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Databricks Runtime 14.3 LTS für Machine Learning

Databricks Runtime 14.3 LTS für Machine Learning bietet eine ready-to-go Umgebung für machine learning und Data Science basierend auf Databricks Runtime 14.3 LTS. Databricks Runtime ML enthält viele beliebte Machine Learning-Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, PyTorch und XGBoost. Databricks Runtime ML enthält AutoML, ein Tool zum automatischen Trainieren von Machine Learning-Pipelines. Databricks Runtime ML unterstützt auch verteiltes Deep Learning-Training mit Horovod.

Hinweis

LTS bedeutet, dass diese Version langfristig unterstützt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime LTS-Versionslebenszyklus.

Tipp

Hinweise zu Databricks-Runtime-Versionen, die das Ende des Supports (EoS) erreicht haben, finden Sie unter Versionshinweise zu Databricks Runtime am Ende des Supports. Die EoS-Databricks-Runtime-Versionen wurden eingestellt und werden möglicherweise nicht aktualisiert.

Neue Features und Verbesserungen

Databricks Runtime 14.3 LTS ML basiert auf Databricks Runtime 14.3 LTS. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 14.3 LTS, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Anmerkungen zur Databricks Runtime 14.3 LTS .

Systemumgebung

Die Systemumgebung in Databricks Runtime 14.3 LTS ML unterscheidet sich wie folgt von Databricks Runtime 14.3 LTS:

  • Für GPU-Cluster umfasst Databricks Runtime ML die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken:
    • CUDA 11.8
    • cuDNN 8.9.0.131-1
    • NCCL 2.15.5
    • TensorRT 8.5.3-1

Databricks Runtime 14.3 LTS ML enthält XGBoost 1.7.6, das keine GPU-Cluster mit Computefunktionalität 5.2 und niedriger unterstützt.

Bibliotheken

In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgeführt, die in Databricks Runtime 14.3 LTS ML enthalten sind und sich von den in Databricks Runtime 14.3 LTS enthaltenen Bibliotheken unterscheiden.

Inhalt dieses Abschnitts:

Bibliotheken der obersten Ebene

Databricks Runtime 14.3 LTS ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:

Python-Bibliotheken

Databricks Runtime 14.3 LTS ML verwendet virtualenv für Python Paketverwaltung und enthält viele beliebte ML-Pakete.

Zusätzlich zu den Paketen, die in den folgenden Abschnitten aufgeführt sind, umfasst Databricks Runtime 14.3 LTS ML auch die folgenden Pakete:

  • hyperopt 0.2.7+db4
  • sparkdl 3.0.0_db1
  • automl 1.24.0

Um die Databricks Runtime ML-Python-Umgebung in Ihrer lokalen Python virtuellen Umgebung zu reproduzieren, laden Sie die Datei requirements-14.3.txt herunter, und führen Sie pip install -r requirements-14.3.txt aus. Dieser Befehl installiert alle Open Source Bibliotheken, die Databricks Runtime ML verwendet, installiert jedoch keine Bibliotheken, die von Databricks entwickelt wurden, z. B. databricks-automl, databricks-feature-store, oder die Databricks-Verzweigung von hyperopt.

