Databricks Runtime 15.4 LTS pro Machine Learning

Databricks Runtime 15.4 LTS for Machine Learning poskytuje připravené prostředí pro strojové učení a datové vědy založené na databricks Runtime 15.4 LTS. Databricks Runtime ML obsahuje mnoho oblíbených knihoven strojového učení, včetně TensorFlow, PyTorch a XGBoost. Databricks Runtime ML zahrnuje AutoML, nástroj pro automatické trénování kanálů strojového učení. Databricks Runtime ML podporuje také distribuované trénování hlubokého učení pomocí TorchDistributoru.

Poznámka:

LTS znamená, že tato verze je dlouhodobě podporována. Viz životní cyklus verze LTS modulu Databricks Runtime.

Návod

Chcete-li zobrazit poznámky k verzi pro verze Databricks Runtime, které dosáhly konce podpory (EoS), podívejte se na Poznámky k verzím Databricks Runtime pro ukončení podpory. Verze EoS Databricks Runtime byly vyřazeny a nemusí se aktualizovat.

Nové funkce a vylepšení

Databricks Runtime 15.4 LTS ML je postaven na Databricks Runtime 15.4 LTS. Informace o novinkách v Databricks Runtime 15.4 LTS, včetně Apache Spark MLlib a SparkR, najdete v poznámkách k verzi Databricks Runtime 15.4 LTS .

Váhy vzorku AutoML pro klasifikaci

AutoML teď podporuje ukázkové váhy pro klasifikaci a umožňuje upravit důležitost každé třídy během trénování klasifikačního modelu. Další informace najdete v parametrech klasifikace pro rozhraní Python API AutoML.

Změny v nástroji pro zpracování vlastností Databricks

Verze databricks-feature-engineering, která byla dodána s Databricks Runtime 15.4 LTS ML, je 0.6.0.

• Pro výpočty vytvořené 31. března 2025 nebo později, které nejsou povolené pro Photon, je nainstalovaná verze databricks-feature-engineering 0.8.0.
• Pro výpočty vytvořené po datu 21. července 2025, které jsou aktivované pro Photon nebo používají procesor založený na Arm64, je nainstalovaná verze databricks-feature-engineering 0.8.0.

Pro informace o novinkách v Databricks Feature Engineering Python API si přečtěte poznámky k vydání klienta pro feature engineering.

Další změny

Petastorm je teď zastaralý

Balíček Petastorm je teď zastaralý. Verze po 15.4 LTS ML nebudou mít tento balíček předinstalovaný. Pro načítání velkých datových sad z cloudového úložiště se doporučuje použít technologii Mosaic Streaming .

Distributor Tensorflow Spark je nyní zastaralý.

Balíček spark-tensorflow-distributor je teď zastaralý. Verze po 15.4 LTS ML nebudou mít tento balíček předinstalovaný. Ray v Databricks je doporučenou náhradou za distribuované trénování modelu Tensorflow nebo Keras.

Prostředí systému

Systémové prostředí v Databricks Runtime 15.4 LTS ML se liší od Databricks Runtime 15.4 LTS následujícím způsobem:

• Pro clustery GPU zahrnuje Databricks Runtime ML následující knihovny NVIDIA GPU:
  • CUDA 12.1
  • cusolver 11.4.5.107-1
  • cupti 12.1
  • cuDNN 8.9.0.131-1
  • NCCL 2.17.1
  • TensorRT 8.6.1.6-1

Knihovny

Následující části obsahují seznam knihoven zahrnutých v Databricks Runtime 15.4 LTS ML, které se liší od knihoven zahrnutých v Databricks Runtime 15.4 LTS.

V této části:

• Knihovny nejvyšší úrovně
• Knihovny Pythonu
• Knihovny jazyka R
• Knihovny Java a Scala (cluster Scala 2.12)

Knihovny nejvyšší úrovně

Databricks Runtime 15.4 LTS ML obsahuje následující knihovny nejvyšší úrovně:

• Datové sady
• GraphFrames
• MLflow
• PyTorch
• spark-tensorflow-connector
• Scikit-learn
• TensorFlow
• TensorBoard
• Transformátory

Knihovny Pythonu

Databricks Runtime 15.4 LTS ML používá virtualenv ke správě balíčků Pythonu a obsahuje mnoho oblíbených balíčků ML.

