Databricks Runtime 14.0 para Machine Learning (EoS)

Nota:

La compatibilidad con esta versión de Databricks Runtime ha finalizado. Para obtener la fecha de finalización del soporte técnico, consulte Historial de fin de soporte técnico y finalización del ciclo de vida. Para conocer todas las versiones de Databricks Runtime compatibles, consulte las notas de lanzamientos y compatibilidad de Databricks Runtime.

Databricks Runtime 14.0 para aprendizaje automático proporciona un entorno listo para usar para aprendizaje automático y análisis de datos basado en Databricks Runtime 14.0 (EoS). Databricks Runtime ML contiene muchas bibliotecas de aprendizaje automático populares, como TensorFlow, PyTorch y XGBoost. Databricks Runtime ML incluye AutoML, una herramienta para entrenar automáticamente canalizaciones de aprendizaje automático. Databricks Runtime ML también admite el entrenamiento de aprendizaje profundo distribuido mediante Horovod.

Para más información, incluidas las instrucciones para crear un clúster de Databricks Runtime ML, consulte IA y aprendizaje automático en Databricks.

Nuevas características y mejoras

Databricks Runtime 14.0 ML se basa en Databricks Runtime 14.0. Para obtener información sobre las novedades de Databricks Runtime 14.0, que incluyen Apache Spark MLlib y SparkR, consulte las notas de la versión de Databricks Runtime 14.0 (EoS).

Entorno del sistema

El entorno del sistema de Databricks Runtime 14.0 ML se diferencia del de Databricks Runtime 14.0 en los siguientes aspectos:

Databricks Runtime 14.0 ML incluye XGBoost 1.7.6, que no admite clústeres de GPU con capacidad de proceso 5.2 ni versiones anteriores.

Los siguientes paquetes incluidos en versiones anteriores de Databricks Runtime ML se han quitado en Databricks Runtime 14.0 ML:

  • miniconda
  • MLeap

Bibliotecas

En las siguientes secciones, se enumeran las bibliotecas que se incluyen en Databricks Runtime 14.0 ML, que difieren de las que se incluyen en Databricks Runtime 14.0.

En esta sección:

Bibliotecas de nivel superior

Databricks Runtime 14.0 ML incluye las siguientes bibliotecas de nivel superior:

bibliotecas de Python

Databricks Runtime 14.0 ML usa Virtualenv para Python administración de paquetes e incluye muchos paquetes populares de ML.

Además de los paquetes especificados en las siguientes secciones, Databricks Runtime 14.0 ML también incluye estos paquetes:

  • hyperopt 0.2.7+db4
  • sparkdl 3.0.0_db1
  • automl 1.21.1

Para reproducir el entorno de ML de Databricks Runtime Python en su entorno virtual de Python local, descargue el archivo requirements-14.0.txt y ejecute pip install -r requirements-14.0.txt. Este comando instala todas las bibliotecas de open source que usa Databricks Runtime ML, pero no instala bibliotecas desarrolladas por Databricks, como databricks-automl, databricks-feature-store o la bifurcación de Databricks de hyperopt.

