Databricks Runtime 17.1 para Machine Learning (Fim de Suporte)
O suporte para esta versão do Databricks Runtime foi encerrado. Para a data de fim do suporte, consulte o Histórico de fim de suporte. Para todas as versões suportadas Databricks Runtime , consulte as notas sobre versões e compatibilidadeDatabricks Runtime.
Databricks Runtime 17.1 para Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso para machine learning e ciência de dados baseado no Databricks Runtime 17.1 (EoS). Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas populares de machine learning, incluindo TensorFlow, PyTorch e XGBoost. Databricks Runtime ML inclui AutoML, uma ferramenta para ensinar automaticamente um pipeline machine learning . Databricks Runtime ML também oferece suporte a treinamento distribuído usando TorchDistributor, DeepSpeed e Ray.
Novos recursos e melhorias
O Databricks Runtime 17.1 ML é construído sobre o Databricks Runtime 17.1. Para obter informações sobre as novidades do Databricks Runtime 17.1, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas sobre a versão Databricks Runtime 17.1 (EoS) .
Ambiente do sistema
O ambiente de sistema no Databricks Runtime 17.1 ML difere do Databricks Runtime 17.1 da seguinte forma.
- Para clusters de GPUs, Databricks Runtime ML inclui a seguinte biblioteca de GPUs NVIDIA:
- CUDA 12.6
- cublas 12.6.4.1-1
- cusolver 11.7.1.2-1
- cupti 12.6.80-1
- cusparse 12.5.4.2-1
- cuDNN 9.5.1.17-1
- NCCL 2.26.2
- TensorRT 10.2.0.19-1
biblioteca
As seções a seguir listam a biblioteca incluída no Databricks Runtime 17.1 ML que difere daquela incluída no Databricks Runtime 17.1.
Nesta secção:
- Biblioteca de primeira linha
- Bibliotecas Python
- Biblioteca R
- Biblioteca Java e Scala ( cluster Scala 2.12)
Biblioteca de primeira linha
Databricks Runtime 17.1 ML inclui a seguinte biblioteca de nível superior:
- conjunto de dados
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- scikit-learn
- transmissão
- TensorFlow
- TensorBoard
- transformadores
BibliotecaPython
Databricks Runtime 17.1 ML usa virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes populares ML .
Além do pacote especificado nas seções a seguir, Databricks Runtime 17.1 ML também inclui o seguinte pacote:
- automl 1.30.0
Para reproduzir o ambiente Python Databricks Runtime ML em seu ambiente virtual Python local, download requirements-cpu-17.1.txt. para clusters de CPU ou requisitos-gpu-17.1.txt para clusters de GPUs. Então execução pip install -r requirements-<cpu|gpu>-17.1.txt. Este comando instala toda a biblioteca de código aberto que Databricks Runtime ML usa, mas não instala a biblioteca desenvolvida pelo Databricks, como databricks-automl.