Kromě balíčků uvedených v následujících částech obsahuje Databricks Runtime 15.4 LTS ML také následující balíčky:

• hyperopt 0.2.7+db3
• sparkdl 3.0.0_db1
• automl 1.28.0

Pokud chcete reprodukovat prostředí Databricks Runtime ML Python v místním virtuálním prostředí Pythonu:

1. Stáhněte příslušný requirements.txt soubor. Viz requirements.txt verze souborů pro Databricks Runtime 15.4 LTS ML.

2. V systémech Ubuntu spusťte sudo apt-get install libpq-dev libcairo2-dev libdbus-1-dev libgirepository1.0-dev libsnappy-dev instalaci systémových knihoven.

3. Spusťte pip install -r requirements-<version>.txt> --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu. Například: pip install -r requirements-15.4-v3.txt --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu.

   Tento příkaz nainstaluje všechny opensourcové knihovny, které Databricks Runtime ML používá, ale neinstaluje knihovny vyvinuté společností Databricks, jako je databricks-automl, ani fork Databricks nebo jeho verze hyperopt či horovod.

requirements.txt Verze souborů pro Databricks Runtime 15.4 LTS ML

Některé balíčky byly upgradovány po počáteční verzi Databricks Runtime 15.4 LTS ML. K určení a stažení správného requirements.txt souboru použijte následující tabulku.

Datum vytvoření výpočtu	Stav foton	Balíčky byly aktualizovány po první vydání Databricks Runtime 15.4 LTS ML.	Soubor requirements.txt
Před 11. únorem 2025	Jakýkoliv	None	requirements-15.4.txt
Mezi 12. únorem 2025 a 30. březnem 2025	Nepovoleno pro Photon	mlflow-skinny 2.19.0	requirements-15.4-v2.txt
Mezi 31. březnem 2025 a 20. červencem 2025	Nepovoleno pro Photon	mlflow-skinny 2.19.0 databricks-feature-engineering 0.8.0	requirements-15.4-v3.txt
Dne nebo po 21. červenci 2025	Povoleno pro Photon nebo používá procesor založený na Arm64	mlflow-skinny 2.19.0 databricks-feature-engineering 0.8.0 ray 2.37.0	requirements-15.4-v4.txt

