1 | 진짜 | 2.4.1 |
| ssh-import-id 명령어 | 5.10 | statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) | 0.12.2 | 표로 정리하다 | 0.8.7 |
| 유니코드에 얽히다 | 0.1.0 | 끈기 | 6.2.0 | 텐서보드 | 2.8.0 |
| tensorboard-data-server (텐서보드 데이터 서버) | 0.6.1 | 텐서보드-플러그인-프로필 | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit (텐서보드 플러그인 위트) | 1.8.1 |
| 텐서플로-CPU | 2.8.0 | 텐서플로우 에스티메이터 (tensorflow-estimator) | 2.8.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem (텐서플로우 입출력-GCS 파일 시스템) | 0.24.0 |
| 터칼라 (termcolor) | 1.1.0 | 완료 | 0.9.4 | 테스트 경로 | 0.4.4 |
| tf-estimator-nightly | 2.8.0.dev2021122109 | 띵크 | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 |
| 토크나이저 | 0.10.3 | 손전등 | 1.10.2+cpu | 토치비전 | 0.11.3+cpu |
| 토네이도 | 6.1 | tqdm | 4.59.0 | 트레잇렛츠 | 5.0.5 |
| 변환기 | 4.16.2 | 타이퍼 | 0.3.2 | 타이핑 익스텐션즈 (typing-extensions) | 3.7.4.3 |
| ujson (파이썬에서 JSON 직렬화를 위한 라이브러리) | 4.0.2 | 자동 업그레이드 | 0.1 | urllib3 | 1.25.11 |
| virtualenv | 20.4.1 | 비전 | 0.7.4 | 와사비 | 0.8.2 |
| wcwidth (문자의 표시 너비를 계산하는 함수) | 0.2.5 | 웹엔코딩스 | 0.5.1 | 웹소켓 클라이언트 | 0.57.0 |
| 도구 | 1.0.1 | 바퀴 | 0.36.2 | widgetsnbextension (위젯 확장 프로그램) | 3.5.1 |
| 포장된 | 1.12.1 | xgboost | 1.5.2 | 지퍼 | 3.4.1 |
Python 라이브러리의 GPU 클러스터에서의 사용
| 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 | 라이브러리 | 버전 |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.11.0 | Antergos Linux | 2015.10(ISO-Rolling) | 애플리케이션 디렉토리 | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 20.1.0 | 아스토르 | 0.8.1 | astunparse (파이썬 코드 분석 라이브러리) | 1.6.3 |
| 비동기 생성기 | 1.10 | 속성 | 20.3.0 | 백콜 | 0.2.0 |
| bcrypt (비크립트) | 3.2.0 | 비딕트 | 0.21.4 | 표백제 | 3.3.0 |
| 행복 | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | 보토코어 | 1.19.7 |
| 캐시툴즈 (cachetools) | 4.2.4 | 카탈로그 | 2.0.6 | 인증서 | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | 챠데트 | 4.0.0 | 클릭 | 7.1.2 |
| cloudpickle (클라우드피클) | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | 컨피그파서 | 5.0.1 |
| 변환날짜 | 2.3.2 | 암호화 | 3.4.7 | 사이클러 | 0.10.0 |
| 사이멤 | 2.0.5 | 사이톤 (Cython) | 0.29.23 | 데이터브릭스-오토ML-런타임 | 0.2.6 |
| databricks-cli (데이터브릭스 명령줄 인터페이스) | 0.16.3 | dbl-tempo | 0.1.2 | dbus-python | 1.2.16 |
| 데코레이터 | 5.0.6 | defusedxml (디퓨즈드 XML) | 0.7.1 | 딜 | 0.3.2 |
| 디스크 캐시 | 5.2.1 | distlib (디스트립 라이브러리) | 0.3.4 | 배포판 정보 | 0.23ubuntu1 |
| 엔트리포인트 | 0.3 | 에펨 | 4.1.3 | 측면 개요 | 1.0.0 |
| 패스트텍스트 (fasttext) | 0.9.2 | 파일 잠금 | 3.0.12 | 플라스크 (Flask) | 1.1.2 |
| 플랫버퍼스 | 2.0 | fsspec | 0.9.0 | 미래 | 0.18.2 |
| 가스트 | 0.4.0 | GitDB (기트 데이터베이스) | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| 구글 인증 (google-auth) | 1.22.1 | google-auth-oauthlib (구글 인증 OAuth 라이브러리) | 0.4.2 | 구글-파스타 | 0.2.0 |