bibliotecas de Python en clústeres de CPU

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
absl-py 1.0.0 acelerar 0.21.0 aiohttp 3.8.5
aiosignal 1.3.1 anyio 3.5.0 directorios de aplicaciones 1.4.4
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 astor 0.8.1
"asttokens" 2.0.5 astunparse 1.6.3 async-timeout 4.0.3
atributos 22.1.0 Audioread 3.0.0 azure-core 1.29.1
azure-cosmos 4.3.1 azure-storage-blob 12.17.0 azure-storage-file-datalake (servicio para el almacenamiento de archivos en un lago de datos) 12.12.0
llamada de retorno 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.11.1
negro 22.6.0 blanquear 4.1.0 intermitente 1.4
felicidad 0.7.10 boto3 1.24.28 botocore 1.27.96
cachetools 5.3.1 catálogo 2.0.9 codificadores de categorías 2.6.1
certifi 2022.12.7 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
normalizador de conjuntos de caracteres 2.0.4 Haz clic 8.0.4 cloudpickle 2.0.0
cmdstanpy 1.1.0 Comunicación 0.1.2 confitería 0.1.1
configparser 5.2.0 contourpy 1.0.5 convertirFecha 2.4.0
criptografía 39.0.1 ciclista 0.11.0 cymem 2.0.7
Cython 0.29.32 dacita 1.8.1 databricks-automl-runtime 0.2.18
databricks-cli 0.17.7 databricks-feature-store 0.14.1 databricks-sdk (kit de desarrollo de software de Databricks) 0.1.6
dataclasses-json 0.5.14 Conjuntos de datos 2.14.1 dbl-tempo 0.1.23
dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7 decorador (en contexto técnico, "decorator" es un patrón de diseño) 5.1.1
velocidad profunda 0.10.0 defusedxml 0.7.1 dill 0.3.6
diskcache 5.6.1 distlib 0.3.7 Conversión de docstring a markdown 0.11
puntos de entrada 0,4 ephem 4.1.4 evaluar 0.4.0
executing 0.8.3 visión general de las facetas 1.1.1 fastapi 0.98.0
fastjsonschema 2.18.0 fasttext 0.9.2 bloqueo de archivos 3.9.0
Flask 2.2.5 flatbuffers 23/05/26 fonttools 4.25.0
frozenlist 1.4.0 fsspec 2022.11.0 futuro 0.18.3
gast 0.4.0 Biblioteca en tiempo de ejecución de GCC 1.10.0 gitdb 4.0.10
GitPython 3.1.27 google-api-core 2.11.1 google-auth 2.21.0
google-auth-oauthlib 1.0.0 google-cloud-core 2.3.3 Google Cloud Storage (almacenamiento en la nube de Google) 2.10.0
google-crc32c 1.5.0 google-pasta 0.2.0 google-resumable-media (medios reanudables de Google) 2.5.0
googleapis-common-protos 1.60.0 greenlet 2.0.1 grpcio 1.48.2
grpcio-status 1.48.1 gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0
h11 0.14.0 h5py 3.7.0 hjson 3.1.0
vacaciones 0,28 Horovod 0.28.1 htmlmin 0.1.12
httplib2 0.20.2 herramientas de HTTP 0.6.0 plataforma Huggingface-hub 0.14.1
idna 3.4 Hash de imagen 4.3.1 imbalanced-learn 0.10.1
importlib-metadata 4.11.3 importlib-resources 6.0.1 ipykernel 6.25.0
ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
isodate 0.6.1 Es peligroso 2.0.1 Jedi 0.18.1
jeepney (vehículo de transporte público típico de Filipinas) 0.7.1 Jinja2 3.1.2 jmespath 0.10.0
joblib 1.2.0 joblibspark 0.5.1 jsonschema 4.17.3
Cliente Jupyter 7.3.4 servidor Jupyter 1.23.4 jupyter_core 5.2.0
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.13.1
llavero 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 langchain 0.0.225
langchainplus-sdk 0.0.20 códigos de idioma 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 0.39.1 Calendario Lunar 0.0.9 lxml 4.9.1
Mako 1.2.0 Markdown 3.4.1 MarkupSafe 2.1.1
malvavisco 3.20.1 matplotlib 3.7.0 matplotlib-inline 0.1.6