Knihovny Pythonu v clusterech procesorů

Knihovna	Verze	Knihovna	Verze	Knihovna	Verze
absl-py	1.0.0	zrychlit	0.31.0	aiohttp	3.8.5
aiohttp-cors	0.7.0	aiosignal	1.2.0	anyio	3.5.0
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 (asynchronní časový limit)	4.0.2
attrs	22.1.0	čtení zvuku	3.0.1	Azure Core	1.30.2
azure-cosmos	4.3.1	azure-identity	1.17.1	azure-storage-blob (služba pro ukládání dat na platformě Azure)	12.19.1
Azure-úložiště-file-jezero dat	12.14.0	zpětné volání	0.2.0	šifra	3.2.0
BeautifulSoup4	4.12.2	černý	23.3.0	bělicí prostředek	4.1.0
blinkr	1.4	blaženost	0.7.11	boto3	1.34.39
botocore	1.34.39	Brotli	1.0.9	nástroje pro ukládání do mezipaměti	5.4.0
katalog	2.0.10	kodéry kategorií	2.6.3	certifikát	2023.7.22
cffi	1.15.1	chardet	4.0.0	nástroj pro normalizaci znakové sady	2.0.4
jistič	1.4.0	klikněte	8.0.4	cloudpathlib	0.16.0
cloudpickle	2.2.1	cmdstanpy	1.2.2	barevný	0.5.6
Komunikace	0.1.2	cukroví	0.1.4	configparser	5.2.0
obrysová křivka	1.0.5	kryptografie	41.0.3	cyklista	0.11.0
cymem	2.0.8	Cython	0.29.32	dacit	1.8.1
databricks-automl-runtime	0.2.21	databricks-feature-engineering*	0.6.0	Databricks SDK	0.20.0
dataclasses-json	0.6.7	datové sady	2.19.1	dbl-tempo	0.1.26
dbus-python	1.2.18	ladění	1.6.7	dekoratér	5.1.1
deepspeed	0.14.4	defusedxml	0.7.1	Zastaralé	1.2.14
kopr	0.3.6	disková mezipaměť	5.6.3	distlib	0.3.8
dm-tree	0.1.8	vstupní body	0,4	hodnotit	0.4.2
provádění	0.8.3	přehled aspektů	1.1.1	Farama-Oznámení	0.0.4
fastjsonschema	2.20.0	fasttext	0.9.2	uzamčení souboru	3.13.4
Flask	2.2.5	FlatBuffers	24.3.25	nástroje pro písma	4.25.0
zmrazený seznam	1.3.3	fsspec	2023.5.0	budoucnost	0.18.3
Gast	0.4.0	gitdb	4.0.11	GitPython	3.1.27
google-api-core	2.18.0	google-auth (autentizace)	2.21.0	google-auth-oauthlib	1.0.0
google-cloud-core	2.4.1	Úložiště Google Cloud	2.10.0	google-crc32c	1.5.0
google-pasta	0.2.0	google-resumable-media (pro snadné stahování/ukládání mediálních dat)	2.7.1	googleapis-common-protos	1.63.0
zelenálet	2.0.1	grpcio	1.60.0	grpcio-status	1.60.0
gunicorn	20.1.0	gviz-api	1.10.0	tělocvična	0.28.1
h11	0.14.0	h5py	3.10.0	hjson	3.1.0
prázdniny	0,45	chorovod	0.28.1+db1	htmlmin	0.1.12
httpcore	1.0.5	httplib2	0.20.2	httpx	0.27.0
huggingface-hub	0.23.4	IDNA	3.4	ImageHash	4.3.1
imageio	2.31.1	nevyvážené učení	0.11.0	importlib-metadata	6.0.0
importlib_resources	6.4.0	ipyflow-core je jádrová komponenta systému ipyflow	0.0.198	ipykernel	6.25.1
ipython	8.15.0	ipython-genutils	0.2.0	ipywidgets	7.7.2
isodate	0.6.1	jehodangerous	2.0.1	jax-jumpy	1.0.0
Jedi	0.18.1	Jeepney (typický filipínský veřejný dopravní prostředek)	0.7.1	Jinja2	3.1.2
jmespath	0.10.0	joblib	1.2.0	joblibspark	0.5.1
jsonpatch	1,33	JSON ukazatel	3.0.0	jsonschema	4.17.3
Server Jupyter	1.23.4	klient Jupyter	7.4.9	jupyter_core	5.3.0
jupyterlab-pygments	0.1.2	tvrdý	3.2.1	klíčenka	23.5.0
verizonsolver	1.4.4	langchain	0.1.20	langchain-community	0.0.38
langchain-core	0.1.52	langchain-text-splitters (rozdělovače textu langchain)	0.0.2	jazykové kódy	3.4.0
langsmith	0.1.63	jazyková_data	1.2.0	launchpadlib	1.10.16
lazr.restfulclient	0.14.4	lazr.uri	1.0.6	lazy_loader	0,2
libclang	15.0.6.1	librosa	0.10.1	lightgbm	4.3.0
linkify –it-py	2.0.0	llvmlite	0.40.0	lxml	4.9.2
lz4	4.3.2	Žralok mako	1.2.0	marisa-trie	1.1.1
Markdown	3.4.1	markdown:it-py	2.2.0	MarkupSafe	2.1.1
maršmeloun	3.21.2	matplotlib	3.7.2	matplotlib-inline	0.1.6
mdit-py-plugins	0.3.0	mdurl	0.1.0	memray	1.13.3
špatné naladění	0.8.4	ml-dtypes	0.3.2	mlflow-hubny*	2.13.1
more-itertools	8.10.0	mosaicml-streaming	0.7.4	mpmath	1.3.0