BibliotecaPython em clustersde CPU
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | acelerar | 1.5.2 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | sinal de aio | 1.2.0 |
alambique | 1.16.2 | tipos de anotar | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 |
argcomplete | 3.6.2 | argônio2-cffi | 21.3.0 | ligações argon2-cffi | 21.2.0 |
seta | 1.3.0 | Astor | 0.8.1 | tokens de asto | 2.0.5 |
astunparse | 1.6.3 | async-lru | 2.0.4 | atributos | 24.3.0 |
audioread | 3.0.1 | autocomando | 2.2.2 | azure-comum | 1.1.28 |
azure-core | 1.35.0 | azure-cosmos | 4.3.1 | identidade-azure | 1.20.0 |
azure-mgmt-core | 1.6.0 | azure-mgmt-web | 8.0.0 | azure-storage-blob | 12.23.0 |
azure-storage-file-datalake | 12.17.0 | Babel | 2.16.0 | recuar | 2.2.1 |
backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | sopa bonita4 | 4.12.3 |
preto | 24.10.0 | água sanitária | 6.2.0 | pisca-pisca | 1.7.0 |
felicidade | 0.7.11 | boto3 | 1.36.2 | botocore | 1.36.3 |
Brotli | 1.1.0 | ferramentas de cache | 5.5.1 | catálogo | 2.0.10 |
codificadores de categoria | 2.6.3 | certificar | 2025.1.31 | cffi | 1.17.1 |
chardet | 4.0.0 | normalizador de conjunto de caracteres | 3.3.2 | disjuntor | 2.1.3 |
clique | 8.1.7 | cloudpathlib | 0.21.1 | picles de nuvem | 3.0.0 |
cmdstanpy | 1.2.5 | colorido | 0.5.7 | registro de cores | 6.9.0 |
comunicação | 0.2.1 | confecção | 0.1.5 | analisador de configuração | 5.2.0 |
contornado | 1.3.1 | nome legal | 2.2.0 | cramjam | 2.10.0 |
criptografia | 43.0.3 | ciclista | 0.11.0 | cymem | 2.0.11 |
Cython | 3.0.12 | dacito | 1.9.2 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 |
databricks-recurso-engenharia | 0.12.1 | databricks-sdk | 0.49.0 | conjunto de dados | 3.5.0 |
tempo duplo | 0.1.26 | dbus-Python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 |
decorador | 5.1.1 | velocidade profunda | 0.16.5 | defusedxml | 0.7.1 |
aneto | 0.3.8 | biblioteca dist | 0.3.9 | árvore dm | 0.1.9 |
docstring-to-markdown | 0,11 | einops | 0.8.1 | pontos de entrada | 0,4 |
avaliar | 0.4.3 | executando | 0.8.3 | visão geral das facetas | 1.1.1 |
Farama-Notificações | 0.0.4 | fastapi | 0.115.14 | fastjsonschema | 2.21.1 |
roda de texto rápido | 0.9.2 | bloqueio de arquivo | 3.13.1 | Frasco | 2.2.5 |
buffers planos | 25.2.10 | ferramentas de fonte | 4.55.3 | fqdn | 1.5.1 |
lista congelada | 1.5.0 | especificação de fs | 2023.5.0 | futuro | 0.18.3 |
gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 |
núcleo da API do Google | 2.20.0 | autenticação do Google | 2.40.3 | google-cloud-core | 2.4.3 |
Google Cloud Storage | 2.10.0 | google-crc32c | 1.7.1 | google-pasta | 0.2.0 |
mídia resumível do Google | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 | gql | 3.5.3 |
graphql-core | 3.2.4 | verdinha | 3.1.1 | grpcio | 1.67.0 |
status-grupo | 1.67.0 | gunicorn | 20.1.0 | ginásio | 0.28.1 |
h11 | 0.14.0 | h5py | 3.12.1 | hjson | 3.1.0 |
feriados | 0,54 | htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.2 |
httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 | hub de rostos abraçados | 0.30.2 |
idna | 3.7 | Hash da imagem | 4.3.1 | imagemio | 2.37.0 |
aprendizado desequilibrado | 0.13.0 | importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.5.2 |
flexionar | 7.3.1 | iniconfig | 1.1.1 | ipyflow-core | 0,0,209 |
ipykernel | 6.29.5 | ipython | 8.30.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
ipywidgets | 7.8.1 | isodato | 0.6.1 | isoduração | 20.11.0 |
é perigoso | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
