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Databricks Runtime 17.0 pour Machine Learning fournit un environnement prêt à l’emploi pour le Machine Learning et la science des données basé sur Databricks Runtime 17.0. Databricks Runtime ML contient de nombreuses bibliothèques populaires de Machine Learning, notamment TensorFlow, PyTorch et XGBoost. Databricks Runtime ML comprend AutoML, un outil permettant d’effectuer l’apprentissage automatique des pipelines Machine Learning. Databricks Runtime ML prend également en charge l’apprentissage profond distribué à l’aide de TorchDistributor, DeepSpeed et Ray.
Conseil / Astuce
Pour afficher les notes de publication des versions de Databricks Runtime qui ont atteint la fin de la prise en charge (EoS), consultez les notes de publication des versions de Databricks Runtime ayant atteint la fin de la prise en charge. Les versions d’EoS Databricks Runtime ont été supprimées et peuvent ne pas être mises à jour.
Nouvelles fonctionnalités et améliorations
Databricks Runtime 17.0 ML est basé sur Databricks Runtime 17.0. Pour plus d’informations sur les nouveautés de Databricks Runtime 17.0, notamment Apache Spark MLlib et SparkR, consultez les notes de publication de Databricks Runtime 17.0 .
SparkML est désormais pris en charge sur les clusters standard
Databricks Runtime 17.0 ML prend en charge SparkML sur des clusters standard (précédemment appelés partagés). Pour plus d’informations sur les clusters standard, consultez les modes d'accès.
Les limitations suivantes s’appliquent lors de l’exécution de SparkML sur des clusters standard :
- La taille maximale du modèle est de 1 Go.
- La taille maximale du cache de modèle par session est de 10 Go.
- L’entraînement du modèle d'arbre s’arrête tôt si la taille du modèle est sur le point de dépasser 1 Go.
- Les modèles SparkML suivants ne sont pas pris en charge :
- DistributedLDAModel
- FPGrowthModel
Autres modifications
XGBoost4J-Spark supprimé
XGBoost4J-Spark, qui a été inclus dans les versions précédentes de Databricks Runtime ML, n’est pas inclus dans Databricks Runtime 17.0 ML. Databricks recommande d’utiliser l’API Python pour xgboost.spark. Voir l’entraînement distribué des modèles XGBoost en utilisant xgboost.spark.
Le fournisseur de magasin en ligne Cosmos DB n’est plus pris en charge
Le fournisseur de magasin en ligne Cosmos DB n’est pas compatible avec Databricks Runtime 17.0 ML ou version ultérieure.
Environnement du système
L’environnement système dans Databricks Runtime 17.0 ML diffère de Databricks Runtime 17.0 comme suit.
- Pour les clusters GPU, Databricks Runtime ML inclut les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes :
- 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
Bibliothèques
Les sections suivantes répertorient les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime 17.0 ML qui diffèrent de celles incluses dans Databricks Runtime 17.0.
Dans cette section :
- Bibliothèques de niveau supérieur
- Bibliothèques Python
- Bibliothèques R
- Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)
Bibliothèques de niveau supérieur
Databricks Runtime 17.0 ML inclut les bibliothèques de niveau supérieur suivantes :
- Ensembles de données
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- Scikit-learn
- streaming
- TensorFlow
- TensorBoard
- Transformateurs
Bibliothèques Python
Databricks Runtime 17.0 ML utilise virtualenv pour la gestion des packages Python et inclut de nombreux packages ML populaires.
Outre les packages spécifiés dans les sections suivantes, Databricks Runtime 17.0 ML inclut également les packages suivants :
- automl 1.30.0
Pour reproduire l’environnement Python Ml Databricks Runtime dans votre environnement virtuel Python local, téléchargez le fichier requirements-17.0.txt et exécutez pip install -r requirements-17.0.txt. Cette commande installe toutes les bibliothèques open source que Databricks Runtime ML utilise, mais n’installe pas les bibliothèques développées par Databricks, telles que databricks-automl ou la duplication Databricks de hyperopt.