MSAL	1.29.0	msal-extensions	1.2.0	msgpack	1.0.8
vícejazyčný slovník	6.0.2	multimetoda	1.12	víceprocesový	0.70.14
murmurhash	1.0.10	mypy-extensions	0.4.3	namex	0.0.8
nbclassic	0.5.5	nbclient	0.5.13	nbconvert	6.5.4
nbformat	5.7.0	nest-asyncio	1.5.6	NetworkX	3.1
ninja	1.11.1.1	nltk (Natural Language Toolkit)	3.8.1	poznámkový blok	6.5.4
notebook_shim	0.2.2	numba	0.57.1	numpy (knihovna pro numerické výpočty v Pythonu)	1.23.5
nvidia-ml-py	12.555.43	oauthlib	3.2.0	Oči	2.126.4
openai	1.35.3	opencensus	0.11.4	opencensus-kontekst	0.1.3
opentelemetry-api	1.25.0	opentelemetry-sdk	1.25.0	opentelemetry-sémantické-konvence	0,46b0
opt-einsum	3.3.0	Optree	0.12.1	orjson	3.10.6
balení	23.2	Pandy	1.5.3	pandocfilters	1.5.0
paramiko	3.4.0	Parso	0.8.3	specifikace cesty	0.10.3
bábovka	0.5.3	petastorm	0.12.1	pexpect	4.8.0
Phik	0.12.4	PickleShare	0.7.5	Polštář	9.4.0
jádro	23.2.1	platformdirs	3.10.0	plotly	5.9.0
pmdarima	2.0.4	psisko	1.8.1	portalocker	2.10.1
předshedovaný	3.0.9	prometheus-client	0.14.1	nástroj "prompt-toolkit"	3.0.36
prorok	1.1.5	proto-plus	1.24.0	protobuf	4.24.1
psutil	5.9.0	psycopg2	2.9.3	ptyprocess	0.7.0
čistý eval	0.2.2	py-cpuinfo (Python balíček pro informace o CPU)	8.0.0	py-spy	0.3.14
pyarrow	14.0.1	pyarrow-hotfix	0,6	pyasn1	0.4.8
pyasn1-modules	0.2.8	pybind11	2.13.1	pyccolo	0.0.52
pycparser	2.21	Pydantic (Python knihovna pro validaci a nastavení dat)	1.10.6	Pygments	2.15.1
PyGObject	3.42.1	PyJWT	2.3.0	PyNaCl	1.5.0
pyodbc	4.0.38	pyOpenSSL	23.2.0	pyparsing	3.0.9
pyrsistent	0.18.0	pytesseract	0.3.10	python-dateutil	2.8.2
editor jazyka Python	1.0.4	python-lsp-jsonrpc	1.1.1	python-snappy	0.6.1
knihovna pytz pro zpracování časových zón v Pythonu	2022.7	PyWavelets	1.4.1	PyYAML	6.0
pyzmq	23.2.0	paprsek*	2.20.0	regulární výraz	2022.7.9
žádosti	2.31.0	requests-oauthlib	1.3.1	bohatý	13.7.1
Rsa	4,9	s3transfer	0.10.2	safetensors	0.4.2
scikit-image	0.20.0	scikit-learn	1.3.0	SciPy	1.11.1
narozený v moři	0.12.2	SecretStorage	3.3.1	Send2Trash	1.8.0
transformátory vět v NLP	2.7.0	věta	0.1.99	setuptools (nástroj pro vytváření a distribuci Python projektů)	68.0.0
Shap	0.44.0	simplejson	3.17.6	Šest	1.16.0
průřez	0.0.7	inteligentní otevření	5.2.1	smmap	5.0.0
sniffio	1.2.0	zvukový soubor	0.12.1	cedník na polévku	2,4
soxr	0.3.7	prostorný	3.7.2	spacy-legacy	3.0.12
spacy-loggers	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
datová hromádka	0.2.0	stanio	0.5.1	statsmodels	0.14.0
sympy	1.11.1	zamotaný do unicode	0.2.0	houževnatost	8.2.2
TensorBoard	2.16.2	tensorboard-data-server	0.7.2	tensorboard_plugin_profile	2.15.1
tensorboardX (knihovna pro vizualizaci dat v Pythonu)	2.6.2.2	TensorFlow	2.16.1	TensorFlow Estimator	2.15.0
tensorflow-io-gcs-filesystem	0.37.1	termcolor	2.4.0	dokončeno	0.17.1
textový	0.63.3	tf_keras	2.16.0	tenká	8.2.3
threadpoolctl	2.2.0	TIFF soubor	2021.7.2	tiktoken	0.5.2
tinycss2	1.2.1	tokenize-rt	4.2.1	tokenizátory	0.19.0
pochodeň	2.3.1+cpu	torcheval	0.0.7	Torchvision	0.18.1+cpu
tornádo	6.3.2	tqdm	4.65.0	Traitlets	5.7.1
Transformátory	4.41.2	typová ochrana	2.13.3	Typer	0.9.4
kontrola psaní	0.9.0	rozšíření_typingu	4.10.0	tzdata	2022.1
uc-micro-py	1.0.1	ujson	5.4.0	bezobslužné aktualizace	0,1
urllib3	1.26.16	virtualenv	20.24.2	vize	0.7.5
wadllib	1.3.6	wasabi	1.1.2	wcwidth (šířka znaků)	0.2.5
lasice	0.3.4	webová kódování	0.5.1	websocket-klient	0.58.0
Nářadí	2.2.3	wheel	0.38.4	wordcloud	1.9.3
zabalený	1.14.1	xgboost	2.0.3	xxhash	3.4.1
yarlif	1.8.1	Profilace ydata	4.5.1	zipový uzávěr	3.11.0
zstd	1.5.5.1