Mccabe 0.7.0 mistune 0.8.4 mlflow-skinny 2.5.0
more-itertools 8.10.0 mpmath 1.2.1 msgpack 1.0.5
Multidic 6.0.4 multimétodo 1.9.1 multiprocess 0.70.14
murmurhash 1.0.9 mypy-extensions 0.4.3 nbclassic 0.5.2
nbclient 0.5.13 nbconvert 6.5.4 nbformat 5.7.0
nest-asyncio 1.5.6 networkx 2.8.4 ninja 1.11.1
NLTK 3.7 nodeenv 1.8.0 notebook 6.5.2
notebook_shim 0.2.2 numba 0.56.4 numexpr 2.8.4
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 openai 0.27.8
openapi-schema-pydantic 1.2.4 opt-einsum 3.3.0 embalaje 22,0
Pandas 1.5.3 pandocfilters 1.5.0 paramiko 2.9.2
parso 0.8.3 especificación de ruta (pathspec) 0.10.3 patía 0.10.2
chivo expiatorio 0.5.3 petastorm 0.12.1 pexpect 4.8.0
phik 0.12.3 pickleshare 0.7.5 Almohada 9.4.0
pip 22.3.1 platformdirs 2.5.2 plotly 5.9.0
pluggy 1.0.0 pmdarima 2.0.3 chucho 1.4.0
preshed 3.0.8 Cliente-Prometeo 0.14.1 prompt-toolkit 3.0.36
profeta 1.1.4 protobuf 4.24.0 psutil 5.9.0
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
py-cpuinfo 9.0.0 pyarrow 8.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.11.1 pycparser 2.21
pydantic (una biblioteca de validación de datos en Python) 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 pyrsistent 0.18.0 pytesseract 0.3.10
Python-dateutil 2.8.2 python-dotenv 1.0.0 editor de Python 1.0.4
python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-servidor 1.7.1 configuración de herramienta Python 1.2.5
pytz 2022.7 PyWavelets 1.4.1 PyYAML 6,0
pyzmq 23.2.0 regex 2022.7.9 solicitudes 2.28.1
requests-oauthlib 1.3.1 respuestas 0.18.0 cuerda 1.7.0
rsa 4,9 s3transfer 0.6.2 safetensors 0.3.2
scikit-learn 1.1.1 biblioteca de visualización de datos de Python llamada seaborn 0.12.2 SecretStorage 3.3.1
Send2Trash 1.8.0 transformadores de frases 2.2.2 frase 0.1.99
setuptools 65.6.3 shap 0.41.0 simplejson 3.17.6
seis 1.16.0 rebanador 0.0.7 smart-open 5.2.1
smmap 5.0.0 sniffio 1.2.0 archivo de sonido 0.12.1
soupsieve 2.3.2.post1 soxr 0.3.6 spacy 3.5.4
spacy-legacy 3.0.12 espacy-loggers 1.0.4 spark-tensorflow-distributor (distribuidor de TensorFlow para Spark) 1.0.0
SQLAlchemy 1.4.39 sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.7
ssh-import-id 5.11 stack-data 0.2.0 Starlette 0.27.0
statsmodels (paquete de Python para análisis estadístico) 0.13.5 Sintonía 1.11.1 tabulate 0.8.10
enredado-up-in-unicode 0.2.0 tenacidad 8.1.0 tensorboard 2.13.0
servidor-de-datos-de-tensorboard 0.7.1 Perfil de plugin de TensorBoard 2.13.0 tensorflow-cpu 2.13.0
Estimador de TensorFlow 2.13.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.33.0 termcolor 2.3.0
terminado 0.17.1 thinc 8.1.12 threadpoolctl 2.2.0
tiktoken 0.4.0 tinycss2 1.2.1 tokenize-rt 4.2.1
tokenizers 0.13.3 tomli 2.0.1 antorcha 2.0.1+cpu
antorcha 0.15.2+cpu tornado 6.1 tqdm 4.64.1
traitlets 5.7.1 Transformadores 4.31.0 typeguard 2.13.3
typer 0.9.0 inspección de escritura 0.9.0 typing_extensions 4.4.0
ujson 5.4.0 unattended-upgrades 0,1 urllib3 1.26.14
uvicorn 0.23.2 uvloop 0.17.0 virtualenv 20.16.7
Visiones 0.7.5 wadllib 1.3.6 wasabi 1.1.2
watchfiles 0.19.0 wcwidth 0.2.5 codificaciones web 0.5.1
cliente de websocket 0.58.0 websockets 11.0.3 Werkzeug 2.2.2
¿Qué es el parche? 1.0.2 rueda 0.38.4 widgetsnbextension 3.6.1
nube de palabras 1.9.2 envuelto 1.14.1 xgboost 1.7.6
xxhash 3.3.0 yapf 0.31.0 yarl 1.9.2
ydata-profiling 4.2.0 zipp 3.11.0