jaraco.text | 3.12.1 | jax-jumpy | 1.0.0 | jedi | 0.19.2 |
Jinja2 | 3.1.5 | tremor | 0.10.0 | jmespath | 1.0.1 |
joblib | 1.4.2 | joblibspark | 0.6.0 | json5 | 0.9.25 |
jsonpatch | 1,33 | ponteiro json | 3.0.0 | esquema JSON | 4.23.0 |
especificações-jsonschema | 2023.7.1 | eventos jupyter | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
cliente jupyter | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 | servidor jupyter | 2.14.1 |
jupyter_server_terminais | 0.4.4 | JupyterLab | 4.3.4 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
widgets do JupyterLab | 1.0.0 | servidor jupyterlab | 2.27.3 | Keras | 3.5.0 |
kiwisolver | 1.4.8 | langchain | 0.3.21 | núcleo da cadeia de lang | 0.3.63 |
langchain-text-splitters | 0.3.8 | códigos de idioma | 3.5.0 | langsmith | 0.1.133 |
dados_de_idioma | 1.3.0 | launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 |
lazr.uri | 1.0.6 | carregador preguiçoso | 0,4 | libclang | 15.0.6.1 |
Librosa | 0.11.0 | LightGBM | 4.6.0 | utilidades de relâmpago | 0.14.3 |
linkify-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.44.0 | lz4 | 4.3.2 |
Mako | 1.2.0 | marisa-trie | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 |
markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 3.0.2 | Matplotlib | 3.10.0 |
matplotlib-inline | 0.1.7 | McCabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
mdurl | 0.1.0 | memória | 1.17.2 | desafinação | 2.0.4 |
ml_dtypes | 0.5.1 | mlflow-magro | 3.0.1 | mmh3 | 5.1.0 |
mais-itertools | 10.3.0 | mosaicml-CLI | 0.6.41 | mosaicml-transmissão | 0.12.0 |
mpmath | 1.3.0 | msal | 1.32.3 | extensões msal | 1.3.1 |
pacote de mensagens | 1.1.1 | multidict | 6.1.0 | multimétodo | 1.12 |
multiprocess | 0.70.16 | murmurhash | 1.0.13 | mypy-extensões | 1.0.0 |
nomex | 0.1.0 | nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.16.4 |
nbformato | 5.10.4 | ninho-asyncio | 1.6.0 | rede x | 3.4.2 |
ninja | 1.11.1.4 | nltk | 3.9.1 | ambiente nodeenv | 1.9.1 |
notebook | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 | número | 0.61.0 |
numpy | 2.1.3 | nvidia-nccl-cu12 | 2.27.5 | oauthlib | 3.2.0 |
oci | 2.155.0 | openai | 1.69.0 | censo aberto | 0.11.4 |
contexto do censo aberto | 0.1.3 | API de telemetria aberta | 1.34.1 | opentelemetry-sdk | 1.34.1 |
convenções-semânticas-de-telemetria-abertas | 0,55b1 | opt_einsum | 3.4.0 | optree | 0.16.0 |
optuna | 3.6.1 | integração optuna | 3.6.0 | orjson | 3.10.18 |
substituições | 7.4.0 | embalagem | 24.1 | Pandas | 2.2.3 |
pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 | parso | 0.8.4 |
especificação de caminho | 0.10.3 | Patsy | 1.0.1 | pexpect | 4.8.0 |
phik | 0.12.4 | travesseiro | 11.1.0 | pip | 24.2 |
diretórios de plataforma | 3.10.0 | Plotly | 5.24.1 | pluggy | 1.5.0 |
pmdarima | 2.0.4 | cãozinho | 1.8.2 | pré-apresentado | 3.0.10 |
cliente prometheus | 0.21.0 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.43 | propcache | 0.2.0 |
Prophet | 1.1.6 | proto-plus | 1.26.1 | protobuf | 5.29.4 |
psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
avaliação pura | 0.2.2 | pura magia | 1,30 | py-cpuinfo | 9.0.0 |
py-spy | 0.4.0 | pyarrow | 19.0.1 | pyasn1 | 0.4.8 |
módulos pyasn1 | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.6 | Pyccolo | 0,0,71 |
pycparser | 2.21 | pydântico | 2.10.6 | núcleo_pydantic | 2.27.2 |
pyflakes | 3.2.0 | Pigmentos | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 |
pyiceberg | 0.9.0 | PyJWT | 2.10.1 | PyNaCl | 1.5.0 |