* Pro výpočty vytvořené 12. února 2025 nebo po tom, co není pro Photon povolené, mlflow-skinny se upgraduje na verzi 2.19.0. U výpočetních prostředků vytvořených dne 21. července 2025 nebo později, které jsou povolené pro Photon nebo používají procesor založený na Arm64, se mlflow-skinny upgraduje na verzi 2.19.0, ray na verzi 2.37.0 a databricks-feature-engineering na verzi 0.8.0.

Knihovny Pythonu v clusterech GPU

Knihovna	Verze	Knihovna	Verze	Knihovna	Verze
absl-py	1.0.0	zrychlit	0.31.0	aiohttp	3.8.5
aiohttp-cors	0.7.0	aiosignal	1.2.0	anyio	3.5.0
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 (asynchronní časový limit)	4.0.2
attrs	22.1.0	čtení zvuku	3.0.1	Azure Core	1.30.2
azure-cosmos	4.3.1	azure-identity	1.17.1	azure-storage-blob (služba pro ukládání dat na platformě Azure)	12.19.1
Azure-úložiště-file-jezero dat	12.14.0	zpětné volání	0.2.0	šifra	3.2.0
BeautifulSoup4	4.12.2	černý	23.3.0	bělicí prostředek	4.1.0
blinkr	1.4	blaženost	0.7.11	boto3	1.34.39
botocore	1.34.39	Brotli	1.0.9	nástroje pro ukládání do mezipaměti	5.4.0
katalog	2.0.10	kodéry kategorií	2.6.3	certifikát	2023.7.22
cffi	1.15.1	chardet	4.0.0	nástroj pro normalizaci znakové sady	2.0.4
jistič	1.4.0	klikněte	8.0.4	cloudpathlib	0.16.0
cloudpickle	2.2.1	cmdstanpy	1.2.2	barevný	0.5.6
Komunikace	0.1.2	cukroví	0.1.4	configparser	5.2.0
obrysová křivka	1.0.5	kryptografie	41.0.3	cyklista	0.11.0
cymem	2.0.8	Cython	0.29.32	dacit	1.8.1
databricks-automl-runtime	0.2.21	databricks-feature-engineering*	0.6.0	Databricks SDK	0.20.0
dataclasses-json	0.6.7	datové sady	2.19.1	dbl-tempo	0.1.26
dbus-python	1.2.18	ladění	1.6.7	dekoratér	5.1.1
deepspeed	0.14.4	defusedxml	0.7.1	Zastaralé	1.2.14
kopr	0.3.6	disková mezipaměť	5.6.3	distlib	0.3.8
dm-tree	0.1.8	einops	0.8.0	vstupní body	0,4
hodnotit	0.4.2	provádění	0.8.3	přehled aspektů	1.1.1
Farama-Oznámení	0.0.4	fastjsonschema	2.20.0	fasttext	0.9.2
uzamčení souboru	3.13.4	flash-attn	2.5.9.post1	Flask	2.2.5
FlatBuffers	24.3.25	nástroje pro písma	4.25.0	zmrazený seznam	1.3.3
fsspec	2023.5.0	budoucnost	0.18.3	Gast	0.4.0
gitdb	4.0.11	GitPython	3.1.27	google-api-core	2.18.0
google-auth (autentizace)	2.21.0	google-auth-oauthlib	1.0.0	google-cloud-core	2.4.1
Úložiště Google Cloud	2.10.0	google-crc32c	1.5.0	google-pasta	0.2.0
google-resumable-media (pro snadné stahování/ukládání mediálních dat)	2.7.1	googleapis-common-protos	1.63.0	zelenálet	2.0.1
grpcio	1.60.0	grpcio-status	1.60.0	gunicorn	20.1.0
gviz-api	1.10.0	tělocvična	0.28.1	h11	0.14.0
h5py	3.10.0	hjson	3.1.0	prázdniny	0,45
chorovod	0.28.1+db1	htmlmin	0.1.12	httpcore	1.0.5