Python-Bibliotheken auf CPU-Clustern

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 1.0.0 Beschleunigen 0.25.0 aiohttp 3.9.1
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 2.0.5 Astunparse 1.6.3 async-timeout 4.0.3
Attrs 22.1.0 Audio lesen 3.0.1 Azure Core 1.29.1
Azure-Cosmos 4.3.1 Azure-Speicher-Blob 12.19.0 Azure-Speicher-Datei-Datensee 12.14.0
Backcall 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.11.1
schwarz 22.6.0 Bleichmittel 4.1.0 Blinker 1.4
blis 0.7.11 Boto3 1.24.28 Botocore 1.27.96
CacheWerkzeuge 5.3.2 Katalog 2.0.10 Kategorie-Kodierer 2.6.3
Zertifizieren 2022.12.7 CFFI 1.15.1 Chardet 4.0.0
Charset-Normalizer 2.0.4 Klicken 8.0.4 cloudpathlib 0.16.0
Wolkengurke 2.0.0 cmdstanpy 1.2.0 Kommunikation 0.1.2
Konfekt 0.1.4 configparser 5.2.0 Contourpy 1.0.5
Kryptographie 39.0.1 Fahrradfahrer 0.11.0 Cymem 2.0.8
Cython 0.29.32 Dazit 1.8.1 databricks-automl-runtime 0.2.20
databricks-cli 0.18.0 Databricks Feature Engineering 0.2.0 Databricks-SDK 0.1.6
dataclasses-json 0.6.3 Datensätze 2.15.0 dbl-tempo 0.1.26
dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7 Dekorateur 5.1.1
Deepspeed 0.12.4 defusedxml 0.7.1 Dill 0.3.6
Festplatten-Cache 5.6.3 Distlib 0.3.7 Docstring zu Markdown 0,11
Einstiegspunkte 0,4 Evaluieren 0.4.1 ausführen 0.8.3
Übersicht der Facetten 1.1.1 fastjsonschema 2.19.1 fasttext 0.9.2
Dateisperrung 3.9.0 Flasche 2.2.5 FlatBuffers 26.05.23
fonttools 4.25.0 frozenlist 1.4.1 fsspec 2023.6.0
Zukunft 0.18.3 gast 0.4.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.27 google-api-core 2.15.0 Google-Authentifizierung 2.21.0
google-auth-oauthlib 1.0.0 Google-Cloud-Core 2.4.1 Google Cloud-Speicher 2.11.0
google-crc32c 1.5.0 Google-Pasta 0.2.0 google-resumable-media 2.7.0
googleapis-common-protos 1.62.0 Greenlet 2.0.1 GRPCIO 1.48.2
grpcio-status 1.48.1 gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0
h5py 3.7.0 hjson 3.1.0 Feiertage 0,38
Horovod 0.28.1 htmlmin 0.1.12 httplib2 0.20.2
huggingface-hub 0.19.4 idna 3.4 ImageHash 4.3.1
Ungleichgewichte lernen 0.11.0 importlib-metadata 4.11.3 importlib-resources 6.1.1
ipykernel 6.25.0 ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 Isodate 0.6.1 es ist gefährlich 2.0.1
Jedi 0.18.1 jeepney (ein philippinisches öffentliches Verkehrsmittel) 0.7.1 Jinja2 3.1.2
jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0 joblibspark 0.5.1
jsonpatch 1,33 JsonPointer 2.4 jsonschema 4.17.3
Jupyter-Client 7.3.4 Jupyter-Server 1.23.4 jupyter_core 5.2.0
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0 Keras 2.14.0
Schlüsselring 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 langchain 0.0.348
langchain-core 0.0.13 Sprachcodes 3.3.0 langsmith 0.0.79
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
Lazy-Loader 0,3 libclang 15.0.6.1 librosa 0.10.1
lightgbm 4.1.0 llvmlite 0.39.1 lxml 4.9.1
Mako 1.2.0 Markdown 3.4.1 MarkupSafe 2.1.1
Marshmallow 3.20.2 matplotlib 3.7.0 matplotlib-inline 0.1.6
Mccabe 0.7.0 verstimmen 0.8.4 ml-dtypes 0.2.0