Bibliothèques Python sur les clusters de processeurs
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | accélérer | 1.5.2 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| alambic | 1.15.2 | annotated-types | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 |
| argcomplete | 3.6.2 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 |
| flèche | 1.3.0 | astor | 0.8.1 | asttokens | 2.0.5 |
| astunparse | 1.6.3 | async-lru | 2.0.4 | attrs | 24.3.0 |
| audioread | 3.0.1 | autocommand | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 |
| azure-core | 1.33.0 | azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.20.0 |
| azure-mgmt-core | 1.5.0 | azure-mgmt-web | 8.0.0 | azure-storage-blob | 12.23.0 |
| Azure Storage File Data Lake | 12.17.0 | babel | 2.16.0 | backoff | 2.2.1 |
| backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | bellesoupe4 | 4.12.3 |
| black | 24.10.0 | bleach | 6.2.0 | blinker | 1.7.0 |
| blis | 0.7.11 | boto3 | 1.36.2 | botocore | 1.36.3 |
| Brotli | 1.1.0 | cachetools | 5.5.1 | catalogue | 2.0.10 |
| encodeurs de catégorie | 2.6.3 | certifi | 2025.1.31 | cffi | 1.17.1 |
| chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 3.3.2 | disjoncteur | 2.1.3 |
| cliquez | 8.1.7 | cloudpathlib | 0.21.0 | cloudpickle | 3.0.0 |
| cmdstanpy | 1.2.5 | coloré | 0.5.6 | colorlog | 6.9.0 |
| comm | 0.2.1 | compositeur | 0.29.0 | confection | 0.1.5 |
| configparser | 5.2.0 | contourpy | 1.3.1 | coolname | 2.2.0 |
| cramjam | 2.10.0 | cryptographie | 43.0.3 | cycliste | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.11 | Cython | 3.0.12 | dacite | 1.9.2 |
| databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Kit de développement logiciel Databricks (SDK) | 0.49.0 | ensembles de données | 2.20.0 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 |
| décorateur | 5.1.1 | deepspeed | 0.14.4 | defusedxml | 0.7.1 |
| Déconseillé | 1.2.13 | dill | 0.3.8 | distlib | 0.3.9 |
| dm-tree | 0.1.9 | Conversion de docstring en markdown | 0.11 | points d’entrée | 0,4 |
| évaluer | 0.4.2 | exécuter | 0.8.3 | aperçu des facettes | 1.1.1 |
| Farama-Notifications | 0.0.4 | fastapi | 0.115.12 | fastjsonschema | 2.21.1 |
| fasttext-wheel | 0.9.2 | verrou de fichier | 3.13.1 | Flask | 2.2.5 |
| flatbuffers | 25.2.10 | outils de police | 4.55.3 | fqdn | 1.5.1 |
| frozenlist | 1.5.0 | fsspec | 2023.5.0 | futur | 0.18.3 |
| gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 |
| google-api-core | 2.20.0 | google-auth | 2.38.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 |
| google-cloud-core | 2.4.3 | google-cloud-storage (Stockage dans le cloud de Google) | 2.10.0 | google-crc32c | 1.7.1 |
| google-pasta | 0.2.0 | google-resumable-media | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 |
| gql | 3.5.2 | graphql-core | 3.2.4 | greenlet | 3.1.1 |
| grpcio | 1.67.0 | grpcio-status | 1.67.0 | gunicorn | 20.1.0 |
| gymnasium | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 | h5py | 3.12.1 |
| hjson | 3.1.0 | vacances | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 |
| httpcore | 1.0.2 | httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 |
| huggingface-hub | 0.30.2 | idna | 3.7 | ImageHash | 4.3.1 |
| imageio | 2.37.0 | imbalanced-learn | 0.13.0 | importlib-metadata | 6.0.0 |
| importlib_resources | 6.5.2 | inflect | 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 (un outil de widgets interactifs pour Python) | 7.8.1 | isodate | 0.6.1 |
| isoduration | 20.11.0 | c'est dangereux | 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 | jiter | 0.9.0 |
| jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.4.2 | joblibspark | 0.5.1 |
| json5 | 0.9.25 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.0.0 |
| jsonschema | 4.23.0 | spécifications du schéma JSON | 2023.7.1 | événements Jupyter | 0.10.0 |
| jupyter-lsp | 2.2.0 | jupyter_client | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 |
| serveur Jupyter | 2.14.1 | jupyter_server_terminals | 0.4.4 | jupyterlab | 4.3.4 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets (widgets pour JupyterLab) | 1.0.0 | jupyterlab_server | 2.27.3 |
