Databricks Runtime 8.1 für ML (EoL)

Hinweis

Diese Databricks-Runtime-Version hat das Ende der Lebensdauer erreicht und ist nicht mehr verfügbar. Informationen zu End-of-Life-Daten finden Sie unter Ende des Supports und End-of-Life-Historie. Informationen über die Richtlinie und den Zeitplan für den Support von Databricks Runtime finden Sie unter Databricks Support-Laufzeiten.

Diese Version wurde von Databricks im März 2021 veröffentlicht.

Databricks Runtime 8.1 für Maschinelles Lernen bietet eine ready-to-go Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science basierend auf Databricks Runtime 8.1 (EoL). Databricks Runtime ML enthält viele beliebte Machine Learning-Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, PyTorch und XGBoost. Zudem wird ein verteiltes Deep Learning-Training mit Horovod unterstützt.

Weitere Informationen, einschließlich Anweisungen zum Erstellen eines Databricks Runtime ML-Clusters, finden Sie unter KI und Machine Learning in Databricks.

Neue Features und wichtige Änderungen

Databricks Runtime 8.1 ML basiert auf Databricks Runtime 8.1. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 8.1, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zur Databricks Runtime 8.1 (EoL).

In den GPU-Clustern entfernte Pakete

Die folgenden CUDA-Pakete werden in den GPU-Clustern entfernt:

cuda-Kommandozeilen-Tools
cuda-compiler
cuda-cudart-dev
cuda-cufft
cuda-cufft-dev
cuda-cuobjdump
cuda-cupti
cuda-curand
cuda-curand-dev
cuda-cusolver
cuda-cusolver-dev
cuda-cusparse
cuda-cusparse-dev
CUDA-Dokumentation
cuda-driver-dev
cuda-gdb
CUDA-GPU-Bibliotheksberater
CUDA-Bibliotheken-Entwicklung
CUDA-Lizenz
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-visuelle-Werkzeuge
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-systems
x11proto-damage-dev
x11proto-fixes-dev
x11proto-input-dev
x11proto-xext-dev
x11proto-xf86vidmode-dev

Wichtige Änderungen an der Databricks Runtime ML Python-Umgebung

Siehe Databricks Runtime 8.1 (EoL) für die wichtigsten Änderungen an der Databricks Runtime Python-Umgebung. Eine vollständige Liste der installierten Python-Pakete und deren Versionen finden Sie unter Python-Bibliotheken.

Python-Pakete, die ein Upgrade erhalten haben

mlflow 1.13.1 –> 1.14.1
plotly 4.14.1 –> 4.14.3
pytz 2020.1 –> 2020.5
shap 0.37.0 –> 0.38.1
tensorflow 2.4.0 –> 2.4.1
torchvision 0.8.1 -> 0.8.2
xgboost 1.3.1 –> 1.3.3

Systemumgebung

Die Systemumgebung in Databricks Runtime 8.1 ML unterscheidet sich wie folgt von Databricks Runtime 8.1:

DBUtils: Databricks Runtime ML enthält kein Bibliotheksdienstprogramm (dbutils.library) (veraltet). Sie können stattdessen die Befehle %pip und %conda verwenden. Informationen finden Sie unter Notebook-spezifische Python-Bibliotheken.
Für GPU-Cluster umfasst Databricks Runtime ML die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken:
- CUDA 11.0
- cuDNN 8.0.4.30
- NCCL 2.7.8
- TensorRT 7.1.3

Bibliotheken

In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgelistet, die in Databricks Runtime 8.1 ML enthalten sind und sich von den in Databricks Runtime 8.1 enthaltenen Bibliotheken unterscheiden.

Inhalt dieses Abschnitts:

Bibliotheken der obersten Ebene
Python-Bibliotheken
R-Bibliotheken
Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)

Bibliotheken der obersten Ebene

Databricks Runtime 8.1 ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:

Python-Bibliotheken

Databricks Runtime 8.1 ML verwendet Conda für die Python-Paketverwaltung und enthält viele beliebte ML-Pakete.