| grpcio (Python용 gRPC 패키지) | 1.39.0 | gunicorn (구니콘) | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.1.0 | 히즈리 변환기 | 2.2.3 | 휴일 | 0.12 |
| 호로보드 (Horovod) | 0.23.0 | htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub (허깅페이스 허브) | 0.1.2 |
| 아이드나 | 2.10 | 이미지 해시 | 4.2.1 | imbalanced-learn (불균형-학습) | 0.8.1 |
| importlib-metadata | 3.10.0 | ipykernel | 5.3.4 | ipython | 7.22.0 |
| ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) | 0.2.0 | ipywidgets (아이파이위젯) | 7.6.3 | 아이소데이트 (ISO 날짜) | 0.6.0 |
| 위험하다 | 1.1.0 | Jedi | 0.17.2 | Jinja2 | 2.11.3 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib (잡리브) | 1.0.1 | joblibspark | 0.3.0 |
| JSON 스키마 | 3.2.0 | 주피터-클라이언트 (jupyter-client) | 6.1.12 | jupyter-core (주피터 핵심) | 4.7.1 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | 주피터랩 위젯 | 1.0.0 | Keras | 2.8.0 |
| Keras-Preprocessing | 1.1.2 | 키위솔버 (kiwisolver) | 1.3.1 | 코알라 | 1.8.2 |
| 한국 음력 달력 | 0.2.1 | 언어 코드 | 3.3.0 | libclang | 13.0.0 |
| lightgbm | 3.3.2 | llvmlite | 0.38.0 | 음력 달력 | 0.0.9 |
| 마코 (Mako) | 1.1.3 | Markdown(마크다운) | 3.3.3 | MarkupSafe (마크업세이프) | 2.0.1 |
| matplotlib (매트플롯립) | 3.4.2 | 미싱노 (missingno) | 0.5.1 | 미튠 | 0.8.4 |
| mleap | 0.18.1 | mlflow-스키니 | 1.24.0 | 다양한 방식 | 1.7 |
| 머머해시 (murmurhash) | 1.0.5 | nb클라이언트 | 0.5.3 | nbconvert | 6.0.7 |
| nbformat | 5.1.3 | nest-asyncio (파이썬 비동기 I/O 라이브러리) | 1.5.1 | 네트워크엑스 | 2.5 |
| nltk (자연언어처리 도구) | 3.6.1 | 노트 | 6.3.0 | 넘바 | 0.55.1 |
| numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| 패키징 | 21.3 | 팬더 | 1.2.4 | 팬더스 프로파일링 | 3.1.0 |
| pandocfilters | 1.4.3 | 판미코 (Paramiko라는 Python 라이브러리) | 2.7.2 | 파르소 | 0.7.0 |
| 질환 | 0.6.0 | 희생양 | 0.5.1 | 페타스톰 | 0.11.4 |
| pexpect (피엑스펙트) | 4.8.0 | 피크 (phik) | 0.12.0 | 픽클쉐어 | 0.7.5 |
| 베개 | 8.2.0 | pip (파이썬 패키지 관리자) | 21.0.1 | plotly (데이터 시각화 라이브러리) | 5.5.0 |
| pmdarima | 1.8.4 | 프레셰드 | 3.0.5 | prompt-toolkit (프롬프트 도구 키트) | 3.0.17 |
| 예언자 | 1.0.1 | 프로토버프 (protobuf) | 3.17.2 | psutil (시스템 및 프로세스 유틸리티용 Python 라이브러리) | 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 (파이썬 데이터 검증 및 설정 관리 라이브러리) | 1.8.2 | Pygments (파이그먼츠) | 2.8.1 |
| PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.4.0 |
| 파이썬 ODBC 라이브러리 pyodbc | 4.0.30 | pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) | 2.4.7 | pyrsistent | 0.17.3 |
| 피스탄 | 2.19.1.1 | python-apt | 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 | python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) | 2.8.1 |
| 파이썬 편집기 | 1.0.4 | Python-엔진IO | 4.3.0 | python-socketio | 5.4.1 |
| pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 |
| pyzmq | 20.0.0 | 정규식 | 2021년 4월 4일 | 요청 | 2.25.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket (요청-유닉스소켓) | 0.2.0 | RSA (암호화 알고리즘) | 4.7.2 |
| s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 | scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) | 0.24.1 |
| scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) | 1.6.2 | 바다에서 태어난 | 0.11.1 | Send2Trash | 1.5.0 |
| setuptools (셋업툴즈) | 52.0.0 | setuptools-git | 1.2 | 샵 | 0.40.0 |
| simplejson | 3.17.2 | 6 | 1.15.0 | 슬라이서 | 0.0.7 |
| 스마트-오픈 | 5.2.0 | 스맵 | 3.0.5 | 넓은 | 3.2.1 |
| 스페이시-레거시 | 3.0.8 | 스페이시 로거즈 | 1.0.1 | 스파크-텐서플로-디스트리뷰터 | 1.0.0 |
| sqlparse | 0.4.1 | 진짜 | 2.4.1 | ssh-import-id 명령어 | 5.10 |
| statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) | 0.12.2 | 표로 정리하다 | 0.8.7 | 유니코드에 얽히다 | 0.1.0 |
| 끈기 | 6.2.0 | 텐서보드 | 2.8.0 | tensorboard-data-server (텐서보드 데이터 서버) | 0.6.1 |
| 텐서보드-플러그인-프로필 | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit (텐서보드 플러그인 위트) | 1.8.1 | 텐서플로우 | 2.8.0 |
| 텐서플로우 에스티메이터 (tensorflow-estimator) | 2.8.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem (텐서플로우 입출력-GCS 파일 시스템) | 0.24.0 | 터칼라 (termcolor) | 1.1.0 |
| 완료 | 0.9.4 | 테스트 경로 | 0.4.4 | tf-estimator-nightly | 2.8.0.dev2021122109 |
| 띵크 | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 | 토크나이저 | 0.10.3 |
| 손전등 | 1.10.2+cu111 | 토치비전 | 0.11.3+cu111 | 토네이도 | 6.1 |
| tqdm | 4.59.0 | 트레잇렛츠 | 5.0.5 | 변환기 | 4.16.2 |
| 타이퍼 | 0.3.2 | 타이핑 익스텐션즈 (typing-extensions) | 3.7.4.3 | ujson (파이썬에서 JSON 직렬화를 위한 라이브러리) | 4.0.2 |
| 자동 업그레이드 | 0.1 | urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 |
| 비전 | 0.7.4 | 와사비 | 0.8.2 | wcwidth (문자의 표시 너비를 계산하는 함수) | 0.2.5 |
| 웹엔코딩스 | 0.5.1 | 웹소켓 클라이언트 | 0.57.0 | 도구 | 1.0.1 |
| 바퀴 | 0.36.2 | widgetsnbextension (위젯 확장 프로그램) | 3.5.1 | 포장된 | 1.12.1 |
| xgboost | 1.5.2 | 지퍼 | 3.4.1 |
Python 모듈을 포함하는 Spark 패키지
| Spark 패키지 | Python 모듈 | 버전 |
|---|---|---|
| 그래프프레임 | 그래프프레임 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
R 라이브러리
R 라이브러리는 Databricks Runtime 10.4 LTS의 R 라이브러리와 동일합니다.
Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.12 클러스터)
Databricks Runtime 10.4 LTS의 Java 및 Scala 라이브러리 외에도 Databricks Runtime 10.4 LTS ML에는 다음 JAR이 포함되어 있습니다.
CPU 클러스터
| 그룹 아이디 | 아티팩트 ID | 버전 |
|---|---|---|
| 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 텐서플로우 커넥터_2.12 | 1.15.0 |
GPU 클러스터
| 그룹 아이디 | 아티팩트 ID | 버전 |
|---|---|---|
| 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 텐서플로우 커넥터_2.12 | 1.15.0 |