| keras | 3.5.0 | kiwisolver | 1.4.8 | langchain | 0.3.21 |
| langchain-core | 0.3.55 | langchain-text-splitters | 0.3.8 | codes de langue | 3.5.0 |
| langsmith | 0.1.133 | données_linguistiques | 1.3.0 | launchpadlib | 1.11.0 |
| lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0,4 |
| libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.2 | lightgbm | 4.5.0 |
| lightning-utilities | 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 | memray | 1.17.1 |
| mistune | 2.0.4 | ml_dtypes | 0.5.1 | mlflow-skinny | 2.21.3 |
| mmh3 | 5.1.0 | more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 |
| mosaicml-streaming | 0.8.0 | mpmath | 1.3.0 | msal | 1.32.0 |
| msal-extensions | 1.3.1 | msgpack | 1.1.0 | multidict | 6.1.0 |
| multimethod | 1.12 | multiprocess | 0.70.16 | murmurhash | 1.0.12 |
| mypy-extensions | 1.0.0 | namex | 0.0.8 | nbclient | 0.8.0 |
| nbconvert | 7.16.4 | nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3.4.2 | ninja | 1.11.1.1 | nltk | 3.9.1 |
| nodeenv | 1.9.1 | carnet de notes | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 |
| numba | 0.61.0 | numpy | 2.1.3 | nvidia-ml-py | 12.570.86 |
| oauthlib | 3.2.0 | oci | 2.150.2 | openai | 1.40.2 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.32.1 |
| opentelemetry-sdk | 1.32.1 | opentelemetry-semantic-conventions | 0.53b1 | opt_einsum | 3.4.0 |
| optree | 0.15.0 | optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 3.6.0 |
| orjson | 3.10.16 | remplace | 7.4.0 | empaquetage | 24.1 |
| Pandas | 2.2.3 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 |
| parso | 0.8.4 | pathspec | 0.10.3 | patsy | 1.0.1 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.4 | pillow | 11.1.0 |
| pip | 25.0 | platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.24.1 |
| pluggy | 1.5.0 | pmdarima | 2.0.4 | pooch | 1.8.2 |
| preshed | 3.0.9 | prometheus_client | 0.21.0 | prompt-toolkit | 3.0.43 |
| propcache | 0.2.0 | prophète | 1.1.6 | proto-plus | 1.26.1 |
| protobuf | 5.29.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
| ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 | puremagic | 1.28 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.0 | pyarrow | 19.0.1 |
| pyarrow-hotfix | 0,6 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
| pybind11 | 2.13.6 | pyccolo | 0.0.71 | pycparser | 2.21 |
| pydantic | 2.10.6 | pydantic_core | 2.27.2 | pyflakes | 3.2.0 |
| Pygments | 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 |
| éditeur de Python | 1.0.4 | python-json-logger | 3.2.1 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 |
| python-lsp-server | 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 | questionary | 2.1.0 |
| ray | 2.37.0 | référencement | 0.30.2 | regex | 2024.11.6 |
| Requêtes | 2.32.3 | requests-oauthlib | 1.3.1 | requests-toolbelt | 1.0.0 |
| RFC3339 validateur | 0.1.4 | rfc3986-validator | 0.1.1 | rich | 13.9.4 |
| rope | 1.12.0 | rpds-py | 0.22.3 | rsa | 4.9.1 |
| ruamel.yaml | 0.18.10 | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | s3transfer | 0.11.3 |
| safetensors | 0.5.3 | scikit-image | 0.25.0 | scikit-learn | 1.6.1 |
| scipy | 1.15.1 | seaborn | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 |
| transformateurs de phrases | 3.0.1 | sentencepiece | 0.2.0 | setuptools | 74.0.0 |
| shap | 0.46.0 | shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 |
| six | 1.16.0 | sklearn-compat | 0.1.3 | segment | 0.0.8 |
| smart-open | 7.1.0 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 |
| sortedcontainers | 2.4.0 | fichier audio | 0.12.1 | soupsieve | 2,5 |
| soxr | 0.5.0.post1 | spacy | 3.7.5 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.37 | sqlparse | 0.4.2 |
| srsly | 2.5.1 | ssh-import-id | 5.11 | données en pile | 0.2.0 |
| stanio | 0.5.1 | starlette | 0.46.2 | statsmodels, une bibliothèque Python pour la modélisation statistique | 0.14.4 |
| strictyaml | 1.7.3 | sympy | 1.13.3 | tabulate | 0.9.0 |