pyodbc | 5.2.0 | pyOpenSSL | 24.2.1 | pyparsing | 3.2.0 |
pyright | 1.1.394 | pytesseract | 0.3.10 | pytest | 8.3.5 |
Python-dateutil | 2.9.0.post0 | Editor Python | 1.0.4 | Python-JSON- logger | 3.2.1 |
Python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | Python- servidor lsp | 1.12.0 | Python-snappy | 0.7.3 |
pytoolconfig | 1.2.6 | PyTorch-ranger | 0.1.1 | pytz | 2024.1 |
PyWavelets | 1.8.0 | PyYAML | 6.0.2 | pyzmq | 26.2.0 |
questionário | 2.1.0 | raio | 2.37.0 | referenciando | 0.30.2 |
regex | 2024.11.6 | solicitações | 2.32.3 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
ferramentas-solicitações | 1.0.0 | validador rfc3339 | 0.1.4 | validador rfc3986 | 0.1.1 |
rico | 13.9.4 | corda | 1.12.0 | rpds-py | 0.22.3 |
rsa | 4.9.1 | ruamel.yaml | 0.18.14 | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 |
s3transfer | 0.11.3 | tensores de segurança | 0.5.3 | scikit-image | 0.25.0 |
scikit-learn | 1.6.1 | scipy | 1.15.1 | nascido no mar | 0.13.2 |
Send2Trash | 1.8.2 | transformadores de frases | 4.0.1 | frase | 0.2.0 |
ferramentas de configuração | 74.0.0 | forma | 0.47.1 | Shellingham | 1.5.4 |
JSON simples | 3.17.6 | seis | 1.16.0 | sklearn-compat | 0.1.3 |
fatiador | 0.0.8 | smart_open | 7.3.0.post1 | mapa de memória | 5.0.0 |
sniffio | 1.3.0 | contêineres classificados | 2.4.0 | arquivo de som | 0.13.1 |
peneira de sopa | 2,5 | soxr | 0.5.0.post1 | espacial | 3.7.5 |
legado espacial | 3.0.12 | registradores spacy | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.37 |
sqlparse | 0.4.2 | sério | 2.5.1 | ssh-import-id | 5.11 |
dados de pilha | 0.2.0 | estanio | 0.5.1 | estrelinha | 0.46.2 |
modelos estatísticos | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 | sympy | 1.13.3 |
tabular | 0.9.0 | tenacidade | 9.0.0 | TensorBoard | 2.19.0 |
Servidor de dados TensorBoard | 0.7.2 | tensorboardX | 2.6.4 | TensorFlow | 2.19.0 |
estimador tensorflow | 2.15.0 | termcolor | 3.1.0 | terminado | 0.17.1 |
textual | 3.5.0 | tf_keras | 2.19.0 | fino | 8.2.4 |
threadpoolctl | 3.5.0 | arquivo tiff | 12/12/2024 | token do tiktoken | 0.9.0 |
tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 | tokenizadores | 0.21.0 |
tomli | 2.0.1 | tocha | 2.7.0+cpu | otimizador de tocha | 0.3.0 |
torpedeiro | 0.0.7 | torchmetrics | 1.6.0 | visão de tocha | 0.22.0+cpu |
tornado | 6.4.2 | tqdm | 4.67.1 | traços | 5.14.3 |
transformadores | 4.51.3 | guarda tipográfica | 4.4.2 | digitador | 0.16.0 |
tipos-Python-dateutil | 2.9.0.20250516 | extensões_de_digitação | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 |
uc-micro-py | 1.0.1 | ujson | 5.10.0 | atualizações não assistidas | 0,1 |
uri-padrão | 1.3.0 | urllib3 | 2.3.0 | uvicórnio | 0.35.0 |
validadores | 0.35.0 | ambiente virtual | 20.29.3 | visões | 0.8.1 |
wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.3 | largura do wc | 0.2.5 |
doninha | 0.4.1 | cores da web | 24.11.1 | codificações web | 0.5.1 |
cliente websocket | 1.8.0 | websockets | 11.0.3 | Ferramentas | 3.1.3 |
whatthepatch | 1.0.2 | Python wheel | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 |
nuvem de palavras | 1.9.4 | embrulhado | 1.17.0 | xgboost | 3.0.0 |
xgboust-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 | yapf | 0.40.2 |
yard | 1.18.0 | ydata-profiling | 4.16.1 | zíper | 3.21.0 |
zstd | 1.5.5.1 |
BibliotecaPython em clustersde GPUs
O PyTorch utiliza as dependências CUDA do PyPI para fornecer suporte a CUDA, em vez das versões da biblioteca CUDA que estão integradas ao Databricks Runtime 17.1 ML.
Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | acelerar | 1.5.2 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | sinal de aio | 1.2.0 |
tipos de anotar | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 | argcomplete | 3.6.2 |
argônio2-cffi | 21.3.0 | ligações argon2-cffi | 21.2.0 | seta | 1.3.0 |
Astor | 0.8.1 | tokens de asto | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 |
async-lru | 2.0.4 | atributos | 24.3.0 | audioread | 3.0.1 |
autocomando | 2.2.2 | azure-comum | 1.1.28 | azure-core | 1.35.0 |
azure-cosmos | 4.3.1 | identidade-azure | 1.20.0 | azure-mgmt-core | 1.6.0 |
azure-mgmt-web | 8.0.0 | azure-storage-blob | 12.23.0 | azure-storage-file-datalake | 12.17.0 |
Babel | 2.16.0 | recuar | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 |
bcrypt | 3.2.0 | sopa bonita4 | 4.12.3 | preto | 24.10.0 |
água sanitária | 6.2.0 | pisca-pisca | 1.7.0 | felicidade | 0.7.11 |
boto3 | 1.36.2 | botocore | 1.36.3 | Brotli | 1.1.0 |
ferramentas de cache | 5.5.1 | catálogo | 2.0.10 | codificadores de categoria | 2.6.3 |
certificar | 2025.1.31 | cffi | 1.17.1 | chardet | 4.0.0 |
normalizador de conjunto de caracteres | 3.3.2 | disjuntor | 2.1.3 | clique | 8.1.7 |
cloudpathlib | 0.21.1 | picles de nuvem | 3.0.0 | cmdstanpy | 1.2.5 |
colorido | 0.5.7 | registro de cores | 6.9.0 | comunicação | 0.2.1 |
confecção | 0.1.5 | analisador de configuração | 5.2.0 | contornado | 1.3.1 |
nome legal | 2.2.0 | cramjam | 2.10.0 | criptografia | 43.0.3 |
ciclista | 0.11.0 | cymem | 2.0.11 | Cython | 3.0.12 |
dacito | 1.9.2 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-recurso-engenharia | 0.12.1 |
databricks-sdk | 0.49.0 | conjunto de dados | 3.5.0 | tempo duplo | 0.1.26 |
dbus-Python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 | decorador | 5.1.1 |
velocidade profunda | 0.16.5 | defusedxml | 0.7.1 | aneto | 0.3.8 |
biblioteca dist | 0.3.9 | árvore dm | 0.1.9 | docstring-to-markdown | 0,11 |
einops | 0.8.1 | pontos de entrada | 0,4 | avaliar | 0.4.3 |
executando | 0.8.3 | visão geral das facetas | 1.1.1 | Farama-Notificações | 0.0.4 |
fastapi | 0.115.14 | fastjsonschema | 2.21.1 | roda de texto rápido | 0.9.2 |
bloqueio de arquivo | 3.13.1 | flash_attn | 2.7.4.post1 | Frasco | 2.2.5 |
buffers planos | 25.2.10 | ferramentas de fonte | 4.55.3 | fqdn | 1.5.1 |
lista congelada | 1.5.0 | especificação de fs | 2023.5.0 | futuro | 0.18.3 |
gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 |
núcleo da API do Google | 2.20.0 | autenticação do Google | 2.40.3 | google-cloud-core | 2.4.3 |
Google Cloud Storage | 2.10.0 | google-crc32c | 1.7.1 | google-pasta | 0.2.0 |
mídia resumível do Google | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 | gql | 3.5.3 |
graphql-core | 3.2.4 | verdinha | 3.1.1 | grpcio | 1.67.0 |
status-grupo | 1.67.0 | gunicorn | 20.1.0 | ginásio | 0.28.1 |
h11 | 0.14.0 | h5py | 3.12.1 | hjson | 3.1.0 |
feriados | 0,54 | htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.2 |
httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 | hub de rostos abraçados | 0.30.2 |
idna | 3.7 | Hash da imagem | 4.3.1 | imagemio | 2.37.0 |
aprendizado desequilibrado | 0.13.0 | importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.5.2 |
flexionar | 7.3.1 | iniconfig | 1.1.1 | ipyflow-core | 0,0,209 |
ipykernel | 6.29.5 | ipython | 8.30.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
ipywidgets | 7.8.1 | isodato | 0.6.1 | isoduração | 20.11.0 |
é perigoso | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
jaraco.text | 3.12.1 | jax-jumpy | 1.0.0 | jedi | 0.19.2 |
Jinja2 | 3.1.5 | tremor | 0.10.0 | jmespath | 1.0.1 |
joblib | 1.4.2 | joblibspark | 0.6.0 | json5 | 0.9.25 |
jsonpatch | 1,33 | ponteiro json | 3.0.0 | esquema JSON | 4.23.0 |
especificações-jsonschema | 2023.7.1 | eventos jupyter | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
cliente jupyter | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 | servidor jupyter | 2.14.1 |
jupyter_server_terminais | 0.4.4 | JupyterLab | 4.3.4 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
widgets do JupyterLab | 1.0.0 | servidor jupyterlab | 2.27.3 | Keras | 3.5.0 |
kiwisolver | 1.4.8 | langchain | 0.3.21 | núcleo da cadeia de lang | 0.3.63 |
langchain-text-splitters | 0.3.8 | códigos de idioma | 3.5.0 | langsmith | 0.1.133 |
dados_de_idioma | 1.3.0 | launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 |
lazr.uri | 1.0.6 | carregador preguiçoso | 0,4 | libclang | 15.0.6.1 |
Librosa | 0.11.0 | LightGBM | 4.6.0 | utilidades de relâmpago | 0.14.3 |
linkify-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.44.0 | lz4 | 4.3.2 |
Mako | 1.2.0 | marisa-trie | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 |
markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 3.0.2 | Matplotlib | 3.10.0 |
matplotlib-inline | 0.1.7 | McCabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
mdurl | 0.1.0 | memória | 1.17.2 | desafinação | 2.0.4 |
ml_dtypes | 0.5.1 | mlflow-magro | 3.0.1 | mmh3 | 5.1.0 |
mais-itertools | 10.3.0 | mosaicml-CLI | 0.6.41 | mosaicml-transmissão | 0.12.0 |
mpmath | 1.3.0 | msal | 1.32.3 | extensões msal | 1.3.1 |
pacote de mensagens | 1.1.1 | multidict | 6.1.0 | multimétodo | 1.12 |
multiprocess | 0.70.16 | murmurhash | 1.0.13 | mypy-extensões | 1.0.0 |
nomex | 0.1.0 | nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.16.4 |
nbformato | 5.10.4 | ninho-asyncio | 1.6.0 | rede x | 3.4.2 |
ninja | 1.11.1.4 | nltk | 3.9.1 | ambiente nodeenv | 1.9.1 |
notebook | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 | número | 0.61.0 |
numpy | 2.1.3 | nvidia-cublas-cu12 | 12.6.4.1 | nvidia-cuda-cupti-cu12 | 12.6.80 |
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 | 12.6.77 | nvidia-cuda-runtime-cu12 | 12.6.77 | nvidia-cudnn-cu12 | 9.5.1.17 |
nvidia-cufft-cu12 | 11.3.0.4 | nvidia-cufile-cu12 | 1.11.1.6 | nvidia-curand-cu12 | 10.3.7.77 |
nvidia-cusolver-cu12 | 11.7.1.2 | nvidia-cusparse-cu12 | 12.5.4.2 | nvidia-cusparselt-cu12 | 0.6.3 |