bibliotecas de Python en clústeres de GPU

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
absl-py 1.0.0 acelerar 0.21.0 aiohttp 3.8.5
aiosignal 1.3.1 anyio 3.5.0 directorios de aplicaciones 1.4.4
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 astor 0.8.1
"asttokens" 2.0.5 astunparse 1.6.3 async-timeout 4.0.3
atributos 22.1.0 Audioread 3.0.0 azure-core 1.29.1
azure-cosmos 4.3.1 azure-storage-blob 12.17.0 azure-storage-file-datalake (servicio para el almacenamiento de archivos en un lago de datos) 12.12.0
llamada de retorno 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.11.1
negro 22.6.0 blanquear 4.1.0 intermitente 1.4
felicidad 0.7.10 boto3 1.24.28 botocore 1.27.96
cachetools 5.3.1 catálogo 2.0.9 codificadores de categorías 2.6.1
certifi 2022.12.7 cffi 1.15.1 chardet 4.0.0
normalizador de conjuntos de caracteres 2.0.4 Haz clic 8.0.4 cloudpickle 2.0.0
cmake 3.27.2 cmdstanpy 1.1.0 Comunicación 0.1.2
confitería 0.1.1 configparser 5.2.0 contourpy 1.0.5
convertirFecha 2.4.0 criptografía 39.0.1 ciclista 0.11.0
cymem 2.0.7 Cython 0.29.32 dacita 1.8.1
databricks-automl-runtime 0.2.18 databricks-cli 0.17.7 databricks-feature-store 0.14.1
databricks-sdk (kit de desarrollo de software de Databricks) 0.1.6 dataclasses-json 0.5.14 Conjuntos de datos 2.14.1
dbl-tempo 0.1.23 dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7
decorador (en contexto técnico, "decorator" es un patrón de diseño) 5.1.1 velocidad profunda 0.10.0 defusedxml 0.7.1
dill 0.3.6 diskcache 5.6.1 distlib 0.3.7
Conversión de docstring a markdown 0.11 einops 0.6.1 puntos de entrada 0,4
ephem 4.1.4 evaluar 0.4.0 executing 0.8.3
visión general de las facetas 1.1.1 fastapi 0.98.0 fastjsonschema 2.18.0
fasttext 0.9.2 bloqueo de archivos 3.9.0 flash-attn 2.0.1
Flask 2.2.5 flatbuffers 23/05/26 fonttools 4.25.0
frozenlist 1.4.0 fsspec 2022.11.0 futuro 0.18.3
gast 0.4.0 Biblioteca en tiempo de ejecución de GCC 1.10.0 gitdb 4.0.10
GitPython 3.1.27 google-api-core 2.11.1 google-auth 2.21.0
google-auth-oauthlib 1.0.0 google-cloud-core 2.3.3 Google Cloud Storage (almacenamiento en la nube de Google) 2.10.0
google-crc32c 1.5.0 google-pasta 0.2.0 google-resumable-media (medios reanudables de Google) 2.5.0
googleapis-common-protos 1.60.0 greenlet 2.0.1 grpcio 1.48.2
grpcio-status 1.48.1 gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0
h11 0.14.0 h5py 3.7.0 hjson 3.1.0
vacaciones 0,28 Horovod 0.28.1 htmlmin 0.1.12
httplib2 0.20.2 herramientas de HTTP 0.6.0 plataforma Huggingface-hub 0.14.1
idna 3.4 Hash de imagen 4.3.1 imbalanced-learn 0.10.1
importlib-metadata 4.11.3 importlib-resources 6.0.1 ipykernel 6.25.0
ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.2
isodate 0.6.1 Es peligroso 2.0.1 Jedi 0.18.1
jeepney (vehículo de transporte público típico de Filipinas) 0.7.1 Jinja2 3.1.2 jmespath 0.10.0
joblib 1.2.0 joblibspark 0.5.1 jsonschema 4.17.3
Cliente Jupyter 7.3.4 servidor Jupyter 1.23.4 jupyter_core 5.2.0
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.13.1
llavero 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 langchain 0.0.225
langchainplus-sdk 0.0.20 códigos de idioma 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
encendido 16.0.6 llvmlite 0.39.1 Calendario Lunar 0.0.9
lxml 4.9.1 Mako 1.2.0 Markdown 3.4.1
MarkupSafe 2.1.1 malvavisco 3.20.1 matplotlib 3.7.0
matplotlib-inline 0.1.6 Mccabe 0.7.0 mistune 0.8.4
mlflow-skinny 2.5.0 more-itertools 8.10.0 mpmath 1.2.1
msgpack 1.0.5 Multidic 6.0.4 multimétodo 1.9.1
multiprocess 0.70.14 murmurhash 1.0.9 mypy-extensions 0.4.3
nbclassic 0.5.2 nbclient 0.5.13 nbconvert 6.5.4
nbformat 5.7.0 nest-asyncio 1.5.6 networkx 2.8.4