| ténacité | 9.0.0 | tensorboard | 2.19.0 | serveur de données TensorBoard | 0.7.2 |
| tensorboardX | 2.6.2.2 | tensorflow | 2.19.0 | estimateur TensorFlow | 2.15.0 |
| termcolor | 3.0.1 | terminado | 0.17.1 | textual | 3.1.1 |
| tf_keras | 2.19.0 | thinc | 8.2.4 | threadpoolctl | 3.5.0 |
| tifffile | 2024.12.12 | tiktoken | 0.7.0 | tinycss2 | 1.4.0 |
| tokenize_rt | 6.1.0 | générateurs de jetons | 0.21.1 | tomli | 2.0.1 |
| torch | 2.4.0+cpu | torch-optimizer | 0.3.0 | torcheval | 0.0.7 |
| torchmetrics | 1.4.0.post0 | torchvision | 0.19.0+cpu | tornade | 6.4.2 |
| tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 | Transformateurs | 4.49.0 |
| typeguard | 4.4.2 | typer | 0.15.2 | types-python-dateutil | 2.9.0.20241206 |
| typing_extensions | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 | uc-micro-py | 1.0.1 |
| ujson | 5.10.0 | unattended-upgrades | 0.1 | uri-template | 1.3.0 |
| urllib3 | 2.3.0 | uvicorn | 0.34.2 | validateurs | 0.34.0 |
| virtualenv | 20.29.3 | visions | 0.8.1 | wadllib | 1.3.6 |
| wasabi | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.5 | weasel | 0.4.1 |
| webcolores | 24.11.1 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 1.8.0 |
| websockets | 11.0.3 | Outil | 3.1.3 | c’est quoi le patch | 1.0.2 |
| roue | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 | nuage de mots | 1.9.4 |
| wrapt | 1.17.0 | xgboost | 2.0.3 | xgboost-ray | 0.1.19 |
| xxhash | 3.5.0 | yapf | 0.33.0 | yarl | 1.18.0 |
| ydata-profiling | 4.16.1 | zipp | 3.21.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Bibliothèques Python sur des clusters GPU
Remarque
PyTorch utilise les dépendances PyPI CUDA pour fournir la prise en charge de CUDA au lieu des versions de bibliothèque CUDA intégrées à Databricks Runtime 17.0 ML.
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | accélérer | 1.5.2 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| alambic | 1.15.2 | annotated-types | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 |
| argcomplete | 3.6.2 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 |
| flèche | 1.3.0 | astor | 0.8.1 | asttokens | 2.0.5 |
| astunparse | 1.6.3 | async-lru | 2.0.4 | attrs | 24.3.0 |
| audioread | 3.0.1 | autocommand | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 |
| azure-core | 1.33.0 | azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.20.0 |
| azure-mgmt-core | 1.5.0 | azure-mgmt-web | 8.0.0 | azure-storage-blob | 12.23.0 |
| Azure Storage File Data Lake | 12.17.0 | babel | 2.16.0 | backoff | 2.2.1 |
| backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | bellesoupe4 | 4.12.3 |
| black | 24.10.0 | bleach | 6.2.0 | blinker | 1.7.0 |
| blis | 0.7.11 | boto3 | 1.36.2 | botocore | 1.36.3 |
| Brotli | 1.1.0 | cachetools | 5.5.1 | catalogue | 2.0.10 |
| encodeurs de catégorie | 2.6.3 | certifi | 2025.1.31 | cffi | 1.17.1 |
| chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 3.3.2 | disjoncteur | 2.1.3 |
| cliquez | 8.1.7 | cloudpathlib | 0.21.0 | cloudpickle | 3.0.0 |
| cmdstanpy | 1.2.5 | coloré | 0.5.6 | colorlog | 6.9.0 |
| comm | 0.2.1 | compositeur | 0.29.0 | confection | 0.1.5 |
| configparser | 5.2.0 | contourpy | 1.3.1 | coolname | 2.2.0 |
| cramjam | 2.10.0 | cryptographie | 43.0.3 | cycliste | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.11 | Cython | 3.0.12 | dacite | 1.9.2 |
| databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Kit de développement logiciel Databricks (SDK) | 0.49.0 | ensembles de données | 2.20.0 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 |
| décorateur | 5.1.1 | deepspeed | 0.14.4 | defusedxml | 0.7.1 |
| Déconseillé | 1.2.13 | dill | 0.3.8 | distlib | 0.3.9 |
| dm-tree | 0.1.9 | Conversion de docstring en markdown | 0.11 | points d’entrée | 0,4 |
| évaluer | 0.4.2 | exécuter | 0.8.3 | aperçu des facettes | 1.1.1 |
| Farama-Notifications | 0.0.4 | fastapi | 0.115.12 | fastjsonschema | 2.21.1 |
| fasttext-wheel | 0.9.2 | verrou de fichier | 3.13.1 | Flask | 2.2.5 |
| flatbuffers | 25.2.10 | outils de police | 4.55.3 | fqdn | 1.5.1 |