Zusätzlich zu den Paketen, die in den Conda-Umgebungen in den folgenden Abschnitten angegeben sind, enthält Databricks Runtime 8.1 ML auch die folgenden Pakete:

hyperopt 0.2.5.db1
sparkdl 2.1.0.db4

Python-Bibliotheken in CPU-Clustern

name: databricks-ml
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.11.0=pyhd3eb1b0_1
  - aiohttp=3.7.4=py38h27cfd23_1
  - asn1crypto=1.4.0=py_0
  - astor=0.8.1=py38h06a4308_0
  - async-timeout=3.0.1=py38h06a4308_0
  - attrs=20.3.0=pyhd3eb1b0_0
  - backcall=0.2.0=pyhd3eb1b0_0
  - bcrypt=3.2.0=py38h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py38h06a4308_0
  - boto3=1.16.7=pyhd3eb1b0_0
  - botocore=1.19.7=pyhd3eb1b0_0
  - brotlipy=0.7.0=py38h27cfd23_1003
  - c-ares=1.17.1=h27cfd23_0
  - ca-certificates=2021.4.13=h06a4308_1 # (updated from 2021.1.19 in May 26, 2021 maintenance update)
  - cachetools=4.2.1=pyhd3eb1b0_0
  - certifi=2020.12.5=py38h06a4308_0
  - cffi=1.14.3=py38h261ae71_2
  - chardet=3.0.4=py38h06a4308_1003
  - click=7.1.2=pyhd3eb1b0_0
  - cloudpickle=1.6.0=py_0
  - configparser=5.0.1=py_0
  - cpuonly=1.0=0
  - cryptography=3.1.1=py38h1ba5d50_0
  - cycler=0.10.0=py38_0
  - cython=0.29.21=py38h2531618_0
  - decorator=4.4.2=pyhd3eb1b0_0
  - dill=0.3.2=py_0
  - docutils=0.15.2=py38h06a4308_1
  - entrypoints=0.3=py38_0
  - flask=1.1.2=pyhd3eb1b0_0
  - freetype=2.10.4=h5ab3b9f_0
  - future=0.18.2=py38_1
  - gitdb=4.0.5=py_0
  - gitpython=3.1.12=pyhd3eb1b0_1
  - google-auth=1.22.1=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.2=pyhd3eb1b0_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - gunicorn=20.0.4=py38_0
  - h5py=2.10.0=py38h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.10=pyhd3eb1b0_0
  - importlib-metadata=2.0.0=py_1
  - intel-openmp=2019.4=243
  - ipykernel=5.3.4=py38h5ca1d4c_0
  - ipython=7.19.0=py38hb070fc8_1
  - ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
  - isodate=0.6.0=py_1
  - itsdangerous=1.1.0=pyhd3eb1b0_0
  - jedi=0.17.2=py38h06a4308_1
  - jinja2=2.11.2=pyhd3eb1b0_0
  - jmespath=0.10.0=py_0
  - joblib=0.17.0=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=6.1.7=py_0
  - jupyter_core=4.6.3=py38_0
  - kiwisolver=1.3.0=py38h2531618_0
  - krb5=1.17.1=h173b8e3_0
  - lcms2=2.11=h396b838_0
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20191231=h14c3975_1
  - libffi=3.3=he6710b0_2
  - 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
  - libprotobuf=3.13.0.1=hd408876_0
  - libsodium=1.0.18=h7b6447c_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_1
  - libuv=1.40.0=h7b6447c_0
  - lightgbm=3.1.1=py38h2531618_0
  - lz4-c=1.9.2=heb0550a_3
  - mako=1.1.3=py_0
  - markdown=3.3.3=py38h06a4308_0
  - markupsafe=1.1.1=py38h7b6447c_0
  - matplotlib-base=3.2.2=py38hef1b27d_0
  - mkl=2019.4=243
  - mkl-service=2.3.0=py38he904b0f_0
  - mkl_fft=1.2.0=py38h23d657b_0
  - mkl_random=1.1.0=py38h962f231_0
  - more-itertools=8.6.0=pyhd3eb1b0_0
  - multidict=5.1.0=py38h27cfd23_2
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.5=py_0
  - ninja=1.10.2=py38hff7bd54_0
  - nltk=3.5=py_0
  - numpy=1.19.2=py38h54aff64_0
  - numpy-base=1.19.2=py38hfa32c7d_0
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py_0
  - openssl=1.1.1k=h27cfd23_0 # (updated from 1.1.1j in May 26, 2021 maintenance update)
  - packaging=20.4=py_0