nvidia-nccl-cu12 | 2.26.2 | nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.6.85 | nvidia-nvtx-cu12 | 12.6.77 |
oauthlib | 3.2.0 | oci | 2.155.0 | openai | 1.69.0 |
censo aberto | 0.11.4 | contexto do censo aberto | 0.1.3 | API de telemetria aberta | 1.34.1 |
opentelemetry-sdk | 1.34.1 | convenções-semânticas-de-telemetria-abertas | 0,55b1 | opt_einsum | 3.4.0 |
optree | 0.16.0 | optuna | 3.6.1 | integração optuna | 3.6.0 |
orjson | 3.10.18 | substituições | 7.4.0 | embalagem | 24.1 |
Pandas | 2.2.3 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 |
parso | 0.8.4 | especificação de caminho | 0.10.3 | Patsy | 1.0.1 |
pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.4 | travesseiro | 11.1.0 |
pip | 24.2 | diretórios de plataforma | 3.10.0 | Plotly | 5.24.1 |
pluggy | 1.5.0 | pmdarima | 2.0.4 | cãozinho | 1.8.2 |
pré-apresentado | 3.0.10 | cliente prometheus | 0.21.0 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.43 |
propcache | 0.2.0 | Prophet | 1.1.6 | proto-plus | 1.26.1 |
protobuf | 5.29.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
ptyprocess | 0.7.0 | avaliação pura | 0.2.2 | pura magia | 1,30 |
py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.0 | pyarrow | 19.0.1 |
pyasn1 | 0.4.8 | módulos pyasn1 | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.6 |
Pyccolo | 0,0,71 | pycparser | 2.21 | pydântico | 2.10.6 |
núcleo_pydantic | 2.27.2 | pyflakes | 3.2.0 | Pigmentos | 2.15.1 |
PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.9.0 | PyJWT | 2.10.1 |
PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 5.2.0 | pyOpenSSL | 24.2.1 |
pyparsing | 3.2.0 | pyright | 1.1.394 | pytesseract | 0.3.10 |
pytest | 8.3.5 | Python-dateutil | 2.9.0.post0 | Editor Python | 1.0.4 |
Python-JSON- logger | 3.2.1 | Python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | Python- servidor lsp | 1.12.0 |
Python-snappy | 0.7.3 | pytoolconfig | 1.2.6 | PyTorch-ranger | 0.1.1 |
pytz | 2024.1 | PyWavelets | 1.8.0 | PyYAML | 6.0.2 |
pyzmq | 26.2.0 | questionário | 2.1.0 | raio | 2.37.0 |
referenciando | 0.30.2 | regex | 2024.11.6 | solicitações | 2.32.3 |
requests-oauthlib | 1.3.1 | ferramentas-solicitações | 1.0.0 | validador rfc3339 | 0.1.4 |
validador rfc3986 | 0.1.1 | rico | 13.9.4 | corda | 1.12.0 |
rpds-py | 0.22.3 | rsa | 4.9.1 | ruamel.yaml | 0.18.14 |
ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | s3transfer | 0.11.3 | tensores de segurança | 0.5.3 |
scikit-image | 0.25.0 | scikit-learn | 1.6.1 | scipy | 1.15.1 |
nascido no mar | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | transformadores de frases | 4.0.1 |
frase | 0.2.0 | ferramentas de configuração | 74.0.0 | forma | 0.47.1 |
Shellingham | 1.5.4 | JSON simples | 3.17.6 | seis | 1.16.0 |
sklearn-compat | 0.1.3 | fatiador | 0.0.8 | smart_open | 7.3.0.post1 |
mapa de memória | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 | contêineres classificados | 2.4.0 |