| frozenlist | 1.5.0 | fsspec | 2023.5.0 | futur | 0.18.3 |
| gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 |
| google-api-core | 2.20.0 | google-auth | 2.38.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 |
| google-cloud-core | 2.4.3 | google-cloud-storage (Stockage dans le cloud de Google) | 2.10.0 | google-crc32c | 1.7.1 |
| google-pasta | 0.2.0 | google-resumable-media | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 |
| gql | 3.5.2 | graphql-core | 3.2.4 | greenlet | 3.1.1 |
| grpcio | 1.67.0 | grpcio-status | 1.67.0 | gunicorn | 20.1.0 |
| gymnasium | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 | h5py | 3.12.1 |
| hjson | 3.1.0 | vacances | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 |
| httpcore | 1.0.2 | httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 |
| huggingface-hub | 0.30.2 | idna | 3.7 | ImageHash | 4.3.1 |
| imageio | 2.37.0 | imbalanced-learn | 0.13.0 | importlib-metadata | 6.0.0 |
| importlib_resources | 6.5.2 | inflect | 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 (un outil de widgets interactifs pour Python) | 7.8.1 | isodate | 0.6.1 |
| isoduration | 20.11.0 | c'est dangereux | 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 | jiter | 0.9.0 |
| jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.4.2 | joblibspark | 0.5.1 |
| json5 | 0.9.25 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.0.0 |
| jsonschema | 4.23.0 | spécifications du schéma JSON | 2023.7.1 | événements Jupyter | 0.10.0 |
| jupyter-lsp | 2.2.0 | jupyter_client | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 |
| serveur Jupyter | 2.14.1 | jupyter_server_terminals | 0.4.4 | jupyterlab | 4.3.4 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets (widgets pour JupyterLab) | 1.0.0 | jupyterlab_server | 2.27.3 |
| keras | 3.5.0 | kiwisolver | 1.4.8 | langchain | 0.3.21 |
| langchain-core | 0.3.55 | langchain-text-splitters | 0.3.8 | codes de langue | 3.5.0 |
| langsmith | 0.1.133 | données_linguistiques | 1.3.0 | launchpadlib | 1.11.0 |
| lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0,4 |
| libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.2 | lightgbm | 4.5.0 |
| lightning-utilities | 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 | memray | 1.17.1 |
| mistune | 2.0.4 | ml_dtypes | 0.5.1 | mlflow-skinny | 2.21.3 |
| mmh3 | 5.1.0 | more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 |
| mosaicml-streaming | 0.8.0 | mpmath | 1.3.0 | msal | 1.32.0 |
| msal-extensions | 1.3.1 | msgpack | 1.1.0 | multidict | 6.1.0 |
| multimethod | 1.12 | multiprocess | 0.70.16 | murmurhash | 1.0.12 |
| mypy-extensions | 1.0.0 | namex | 0.0.8 | nbclient | 0.8.0 |
| nbconvert | 7.16.4 | nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3.4.2 | ninja | 1.11.1.1 | nltk | 3.9.1 |
| nodeenv | 1.9.1 | carnet de notes | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 |
| numba | 0.61.0 | numpy | 2.1.3 | nvidia-ml-py | 12.570.86 |
| oauthlib | 3.2.0 | oci | 2.150.2 | openai | 1.40.2 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.32.1 |
| opentelemetry-sdk | 1.32.1 | opentelemetry-semantic-conventions | 0.53b1 | opt_einsum | 3.4.0 |
| optree | 0.15.0 | optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 3.6.0 |
| orjson | 3.10.16 | remplace | 7.4.0 | empaquetage | 24.1 |
| Pandas | 2.2.3 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 |
| parso | 0.8.4 | pathspec | 0.10.3 | patsy | 1.0.1 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.4 | pillow | 11.1.0 |
| pip | 25.0 | platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.24.1 |
| pluggy | 1.5.0 | pmdarima | 2.0.4 | pooch | 1.8.2 |
| preshed | 3.0.9 | prometheus_client | 0.21.0 | prompt-toolkit | 3.0.43 |
| propcache | 0.2.0 | prophète | 1.1.6 | proto-plus | 1.26.1 |
| protobuf | 5.29.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
| ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 | puremagic | 1.28 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.0 | pyarrow | 19.0.1 |