  - pandas=1.1.3=py38he6710b0_0
  - paramiko=2.7.2=py_0
  - parso=0.7.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py38_0
  - pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
  - pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
  - pillow=8.0.1=py38he98fc37_0
  - pip=20.2.4=py38h06a4308_0
  - plotly=4.14.3=pyhd3eb1b0_0
  - prompt-toolkit=3.0.8=py_0
  - prompt_toolkit=3.0.8=0
  - protobuf=3.13.0.1=py38he6710b0_1
  - psutil=5.7.2=py38h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.5=py38h3c74f83_1
  - ptyprocess=0.6.0=pyhd3eb1b0_2
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.8=py_0
  - pycparser=2.20=py_2
  - pygments=2.7.2=pyhd3eb1b0_0
  - pyjwt=1.7.1=py38_0
  - pynacl=1.4.0=py38h7b6447c_1
  - pyodbc=4.0.30=py38he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=pyhd3eb1b0_1
  - pyparsing=2.4.7=pyhd3eb1b0_0
  - pysocks=1.7.1=py38h06a4308_0
  - python=3.8.8=hdb3f193_4 # (updated from 3.8.5 in May 26, 2021 maintenance update)
  - python-dateutil=2.8.1=pyhd3eb1b0_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.7.1=py3.8_cpu_0
  - pytz=2020.5=pyhd3eb1b0_0
  - pyzmq=19.0.2=py38he6710b0_1
  - readline=8.0=h7b6447c_0
  - regex=2020.10.15=py38h7b6447c_0
  - requests=2.24.0=py_0
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py_2
  - rsa=4.7.2=pyhd3eb1b0_1
  - s3transfer=0.3.4=pyhd3eb1b0_0
  - scikit-learn=0.23.2=py38h0573a6f_0
  - scipy=1.5.2=py38h0b6359f_0
  - setuptools=50.3.1=py38h06a4308_1
  - simplejson=3.17.2=py38h27cfd23_2
  - six=1.15.0=py38h06a4308_0
  - smmap=3.0.5=pyhd3eb1b0_0
  - sqlite=3.33.0=h62c20be_0
  - sqlparse=0.4.1=py_0
  - statsmodels=0.12.0=py38h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.7=py38h06a4308_0
  - threadpoolctl=2.1.0=pyh5ca1d4c_0
  - tk=8.6.10=hbc83047_0
  - torchvision=0.8.2=py38_cpu
  - tornado=6.0.4=py38h7b6447c_1
  - tqdm=4.50.2=py_0
  - traitlets=5.0.5=pyhd3eb1b0_0
  - typing-extensions=3.7.4.3=hd3eb1b0_0
  - typing_extensions=3.7.4.3=pyh06a4308_0
  - unixodbc=2.3.9=h7b6447c_0
  - urllib3=1.25.11=py_0
  - wcwidth=0.2.5=py_0
  - websocket-client=0.57.0=py38_2
  - werkzeug=1.0.1=pyhd3eb1b0_0
  - wheel=0.35.1=pyhd3eb1b0_0
  - wrapt=1.12.1=py38h7b6447c_1
  - xz=5.2.5=h7b6447c_0
  - yarl=1.6.3=py38h27cfd23_0
  - zeromq=4.3.3=he6710b0_3
  - zipp=3.4.0=pyhd3eb1b0_0
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.4.5=h9ceee32_0
  - pip:
      - astunparse==1.6.3
      - azure-core==1.11.0
      - azure-storage-blob==12.7.1
      - databricks-cli==0.14.1
      - diskcache==5.2.1
      - docker==4.4.4
      - flatbuffers==1.12
      - gast==0.3.3
      - grpcio==1.32.0
      - horovod==0.21.1
      - joblibspark==0.3.0
      - keras-preprocessing==1.1.2
      - koalas==1.6.0
      - llvmlite==0.35.0
      - mleap==0.16.1
      - mlflow==1.14.1
      - msrest==0.6.21
      - numba==0.52.0
      - opt-einsum==3.3.0
      - petastorm==0.9.8
      - pyarrow==1.0.1
      - pyyaml==5.4.1
      - querystring-parser==1.2.4
      - seaborn==0.10.0
      - shap==0.38.1
      - slicer==0.0.7
      - spark-tensorflow-distributor==0.1.0
      - tensorboard==2.4.1
      - tensorboard-plugin-wit==1.8.0
      - tensorflow-cpu==2.4.1
      - tensorflow-estimator==2.4.0
      - termcolor==1.1.0
      - xgboost==1.3.3
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml

Python-Bibliotheken für GPU-Cluster

name: databricks-ml-gpu
channels:
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.11.0=pyhd3eb1b0_1
  - aiohttp=3.7.4=py38h27cfd23_1
  - asn1crypto=1.4.0=py_0
  - astor=0.8.1=py38h06a4308_0
  - async-timeout=3.0.1=py38h06a4308_0
  - attrs=20.3.0=pyhd3eb1b0_0
  - backcall=0.2.0=pyhd3eb1b0_0
  - bcrypt=3.2.0=py38h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py38h06a4308_0
  - boto3=1.16.7=pyhd3eb1b0_0
  - botocore=1.19.7=pyhd3eb1b0_0
  - brotlipy=0.7.0=py38h27cfd23_1003
  - c-ares=1.17.1=h27cfd23_0
  - ca-certificates=2021.4.13=h06a4308_1 # (updated from 2021.1.19 in May 26, 2021 maintenance update)
  - cachetools=4.2.1=pyhd3eb1b0_0
  - certifi=2020.12.5=py38h06a4308_0
  - cffi=1.14.3=py38h261ae71_2
  - chardet=3.0.4=py38h06a4308_1003
  - click=7.1.2=pyhd3eb1b0_0
  - cloudpickle=1.6.0=py_0
  - configparser=5.0.1=py_0
  - cryptography=3.1.1=py38h1ba5d50_0
  - cycler=0.10.0=py38_0
  - cython=0.29.21=py38h2531618_0
  - decorator=4.4.2=pyhd3eb1b0_0
  - dill=0.3.2=py_0
  - docutils=0.15.2=py38h06a4308_1
  - entrypoints=0.3=py38_0
  - flask=1.1.2=pyhd3eb1b0_0
  - freetype=2.10.4=h5ab3b9f_0
  - future=0.18.2=py38_1
  - gitdb=4.0.5=py_0
  - gitpython=3.1.12=pyhd3eb1b0_1
  - google-auth=1.22.1=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.2=pyhd3eb1b0_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - grpcio=1.31.0=py38hf8bcb03_0
  - gunicorn=20.0.4=py38_0
  - h5py=2.10.0=py38h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.10=pyhd3eb1b0_0
  - importlib-metadata=2.0.0=py_1
  - intel-openmp=2019.4=243
  - ipykernel=5.3.4=py38h5ca1d4c_0
  - ipython=7.19.0=py38hb070fc8_1
  - ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
  - isodate=0.6.0=py_1
  - itsdangerous=1.1.0=pyhd3eb1b0_0
  - jedi=0.17.2=py38h06a4308_1
  - jinja2=2.11.2=pyhd3eb1b0_0
  - jmespath=0.10.0=py_0
  - joblib=0.17.0=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=6.1.7=py_0
  - jupyter_core=4.6.3=py38_0
  - kiwisolver=1.3.0=py38h2531618_0
  - krb5=1.17.1=h173b8e3_0
  - lcms2=2.11=h396b838_0
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20191231=h14c3975_1
  - libffi=3.3=he6710b0_2
  - 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
  - libprotobuf=3.13.0.1=hd408876_0
  - libsodium=1.0.18=h7b6447c_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_1
  - lightgbm=3.1.1=py38h2531618_0
  - lz4-c=1.9.2=heb0550a_3
  - mako=1.1.3=py_0
  - markdown=3.3.3=py38h06a4308_0
  - markupsafe=1.1.1=py38h7b6447c_0
  - matplotlib-base=3.2.2=py38hef1b27d_0
  - mkl=2019.4=243
  - mkl-service=2.3.0=py38he904b0f_0
  - mkl_fft=1.2.0=py38h23d657b_0
  - mkl_random=1.1.0=py38h962f231_0
  - more-itertools=8.6.0=pyhd3eb1b0_0
  - multidict=5.1.0=py38h27cfd23_2
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.5=py_0
  - nltk=3.5=py_0
  - numpy=1.19.2=py38h54aff64_0
  - numpy-base=1.19.2=py38hfa32c7d_0
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py_0
  - openssl=1.1.1k=h27cfd23_0 # (updated from 1.1.1i in May 26, 2021 maintenance update)
  - packaging=20.4=py_0
  - pandas=1.1.3=py38he6710b0_0
  - paramiko=2.7.2=py_0
  - parso=0.7.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py38_0
  - pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
  - pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
  - pillow=8.0.1=py38he98fc37_0
  - pip=20.2.4=py38h06a4308_0
  - plotly=4.14.3=pyhd3eb1b0_0
  - prompt-toolkit=3.0.8=py_0
  - prompt_toolkit=3.0.8=0
  - protobuf=3.13.0.1=py38he6710b0_1
  - psutil=5.7.2=py38h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.5=py38h3c74f83_1
  - ptyprocess=0.6.0=pyhd3eb1b0_2