httplib2	0.20.2	httpx	0.27.0	huggingface-hub	0.23.4
IDNA	3.4	ImageHash	4.3.1	imageio	2.31.1
nevyvážené učení	0.11.0	importlib-metadata	6.0.0	importlib_resources	6.4.0
ipyflow-core je jádrová komponenta systému ipyflow	0.0.198	ipykernel	6.25.1	ipython	8.15.0
ipython-genutils	0.2.0	ipywidgets	7.7.2	isodate	0.6.1
jehodangerous	2.0.1	jax-jumpy	1.0.0	Jedi	0.18.1
Jeepney (typický filipínský veřejný dopravní prostředek)	0.7.1	Jinja2	3.1.2	jmespath	0.10.0
joblib	1.2.0	joblibspark	0.5.1	jsonpatch	1,33
JSON ukazatel	3.0.0	jsonschema	4.17.3	Server Jupyter	1.23.4
klient Jupyter	7.4.9	jupyter_core	5.3.0	jupyterlab-pygments	0.1.2
tvrdý	3.2.1	klíčenka	23.5.0	verizonsolver	1.4.4
langchain	0.1.20	langchain-community	0.0.38	langchain-core	0.1.52
langchain-text-splitters (rozdělovače textu langchain)	0.0.2	jazykové kódy	3.4.0	langsmith	0.1.63
jazyková_data	1.2.0	launchpadlib	1.10.16	lazr.restfulclient	0.14.4
lazr.uri	1.0.6	lazy_loader	0,2	libclang	15.0.6.1
librosa	0.10.1	lightgbm	4.3.0	linkify –it-py	2.0.0
llvmlite	0.40.0	lxml	4.9.2	lz4	4.3.2
Žralok mako	1.2.0	marisa-trie	1.1.1	Markdown	3.4.1
markdown:it-py	2.2.0	MarkupSafe	2.1.1	maršmeloun	3.21.2
matplotlib	3.7.2	matplotlib-inline	0.1.6	mdit-py-plugins	0.3.0
mdurl	0.1.0	memray	1.13.4	špatné naladění	0.8.4
ml-dtypes	0.3.2	mlflow-hubny*	2.13.1	more-itertools	8.10.0
mosaicml-streaming	0.7.4	mpmath	1.3.0	MSAL	1.30.0
msal-extensions	1.2.0	msgpack	1.0.8	vícejazyčný slovník	6.0.2
multimetoda	1.12	víceprocesový	0.70.14	murmurhash	1.0.10
mypy-extensions	0.4.3	namex	0.0.8	nbclassic	0.5.5
nbclient	0.5.13	nbconvert	6.5.4	nbformat	5.7.0
nest-asyncio	1.5.6	NetworkX	3.1	ninja	1.11.1.1
nltk (Natural Language Toolkit)	3.8.1	poznámkový blok	6.5.4	notebook_shim	0.2.2
numba	0.57.1	numpy (knihovna pro numerické výpočty v Pythonu)	1.23.5	nvidia-cublas-cu12	12.1.3.1
nvidia-cuda-cupti-cu12	12.1.105	nvidia-cuda-nvrtc-cu12	12.1.105	nvidia-cuda-runtime-cu12	12.1.105
nvidia-cudnn-cu12	8.9.2.26	nvidia-cufft-cu12	11.0.2.54	nvidia-curand-cu12	10.3.2.106
nvidia-cusolver-cu12	11.4.5.107	nvidia-cusparse-cu12	12.1.0.106	nvidia-ml-py	12.555.43
nvidia-nccl-cu12	2.20.5	nvidia-nvjitlink-cu12	12.5.82	nvidia-nvtx-cu12	12.1.105
oauthlib	3.2.0	Oči	2.126.4	openai	1.35.3
opencensus	0.11.4	opencensus-kontekst	0.1.3	opentelemetry-api	1.25.0
opentelemetry-sdk	1.25.0	opentelemetry-sémantické-konvence	0,46b0	opt-einsum	3.3.0
Optree	0.12.1	orjson	3.10.6	balení	23.2
Pandy	1.5.3	pandocfilters	1.5.0	paramiko	3.4.0
Parso	0.8.3	specifikace cesty	0.10.3	bábovka	0.5.3
petastorm	0.12.1	pexpect	4.8.0	Phik	0.12.4
PickleShare	0.7.5	Polštář	9.4.0	jádro	23.2.1
platformdirs	3.10.0	plotly	5.9.0	pmdarima	2.0.4