mlflow-skinny 2.9.2 more-itertools 8.10.0 mpmath 1.2.1
msgpack 1.0.7 Multidict 6.0.4 Multimethod 1.10
Multiprozessor 0.70.14 Murmurhash 1.0.10 mypy-Erweiterungen 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 1.11.1.1 Natural Language Toolkit (nltk) 3,7 nodeenv 1.8.0
Notebook 6.5.2 Notebook-Shim 0.2.2 numba 0.56.4
numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0 openai 0.28.1
opt-einsum 3.3.0 Packen 23,2 Pandas 1.5.3
Pandocfilter 1.5.0 paramiko 2.9.2 Parso 0.8.3
Pfadangabe 0.10.3 Sündenbock 0.5.3 Petastorm 0.12.1
pexpect 4.8.0 phik 0.12.4 Pickleshare 0.7.5
Kissen 9.4.0 pip 22.3.1 platformdirs 2.5.2
Handlung 5.9.0 plugin-fähig 1.0.0 pmdarima 2.0.4
Hündchen 1.4.0 vorgehäckselt 3.0.9 prometheus-client 0.14.1
Prompt-Toolkit 3.0.36 Prophet 1.1.5 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
Pyarrow-Hotfix 0,5 Pyasn1 0.4.8 Pyasn1-Module 0.2.8
Pybind11 2.11.1 Pycparser 2.21 Pydantisch 1.10.6
Pyflakes 3.1.0 Pygments 2.11.2 PyGObject 3.42.1
PyJWT 2.3.0 PyNaCl 1.5.0 pynvml 11.5.0
pyodbc 4.0.32 pyparsing 3.0.9 Pyright 1.1.294
Pyristent 0.18.0 pytesseract 0.3.10 Python-dateutil 2.8.2
Python-Editor 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.1.1 Python-LSP-Server 1.8.0
pytoolconfig 1.2.5 Pytz 2022.7 PyWavelets 1.4.1
PyYAML 6,0 pyzmq 23.2.0 Regex 2022.7.9
Anforderungen 2.28.1 requests-oauthlib 1.3.1 Antworten 0.18.0
Seil 1.7.0 rsa 4,9 s3transfer 0.6.2
Safetensors 0.4.1 scikit-lernen 1.1.1 SciPy 1.10.0
Seegeboren 0.12.2 SecretStorage 3.3.1 Send2Trash 1.8.0
Satztransformatoren 2.2.2 Satzstück 0.1.99 setuptools 65.6.3
Schattierung 0.44.0 simplejson 3.17.6 sechs 1.16.0
Schneidemaschine 0.0.7 smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0
sniffio 1.2.0 Sounddatei 0.12.1 Sieb für Suppe 2.3.2.post1
Soxr 0.3.7 Geräumig 3.7.2 Spacy-Legacy 3.0.12
Spacy-Logger 1.0.5 Spark-Tensorflow-Distributor 1.0.0 SQLAlchemy 1.4.39
sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.8 ssh-import-id 5.11
Stapeldaten 0.2.0 stanio 0.3.0 StatistikModelle 0.13.5
sympy 1.11.1 tabellarisieren 0.8.10 Durcheinander-in-Unicode 0.2.0
Hartnäckigkeit 8.1.0 TensorBoard 2.14.1 tensorboard-data-server 0.7.2
tensorboard-plugin-profile 2.14.0 tensorflow-cpu 2.14.1 TensorFlow-Estimator 2.14.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.35.0 Termcolor 2.4.0 beendet 0.17.1
thinc 8.2.2 Threadpoolctl 2.2.0 tiktoken 0.5.2
tinycss2 1.2.1 tokenize-rt 4.2.1 Tokenizer 0.15.0
tomli 2.0.1 Fackel 2.0.1+cpu Fackelvision 0.15.2+cpu
Tornado 6.1 tqdm 4.64.1 Traitlets 5.7.1
Transformatoren 4.36.1 Typwächter 2.13.3 Typer 0.9.0
Eingabeprüfung 0.9.0 typing_extensions 4.4.0 ujson 5.4.0
unbeaufsichtigte Aktualisierungen 0,1 urllib3 1.26.14 virtualenv 20.16.7
Visionen 0.7.5 Wadllib 1.3.6 Wasabi 1.1.2
wcwidth 0.2.5 Wiesel 0.3.4 Webkodierungen 0.5.1
WebSocket-Client 0.58.0 Werkzeug 2.2.2 Was ist neu im Patch 1.0.2
Rad 0.38.4 widgetsnbextension 3.6.1 Wortwolke 1.9.3
Eingehüllt 1.14.1 xgboost 1.7.6 xxhash 3.4.1
yapf 0.33.0 yarl 1.9.4 ydata-profiling 4.2.0
ZIPP 3.11.0