arquivo de som | 0.13.1 | peneira de sopa | 2,5 | soxr | 0.5.0.post1 |
espacial | 3.7.5 | legado espacial | 3.0.12 | registradores spacy | 1.0.5 |
SQLAlchemy | 2.0.37 | sqlparse | 0.4.2 | sério | 2.5.1 |
ssh-import-id | 5.11 | dados de pilha | 0.2.0 | estanio | 0.5.1 |
estrelinha | 0.46.2 | modelos estatísticos | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 |
sympy | 1.13.3 | tabular | 0.9.0 | tenacidade | 9.0.0 |
TensorBoard | 2.19.0 | Servidor de dados TensorBoard | 0.7.2 | tensorboardX | 2.6.4 |
TensorFlow | 2.19.0 | estimador tensorflow | 2.15.0 | termcolor | 3.1.0 |
terminado | 0.17.1 | textual | 3.5.0 | tf_keras | 2.19.0 |
fino | 8.2.4 | threadpoolctl | 3.5.0 | arquivo tiff | 12/12/2024 |
token do tiktoken | 0.9.0 | tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 |
tokenizadores | 0.21.0 | tomli | 2.0.1 | tocha | 2.7.0 |
otimizador de tocha | 0.3.0 | torpedeiro | 0.0.7 | torchmetrics | 1.6.0 |
visão de tocha | 0.22.0 | tornado | 6.4.2 | tqdm | 4.67.1 |
traços | 5.14.3 | transformadores | 4.51.3 | tritão | 3.3.0 |
guarda tipográfica | 4.4.2 | digitador | 0.16.0 | tipos-Python-dateutil | 2.9.0.20250516 |
extensões_de_digitação | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 | uc-micro-py | 1.0.1 |
ujson | 5.10.0 | atualizações não assistidas | 0,1 | uri-padrão | 1.3.0 |
urllib3 | 2.3.0 | uvicórnio | 0.35.0 | validadores | 0.35.0 |
ambiente virtual | 20.29.3 | visões | 0.8.1 | wadllib | 1.3.6 |
wasabi | 1.1.3 | largura do wc | 0.2.5 | doninha | 0.4.1 |
cores da web | 24.11.1 | codificações web | 0.5.1 | cliente websocket | 1.8.0 |
websockets | 11.0.3 | Ferramentas | 3.1.3 | whatthepatch | 1.0.2 |
Python wheel | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 | nuvem de palavras | 1.9.4 |
embrulhado | 1.17.0 | xgboost | 3.0.0 | xgboust-ray | 0.1.19 |
xxhash | 3.5.0 | yapf | 0.40.2 | yard | 1.18.0 |
ydata-profiling | 4.16.1 | zíper | 3.21.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Biblioteca R
A biblioteca R é idêntica à biblioteca R do Databricks Runtime 17.1.
BibliotecaJava e Scala ( cluster Scala 2.12)
Além das bibliotecas Java e Scala presentes no Databricks Runtime 17.1, Databricks Runtime 17.1 ML contém os seguintes arquivos JAR:
clusters de CPU
ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.13 | 2.1.3 |
ml.dmlc | xgboost4j_2.13 | 2.1.3 |
org.graphframes | graphframes_2.13 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
org.mlflow | cliente mlflow | 2.15.1 |
org.Scala-lang.modules | Scala-collection-compat_2.13 | 2.12.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.13 | 1.15.0 |
clusters de GPUs
ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.13 | 2.1.3 |
ml.dmlc | xgboost4j_2.13 | 2.1.3 |
org.graphframes | graphframes_2.13 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
org.mlflow | cliente mlflow | 2.15.1 |
org.Scala-lang.modules | Scala-collection-compat_2.13 | 2.12.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.13 | 1.15.0 |