psisko	1.8.1	portalocker	2.10.1	předshedovaný	3.0.9
prometheus-client	0.14.1	nástroj "prompt-toolkit"	3.0.36	prorok	1.1.5
proto-plus	1.24.0	protobuf	4.24.1	psutil	5.9.0
psycopg2	2.9.3	ptyprocess	0.7.0	čistý eval	0.2.2
py-cpuinfo (Python balíček pro informace o CPU)	8.0.0	py-spy	0.3.14	pyarrow	14.0.1
pyarrow-hotfix	0,6	pyasn1	0.4.8	pyasn1-modules	0.2.8
pybind11	2.13.1	pyccolo	0.0.52	pycparser	2.21
Pydantic (Python knihovna pro validaci a nastavení dat)	1.10.6	Pygments	2.15.1	PyGObject	3.42.1
PyJWT	2.3.0	PyNaCl	1.5.0	pyodbc	4.0.38
pyOpenSSL	23.2.0	pyparsing	3.0.9	pyrsistent	0.18.0
pytesseract	0.3.10	python-dateutil	2.8.2	editor jazyka Python	1.0.4
python-lsp-jsonrpc	1.1.1	python-snappy	0.6.1	knihovna pytz pro zpracování časových zón v Pythonu	2022.7
PyWavelets	1.4.1	PyYAML	6.0	pyzmq	23.2.0
paprsek*	2.20.0	regulární výraz	2022.7.9	žádosti	2.31.0
requests-oauthlib	1.3.1	bohatý	13.7.1	Rsa	4,9
s3transfer	0.10.2	safetensors	0.4.2	scikit-image	0.20.0
scikit-learn	1.3.0	SciPy	1.11.1	narozený v moři	0.12.2
SecretStorage	3.3.1	Send2Trash	1.8.0	transformátory vět v NLP	2.7.0
věta	0.1.99	setuptools (nástroj pro vytváření a distribuci Python projektů)	68.0.0	Shap	0.44.0
simplejson	3.17.6	Šest	1.16.0	průřez	0.0.7
inteligentní otevření	5.2.1	smmap	5.0.0	sniffio	1.2.0
zvukový soubor	0.12.1	cedník na polévku	2,4	soxr	0.3.7
prostorný	3.7.2	spacy-legacy	3.0.12	spacy-loggers	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	datová hromádka	0.2.0
stanio	0.5.1	statsmodels	0.14.0	sympy	1.11.1
zamotaný do unicode	0.2.0	houževnatost	8.2.2	TensorBoard	2.16.2
tensorboard-data-server	0.7.2	tensorboard_plugin_profile	2.15.1	tensorboardX (knihovna pro vizualizaci dat v Pythonu)	2.6.2.2
TensorFlow	2.16.1	TensorFlow Estimator	2.15.0	tensorflow-io-gcs-filesystem	0.37.1
termcolor	2.4.0	dokončeno	0.17.1	textový	0.63.3
tf_keras	2.16.0	tenká	8.2.3	threadpoolctl	2.2.0
TIFF soubor	2021.7.2	tiktoken	0.5.2	tinycss2	1.2.1
tokenize-rt	4.2.1	tokenizátory	0.19.0	pochodeň	2.3.1+cu121
torcheval	0.0.7	Torchvision	0.18.1+cu121	tornádo	6.3.2
tqdm	4.65.0	Traitlets	5.7.1	Transformátory	4.41.2
Triton	2.3.1	typová ochrana	2.13.3	Typer	0.9.4
kontrola psaní	0.9.0	rozšíření_typingu	4.10.0	tzdata	2022.1
uc-micro-py	1.0.1	ujson	5.4.0	bezobslužné aktualizace	0,1
urllib3	1.26.16	virtualenv	20.24.2	vize	0.7.5
wadllib	1.3.6	wasabi	1.1.2	wcwidth (šířka znaků)	0.2.5
lasice	0.3.4	webová kódování	0.5.1	websocket-klient	0.58.0
Nářadí	2.2.3	wheel	0.38.4	wordcloud	1.9.3
zabalený	1.14.1	xgboost	2.0.3	xxhash	3.4.1
yarlif	1.8.1	Profilace ydata	4.5.1	zipový uzávěr	3.11.0
zstd	1.5.5.1