Python Bibliotheken auf GPU-Clustern

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 1.0.0 Beschleunigen 0.25.0 aiohttp 3.9.1
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 2.0.5 Astunparse 1.6.3 async-timeout 4.0.3
Attrs 22.1.0 Audio lesen 3.0.1 Azure Core 1.29.1
Azure-Cosmos 4.3.1 Azure-Speicher-Blob 12.19.0 Azure-Speicher-Datei-Datensee 12.14.0
Backcall 0.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.11.1
schwarz 22.6.0 Bleichmittel 4.1.0 Blinker 1.4
blis 0.7.11 Boto3 1.24.28 Botocore 1.27.96
CacheWerkzeuge 5.3.2 Katalog 2.0.10 Kategorie-Kodierer 2.6.3
Zertifizieren 2022.12.7 CFFI 1.15.1 Chardet 4.0.0
Charset-Normalizer 2.0.4 Klicken 8.0.4 cloudpathlib 0.16.0
Wolkengurke 2.0.0 cmake 3.28.1 cmdstanpy 1.2.0
Kommunikation 0.1.2 Konfekt 0.1.4 configparser 5.2.0
Contourpy 1.0.5 Kryptographie 39.0.1 Fahrradfahrer 0.11.0
Cymem 2.0.8 Cython 0.29.32 Dazit 1.8.1
databricks-automl-runtime 0.2.20 databricks-cli 0.18.0 Databricks Feature Engineering 0.2.0
Databricks-SDK 0.1.6 dataclasses-json 0.6.3 Datensätze 2.15.0
dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.2.18 debugpy 1.6.7
Dekorateur 5.1.1 Deepspeed 0.12.4 defusedxml 0.7.1
Dill 0.3.6 Festplatten-Cache 5.6.3 Distlib 0.3.7
Docstring zu Markdown 0,11 einops 0.7.0 Einstiegspunkte 0,4
Evaluieren 0.4.1 ausführen 0.8.3 Übersicht der Facetten 1.1.1
fastjsonschema 2.19.1 fasttext 0.9.2 Dateisperrung 3.9.0
flash-attn 2.3.6 Flasche 2.2.5 FlatBuffers 26.05.23
fonttools 4.25.0 frozenlist 1.4.1 fsspec 2023.6.0
Zukunft 0.18.3 gast 0.4.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.27 google-api-core 2.15.0 Google-Authentifizierung 2.21.0
google-auth-oauthlib 1.0.0 Google-Cloud-Core 2.4.1 Google Cloud-Speicher 2.11.0
google-crc32c 1.5.0 Google-Pasta 0.2.0 google-resumable-media 2.7.0
googleapis-common-protos 1.62.0 Greenlet 2.0.1 GRPCIO 1.48.2
grpcio-status 1.48.1 gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0
h5py 3.7.0 hjson 3.1.0 Feiertage 0,38
Horovod 0.28.1 htmlmin 0.1.12 httplib2 0.20.2
huggingface-hub 0.19.4 idna 3.4 ImageHash 4.3.1
Ungleichgewichte lernen 0.11.0 importlib-metadata 4.11.3 importlib-resources 6.1.1
ipykernel 6.25.0 ipython 8.14.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 Isodate 0.6.1 es ist gefährlich 2.0.1
Jedi 0.18.1 jeepney (ein philippinisches öffentliches Verkehrsmittel) 0.7.1 Jinja2 3.1.2
jmespath 0.10.0 joblib 1.2.0 joblibspark 0.5.1
jsonpatch 1,33 JsonPointer 2.4 jsonschema 4.17.3
Jupyter-Client 7.3.4 Jupyter-Server 1.23.4 jupyter_core 5.2.0
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0 Keras 2.14.0
Schlüsselring 23.5.0 kiwisolver 1.4.4 langchain 0.0.348
langchain-core 0.0.13 Sprachcodes 3.3.0 langsmith 0.0.79
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
Lazy-Loader 0,3 libclang 15.0.6.1 librosa 0.10.1
lightgbm 4.1.0 angezündet 17.0.6 llvmlite 0.39.1
lxml 4.9.1 Mako 1.2.0 Markdown 3.4.1
MarkupSafe 2.1.1 Marshmallow 3.20.2 matplotlib 3.7.0
matplotlib-inline 0.1.6 Mccabe 0.7.0 verstimmen 0.8.4
ml-dtypes 0.2.0 mlflow-skinny 2.9.2 more-itertools 8.10.0
mpmath 1.2.1 msgpack 1.0.7 Multidict 6.0.4
Multimethod 1.10 Multiprozessor 0.70.14 Murmurhash 1.0.10
mypy-Erweiterungen 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 1.11.1.1 Natural Language Toolkit (nltk) 3,7