ninja 1.11.1 NLTK 3.7 nodeenv 1.8.0
notebook 6.5.2 notebook_shim 0.2.2 numba 0.56.4
numexpr 2.8.4 numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0
openai 0.27.8 openapi-schema-pydantic 1.2.4 opt-einsum 3.3.0
embalaje 22,0 Pandas 1.5.3 pandocfilters 1.5.0
paramiko 2.9.2 parso 0.8.3 especificación de ruta (pathspec) 0.10.3
patía 0.10.2 chivo expiatorio 0.5.3 petastorm 0.12.1
pexpect 4.8.0 phik 0.12.3 pickleshare 0.7.5
Almohada 9.4.0 pip 22.3.1 platformdirs 2.5.2
plotly 5.9.0 pluggy 1.0.0 pmdarima 2.0.3
chucho 1.4.0 preshed 3.0.8 prompt-toolkit 3.0.36
profeta 1.1.4 protobuf 4.24.0 psutil 5.9.0
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
py-cpuinfo 9.0.0 pyarrow 8.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.11.1 pycparser 2.21
pydantic (una biblioteca de validación de datos en Python) 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 pyrsistent 0.18.0 pytesseract 0.3.10
Python-dateutil 2.8.2 python-dotenv 1.0.0 editor de Python 1.0.4
python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-servidor 1.7.1 configuración de herramienta Python 1.2.5
pytz 2022.7 PyWavelets 1.4.1 PyYAML 6,0
pyzmq 23.2.0 regex 2022.7.9 solicitudes 2.28.1
requests-oauthlib 1.3.1 respuestas 0.18.0 cuerda 1.7.0
rsa 4,9 s3transfer 0.6.2 safetensors 0.3.2
scikit-learn 1.1.1 biblioteca de visualización de datos de Python llamada seaborn 0.12.2 SecretStorage 3.3.1
Send2Trash 1.8.0 transformadores de frases 2.2.2 frase 0.1.99
setuptools 65.6.3 shap 0.41.0 simplejson 3.17.6
seis 1.16.0 rebanador 0.0.7 smart-open 5.2.1
smmap 5.0.0 sniffio 1.2.0 archivo de sonido 0.12.1
soupsieve 2.3.2.post1 soxr 0.3.6 spacy 3.5.4
spacy-legacy 3.0.12 espacy-loggers 1.0.4 spark-tensorflow-distributor (distribuidor de TensorFlow para Spark) 1.0.0
SQLAlchemy 1.4.39 sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.7
ssh-import-id 5.11 stack-data 0.2.0 Starlette 0.27.0
statsmodels (paquete de Python para análisis estadístico) 0.13.5 Sintonía 1.11.1 tabulate 0.8.10
enredado-up-in-unicode 0.2.0 tenacidad 8.1.0 tensorboard 2.13.0
servidor-de-datos-de-tensorboard 0.7.1 Perfil de plugin de TensorBoard 2.13.0 TensorFlow 2.13.0
Estimador de TensorFlow 2.13.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.33.0 termcolor 2.3.0
terminado 0.17.1 thinc 8.1.12 threadpoolctl 2.2.0
tiktoken 0.4.0 tinycss2 1.2.1 tokenize-rt 4.2.1
tokenizers 0.13.3 tomli 2.0.1 antorcha 2.0.1+cu118
antorcha 0.15.2+cu118 tornado 6.1 tqdm 4.64.1
traitlets 5.7.1 Transformadores 4.31.0 Tritón 2.0.0
typeguard 2.13.3 typer 0.9.0 inspección de escritura 0.9.0
typing_extensions 4.4.0 ujson 5.4.0 unattended-upgrades 0,1
urllib3 1.26.14 uvicorn 0.23.2 uvloop 0.17.0
virtualenv 20.16.7 Visiones 0.7.5 wadllib 1.3.6
wasabi 1.1.2 watchfiles 0.19.0 wcwidth 0.2.5
codificaciones web 0.5.1 cliente de websocket 0.58.0 websockets 11.0.3
Werkzeug 2.2.2 ¿Qué es el parche? 1.0.2 rueda 0.38.4
widgetsnbextension 3.6.1 nube de palabras 1.9.2 envuelto 1.14.1
xgboost 1.7.6 xxhash 3.3.0 yapf 0.31.0
yarl 1.9.2 ydata-profiling 4.2.0 zipp 3.11.0

Bibliotecas de R

Las bibliotecas de R son idénticas a las bibliotecas de R de Databricks Runtime 14.0.

bibliotecas de Java y Scala (clúster de Scala 2.12)

Además de Java y las bibliotecas de Scala en Databricks Runtime 14.0, Databricks Runtime 14.0 ML contiene los siguientes JAR:

Clústeres de CPU

Identificador de grupo Id. de artefacto Versión
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

Clústeres de GPU

Identificador de grupo Id. de artefacto Versión
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
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