* Pro výpočty vytvořené 12. února 2025 nebo po tom, co není pro Photon povolené, mlflow-skinny se upgraduje na verzi 2.19.0. U výpočetních prostředků vytvořených dne 21. července 2025 nebo později, které jsou povolené pro Photon nebo používají procesor založený na Arm64, se mlflow-skinny upgraduje na verzi 2.19.0, ray na verzi 2.37.0 a databricks-feature-engineering na verzi 0.8.0.

R knihovny

Knihovny R jsou stejné jako knihovny R v Databricks Runtime 15.4 LTS.

Knihovny Java a Scala (cluster Scala 2.12)

Kromě knihoven Java a Scala v Databricks Runtime 15.4 LTS obsahuje Databricks Runtime 15.4 LTS ML následující JAR soubory:

Procesorové clustery

ID skupiny	Identifikátor artefaktu	Verze
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	0.8.4-db1-spark3.5
org.mlflow	mlflow-client	2.11.1
org.scala-lang.modules	scala-java8-compat_2.12	0.8.0
org.tensorflow	spark-tensorflow-connector_2.12	1.15.0

Klastery GPU

ID skupiny	Identifikátor artefaktu	Verze
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	0.8.4-db1-spark3.5
org.mlflow	mlflow-client	2.11.1
org.scala-lang.modules	scala-java8-compat_2.12	0.8.0
org.tensorflow	spark-tensorflow-connector_2.12	1.15.0