nodeenv 1.8.0 Notebook 6.5.2 Notebook-Shim 0.2.2
numba 0.56.4 numpy 1.23.5 oauthlib 3.2.0
openai 0.28.1 opt-einsum 3.3.0 Packen 23,2
Pandas 1.5.3 Pandocfilter 1.5.0 paramiko 2.9.2
Parso 0.8.3 Pfadangabe 0.10.3 Sündenbock 0.5.3
Petastorm 0.12.1 pexpect 4.8.0 phik 0.12.4
Pickleshare 0.7.5 Kissen 9.4.0 pip 22.3.1
platformdirs 2.5.2 Handlung 5.9.0 plugin-fähig 1.0.0
pmdarima 2.0.4 Hündchen 1.4.0 vorgehäckselt 3.0.9
Prompt-Toolkit 3.0.36 Prophet 1.1.5 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
Pyarrow-Hotfix 0,5 Pyasn1 0.4.8 Pyasn1-Module 0.2.8
Pybind11 2.11.1 Pycparser 2.21 Pydantisch 1.10.6
Pyflakes 3.1.0 Pygments 2.11.2 PyGObject 3.42.1
PyJWT 2.3.0 PyNaCl 1.5.0 pynvml 11.5.0
pyodbc 4.0.32 pyparsing 3.0.9 Pyright 1.1.294
Pyristent 0.18.0 pytesseract 0.3.10 Python-dateutil 2.8.2
Python-Editor 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.1.1 Python-LSP-Server 1.8.0
pytoolconfig 1.2.5 Pytz 2022.7 PyWavelets 1.4.1
PyYAML 6,0 pyzmq 23.2.0 Regex 2022.7.9
Anforderungen 2.28.1 requests-oauthlib 1.3.1 Antworten 0.18.0
Seil 1.7.0 rsa 4,9 s3transfer 0.6.2
Safetensors 0.4.1 scikit-lernen 1.1.1 SciPy 1.10.0
Seegeboren 0.12.2 SecretStorage 3.3.1 Send2Trash 1.8.0
Satztransformatoren 2.2.2 Satzstück 0.1.99 setuptools 65.6.3
Schattierung 0.44.0 simplejson 3.17.6 sechs 1.16.0
Schneidemaschine 0.0.7 smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0
sniffio 1.2.0 Sounddatei 0.12.1 Sieb für Suppe 2.3.2.post1
Soxr 0.3.7 Geräumig 3.7.2 Spacy-Legacy 3.0.12
Spacy-Logger 1.0.5 Spark-Tensorflow-Distributor 1.0.0 SQLAlchemy 1.4.39
sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.8 ssh-import-id 5.11
Stapeldaten 0.2.0 stanio 0.3.0 StatistikModelle 0.13.5
sympy 1.11.1 tabellarisieren 0.8.10 Durcheinander-in-Unicode 0.2.0
Hartnäckigkeit 8.1.0 TensorBoard 2.14.1 tensorboard-data-server 0.7.2
tensorboard-plugin-profile 2.14.0 TensorFlow 2.14.1 TensorFlow-Estimator 2.14.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.35.0 Termcolor 2.4.0 beendet 0.17.1
thinc 8.2.2 Threadpoolctl 2.2.0 tiktoken 0.5.2
tinycss2 1.2.1 tokenize-rt 4.2.1 Tokenizer 0.15.0
tomli 2.0.1 Fackel 2.0.1+cu118 Fackelvision 0.15.2+cu118
Tornado 6.1 tqdm 4.64.1 Traitlets 5.7.1
Transformatoren 4.36.1 Triton 2.0.0 Typwächter 2.13.3
Typer 0.9.0 Eingabeprüfung 0.9.0 typing_extensions 4.4.0
ujson 5.4.0 unbeaufsichtigte Aktualisierungen 0,1 urllib3 1.26.14
virtualenv 20.16.7 Visionen 0.7.5 Wadllib 1.3.6
Wasabi 1.1.2 wcwidth 0.2.5 Wiesel 0.3.4
Webkodierungen 0.5.1 WebSocket-Client 0.58.0 Werkzeug 2.2.2
Was ist neu im Patch 1.0.2 Rad 0.38.4 widgetsnbextension 3.6.1
Wortwolke 1.9.3 Eingehüllt 1.14.1 xgboost 1.7.6
xxhash 3.4.1 yapf 0.33.0 yarl 1.9.4
ydata-profiling 4.2.0 ZIPP 3.11.0

R-Bibliotheken

Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 14.3 LTS identisch.

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

Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 14.3 LTS enthält Databricks Runtime 14.3 LTS ML die folgenden JARs:

CPU-Cluster

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
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 2.9.2
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.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 2.9.2
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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