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.8=py_0
  - pycparser=2.20=py_2
  - pygments=2.7.2=pyhd3eb1b0_0
  - pyjwt=1.7.1=py38_0
  - pynacl=1.4.0=py38h7b6447c_1
  - pyodbc=4.0.30=py38he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=pyhd3eb1b0_1
  - pyparsing=2.4.7=pyhd3eb1b0_0
  - pysocks=1.7.1=py38h06a4308_0
  - python=3.8.8=hdb3f193_4 # (updated from 3.8.5 in May 26, 2021 maintenance update)
  - python-dateutil=2.8.1=pyhd3eb1b0_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytz=2020.5=pyhd3eb1b0_0
  - pyzmq=19.0.2=py38he6710b0_1
  - readline=8.0=h7b6447c_0
  - regex=2020.10.15=py38h7b6447c_0
  - requests=2.24.0=py_0
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py_2
  - rsa=4.7.2=pyhd3eb1b0_1
  - s3transfer=0.3.4=pyhd3eb1b0_0
  - scikit-learn=0.23.2=py38h0573a6f_0
  - scipy=1.5.2=py38h0b6359f_0
  - setuptools=50.3.1=py38h06a4308_1
  - simplejson=3.17.2=py38h27cfd23_2
  - six=1.15.0=py38h06a4308_0
  - smmap=3.0.5=pyhd3eb1b0_0
  - sqlite=3.33.0=h62c20be_0
  - sqlparse=0.4.1=py_0
  - statsmodels=0.12.0=py38h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.7=py38h06a4308_0
  - threadpoolctl=2.1.0=pyh5ca1d4c_0
  - tk=8.6.10=hbc83047_0
  - tornado=6.0.4=py38h7b6447c_1
  - tqdm=4.50.2=py_0
  - traitlets=5.0.5=pyhd3eb1b0_0
  - typing-extensions=3.7.4.3=hd3eb1b0_0
  - typing_extensions=3.7.4.3=pyh06a4308_0
  - unixodbc=2.3.9=h7b6447c_0
  - urllib3=1.25.11=py_0
  - wcwidth=0.2.5=py_0
  - websocket-client=0.57.0=py38_2
  - werkzeug=1.0.1=pyhd3eb1b0_0
  - wheel=0.35.1=pyhd3eb1b0_0
  - wrapt=1.12.1=py38h7b6447c_1
  - xz=5.2.5=h7b6447c_0
  - yarl=1.6.3=py38h27cfd23_0
  - zeromq=4.3.3=he6710b0_3
  - zipp=3.4.0=pyhd3eb1b0_0
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.4.5=h9ceee32_0
  - pip:
      - astunparse==1.6.3
      - azure-core==1.11.0
      - azure-storage-blob==12.7.1
      - databricks-cli==0.14.1
      - diskcache==5.2.1
      - docker==4.4.4
      - flatbuffers==1.12
      - gast==0.3.3
      - horovod==0.21.1
      - joblibspark==0.3.0
      - keras-preprocessing==1.1.2
      - koalas==1.6.0
      - llvmlite==0.35.0
      - mleap==0.16.1
      - mlflow==1.14.1
      - msrest==0.6.21
      - numba==0.52.0
      - opt-einsum==3.3.0
      - petastorm==0.9.8
      - pyarrow==1.0.1
      - pyyaml==5.4.1
      - querystring-parser==1.2.4
      - seaborn==0.10.0
      - shap==0.38.1
      - slicer==0.0.7
      - spark-tensorflow-distributor==0.1.0
      - tensorboard==2.4.1
      - tensorboard-plugin-wit==1.8.0
      - tensorflow==2.4.1
      - tensorflow-estimator==2.4.0
      - termcolor==1.1.0
      - torch==1.7.1
      - torchvision==0.8.2
      - xgboost==1.3.3
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu

Spark-Pakete mit Python-Modulen

Spark-Paket	Python-Modul	Version
Graphframes	Graphframes	0.8.1-db2-spark3.1

R-Bibliotheken

Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 8.1 identisch.

Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)

Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 8.1 enthält Databricks Runtime 8.1 ML die folgenden JAR-Dateien:

CPU-Cluster

Gruppen-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	1.3.1
ml.dmlc	xgboost4j_2.12	1.3.1
org.mlflow	mlflow-client	1.14.1
org.scala-lang.modules	scala-java8-compat_2.12	0.8.0
org.tensorflow	spark-tensorflow-connector_2.12	1.15.0

GPU-Cluster

Gruppen-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	1.3.1
ml.dmlc	xgboost4j-gpu_2.12	1.3.1
org.mlflow	mlflow-client	1.14.1
org.scala-lang.modules	scala-java8-compat_2.12	0.8.0
org.tensorflow	spark-tensorflow-connector_2.12	1.15.0

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Last updated on 2026-03-15