| pyarrow-hotfix | 0,6 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
| pybind11 | 2.13.6 | pyccolo | 0.0.71 | pycparser | 2.21 |
| pydantic | 2.10.6 | pydantic_core | 2.27.2 | pyflakes | 3.2.0 |
| Pygments | 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 |
| éditeur de Python | 1.0.4 | python-json-logger | 3.2.1 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 |
| python-lsp-server | 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 | questionary | 2.1.0 |
| ray | 2.37.0 | référencement | 0.30.2 | regex | 2024.11.6 |
| Requêtes | 2.32.3 | requests-oauthlib | 1.3.1 | requests-toolbelt | 1.0.0 |
| RFC3339 validateur | 0.1.4 | rfc3986-validator | 0.1.1 | rich | 13.9.4 |
| rope | 1.12.0 | rpds-py | 0.22.3 | rsa | 4.9.1 |
| ruamel.yaml | 0.18.10 | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | s3transfer | 0.11.3 |
| safetensors | 0.5.3 | scikit-image | 0.25.0 | scikit-learn | 1.6.1 |
| scipy | 1.15.1 | seaborn | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 |
| transformateurs de phrases | 3.0.1 | sentencepiece | 0.2.0 | setuptools | 74.0.0 |
| shap | 0.46.0 | shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 |
| six | 1.16.0 | sklearn-compat | 0.1.3 | segment | 0.0.8 |
| smart-open | 7.1.0 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 |
| sortedcontainers | 2.4.0 | fichier audio | 0.12.1 | soupsieve | 2,5 |
| soxr | 0.5.0.post1 | spacy | 3.7.5 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.37 | sqlparse | 0.4.2 |
| srsly | 2.5.1 | ssh-import-id | 5.11 | données en pile | 0.2.0 |
| stanio | 0.5.1 | starlette | 0.46.2 | statsmodels, une bibliothèque Python pour la modélisation statistique | 0.14.4 |
| strictyaml | 1.7.3 | sympy | 1.13.3 | tabulate | 0.9.0 |
| ténacité | 9.0.0 | tensorboard | 2.19.0 | serveur de données TensorBoard | 0.7.2 |
| tensorboardX | 2.6.2.2 | tensorflow | 2.19.0 | estimateur TensorFlow | 2.15.0 |
| termcolor | 3.0.1 | terminado | 0.17.1 | textual | 3.1.1 |
| tf_keras | 2.19.0 | thinc | 8.2.4 | threadpoolctl | 3.5.0 |
| tifffile | 2024.12.12 | tiktoken | 0.7.0 | tinycss2 | 1.4.0 |
| tokenize_rt | 6.1.0 | générateurs de jetons | 0.21.1 | tomli | 2.0.1 |
| torch | 2.4.0+cpu | torch-optimizer | 0.3.0 | torcheval | 0.0.7 |
| torchmetrics | 1.4.0.post0 | torchvision | 0.19.0+cpu | tornade | 6.4.2 |
| tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 | Transformateurs | 4.49.0 |
| typeguard | 4.4.2 | typer | 0.15.2 | types-python-dateutil | 2.9.0.20241206 |
| typing_extensions | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 | uc-micro-py | 1.0.1 |
| ujson | 5.10.0 | unattended-upgrades | 0.1 | uri-template | 1.3.0 |
| urllib3 | 2.3.0 | uvicorn | 0.34.2 | validateurs | 0.34.0 |
| virtualenv | 20.29.3 | visions | 0.8.1 | wadllib | 1.3.6 |
| wasabi | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.5 | weasel | 0.4.1 |
| webcolores | 24.11.1 | webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 1.8.0 |
| websockets | 11.0.3 | Outil | 3.1.3 | c’est quoi le patch | 1.0.2 |
| roue | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 | nuage de mots | 1.9.4 |
| wrapt | 1.17.0 | xgboost | 2.0.3 | xgboost-ray | 0.1.19 |
| xxhash | 3.5.0 | yapf | 0.33.0 | yarl | 1.18.0 |
| ydata-profiling | 4.16.1 | zipp | 3.21.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Bibliothèques R
Les bibliothèques R sont identiques aux bibliothèques R dans Databricks Runtime 17.0.
Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)
Outre les bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 17.0, Databricks Runtime 17.0 ML contient les JAR suivants :
Clusters de CPU
| ID de groupe | ID d’artefact | 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 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.15.1 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
Clusters de GPU
| ID de groupe | ID d’artefact | 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 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.15.1 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |