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Databricks Runtime 17.2 pour l'apprentissage automatique fournit un environnement prêt à l'emploi pour l'apprentissage automatique et la science des données basé sur Databricks Runtime 17.2. 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.
Nouvelles fonctionnalités et améliorations
Databricks Runtime 17.2 ML est basé sur Databricks Runtime 17.2. Pour plus d’informations sur les nouveautés de Databricks Runtime 17.2, notamment Apache Spark MLlib et SparkR, consultez les notes de publication de Databricks Runtime 17.2 .
Environnement du système
L’environnement système dans Databricks Runtime 17.2 ML diffère de Databricks Runtime 17.2 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
- CCNL 2.26.2
- TensorRT 10.2.0.19-1
Libraries
Les sections suivantes répertorient les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime 17.2 ML qui diffèrent de celles incluses dans Databricks Runtime 17.2.
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 17.2 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 17.2 ML utilise virtualenv pour la gestion des packages Python et inclut de nombreux packages ML populaires.
Pour reproduire l’environnement Python ML Databricks Runtime dans votre environnement virtuel Python local, téléchargez requirements-cpu-17.2.txt pour les clusters PROCESSEUR ou requirements-gpu-17.2.txt pour les clusters GPU. Exécutez ensuite pip install -r requirements-<cpu|gpu>-17.2.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.
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 |
| alembic | 1.16.2 | 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 | attributs | 24.3.0 |
| audioread | 3.0.1 | commande automatique | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 |
| azure-core | 1.35.0 | azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.20.0 |
| azure-mgmt-core | 1.6.0 | azure-mgmt-web | 8.0.0 | azure-storage-blob (service de stockage de blobs Azure) | 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 | clignotant | 1.7.0 |
| félicité | 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 | 0.21.1 | cloudpickle | 3.0.0 |
| cmdstanpy | 1.2.5 | coloré | 0.5.7 | colorlog | 6.9.0 |
| comm | 0.2.1 | 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 (type de roche volcanique) | 1.9.2 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 |
| databricks-feature-engineering (ingénierie des fonctionnalités Databricks) | 0.12.1 | Kit de développement logiciel Databricks (SDK) | 0.49.0 | ensembles de données | 3.5.0 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 |
| décorateur | 5.1.1 | deepspeed | 0.16.5 | defusedxml | 0.7.1 |
| aneth | 0.3.8 | distlib | 0.3.9 | dm-tree | 0.1.9 |
| Conversion de docstring en markdown | 0.11 | einops | 0.8.1 | points d’entrée | 0.4 |
| évaluer | 0.4.3 | executing | 0.8.3 | aperçu des facettes | 1.1.1 |
| Farama-Notifications | 0.0.4 | fastapi | 0.116.1 | validation rapide des schémas JSON (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 | 2.40.3 | 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 | 3.5.3 |
| 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 | 6.6.0 | 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 | 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 | 0.10.0 | jmespath | 1.0.1 |
| joblib | 1.4.2 | joblibspark | 0.6.0 | 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 | 0.3.63 |
| séparateurs de texte langchain | 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 | 0.11.0 | lightgbm | 4.6.0 | 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 | 1.17.2 | mistune | 2.0.4 |
| ml_dtypes | 0.5.1 | mlflow-skinny (version légère de mlflow) | 3.0.1 | mmh3 | 5.1.0 |
| more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 | mosaicml-streaming | 0.12.0 |
| mpmath | 1.3.0 | msal | 1.32.3 | msal-extensions | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.1 | Multidict | 6.1.0 | multiméthode | 1.12 |
| multiprocessus | 0.70.16 | murmurhash | 1.0.13 | mypy-extensions | 1.0.0 |
| namex | 0.1.0 | nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.16.4 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| Ninja | 1.11.1.4 | nltk | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| notebook | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 | numba | 0.61.0 |
| numpy | 2.1.3 | nvidia-nccl-cu12 | 2.27.5 | oauthlib | 3.2.0 |
| oci | 2.155.2 | openai | 1.69.0 | opencensus | 0.11.4 |
| opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.35.0 | opentelemetry-sdk | 1.35.0 |
| opentelemetry-semantic-conventions | 0,56b0 | opt_einsum | 3.4.0 | optree | 0.16.0 |
| optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 3.6.0 | orjson | 3.11.0 |
| remplace | 7.4.0 | empaquetage | 24,2 | 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 | 0.12.5 | pillow | 11.1.0 | pip | 25.0.1 |
| platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.24.1 | pluggy | 1.5.0 |
| pmdarima | 2.0.4 | toutou | 1.8.2 | prétraité | 3.0.10 |
| 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 | 1.30 | py-cpuinfo | 9.0.0 |
| py-spy | 0.4.0 | pyarrow | 19.0.1 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 3.0.0 | 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 | requests | 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 | corde | 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 | safetensors | 0.5.3 | scikit-image | 0.25.0 |
| scikit-learn | 1.6.1 | scipy (bibliothèque Python pour le calcul scientifique) | 1.15.1 | seaborn | 0.13.2 |
| Send2Trash | 1.8.2 | transformateurs de phrases | 4.0.1 | sentencepiece | 0.2.0 |
| setuptools | 74.0.0 | forme | 0.47.1 | shellingham | 1.5.4 |
| simplejson | 3.17.6 | six | 1.16.0 | sklearn-compat | 0.1.3 |
| segment | 0.0.8 | ouverture intelligente | 7.3.0.post1 | smmap | 5.0.0 |
| sniffio | 1.3.0 | sortedcontainers | 2.4.0 | fichier audio | 0.13.1 |
| 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 | 0.47.2 |
| 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 (outil de visualisation pour le machine learning) | 2.19.0 |
| serveur de données TensorBoard | 0.7.2 | tensorboardX | 2.6.4 | tensorflow | 2.19.0 |
| estimateur TensorFlow | 2.15.0 | termcolor | 3.1.0 | terminé | 0.17.1 |
| textual | 4.0.0 | tf_keras | 2.19.0 | Thinc | 8.2.4 |
| threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile | 2024.12.12 | tiktoken | 0.9.0 |
| tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 | générateurs de jetons | 0.21.0 |
| tomli | 2.0.1 | torche | 2.7.0+cpu | torch-optimizer | 0.3.0 |
| torcheval | 0.0.7 | torchmetrics | 1.6.0 | torchvision | 0.22.0+cpu |
| tornade | 6.4.2 | tqdm | 4.67.1 | Traitlets | 5.14.3 |
| Transformateurs | 4.51.3 | typeguard | 4.4.2 | Typer | 0.16.0 |
| types-python-dateutil | 2.9.0.20250708 | 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 | 0.35.0 |
| validateurs | 0.35.0 | 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 | 3.0.0 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 | yapf | 0.40.2 |
| yarl | 1.18.0 | Ydata profilage | 4.16.1 | zipp | 3.21.0 |
| zstd | 1.5.5.1 |
Bibliothèques Python sur des clusters GPU
Note
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 17.2 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 |
| 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 | attributs | 24.3.0 | audioread | 3.0.1 |
| commande automatique | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 | azure-core | 1.35.0 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.20.0 | azure-mgmt-core | 1.6.0 |
| azure-mgmt-web | 8.0.0 | azure-storage-blob (service de stockage de blobs Azure) | 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 | clignotant | 1.7.0 | félicité | 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 | 0.21.1 | cloudpickle | 3.0.0 | cmdstanpy | 1.2.5 |
| coloré | 0.5.7 | colorlog | 6.9.0 | comm | 0.2.1 |
| 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 (type de roche volcanique) | 1.9.2 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-feature-engineering (ingénierie des fonctionnalités Databricks) | 0.12.1 |
| Kit de développement logiciel Databricks (SDK) | 0.49.0 | ensembles de données | 3.5.0 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 | décorateur | 5.1.1 |
| deepspeed | 0.16.5 | defusedxml | 0.7.1 | aneth | 0.3.8 |
| distlib | 0.3.9 | dm-tree | 0.1.9 | Conversion de docstring en markdown | 0.11 |
| einops | 0.8.1 | points d’entrée | 0.4 | évaluer | 0.4.3 |
| executing | 0.8.3 | aperçu des facettes | 1.1.1 | Farama-Notifications | 0.0.4 |
| fastapi | 0.116.1 | validation rapide des schémas JSON (fastjsonschema) | 2.21.1 | fasttext-wheel | 0.9.2 |
| verrou de fichier | 3.13.1 | flash_attn | 2.7.4.post1 | 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 | 2.40.3 | 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 | 3.5.3 |
| 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 | 6.6.0 | 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 | 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 | 0.10.0 | jmespath | 1.0.1 |
| joblib | 1.4.2 | joblibspark | 0.6.0 | 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 | 0.3.63 |
| séparateurs de texte langchain | 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 | 0.11.0 | lightgbm | 4.6.0 | 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 | 1.17.2 | mistune | 2.0.4 |
| ml_dtypes | 0.5.1 | mlflow-skinny (version légère de mlflow) | 3.0.1 | mmh3 | 5.1.0 |
| more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 | mosaicml-streaming | 0.12.0 |
| mpmath | 1.3.0 | msal | 1.32.3 | msal-extensions | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.1 | Multidict | 6.1.0 | multiméthode | 1.12 |
| multiprocessus | 0.70.16 | murmurhash | 1.0.13 | mypy-extensions | 1.0.0 |
| namex | 0.1.0 | nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.16.4 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| Ninja | 1.11.1.4 | nltk | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| notebook | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 | numba | 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 | 2.155.2 | openai | 1.69.0 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.35.0 |
| opentelemetry-sdk | 1.35.0 | opentelemetry-semantic-conventions | 0,56b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| optree | 0.16.0 | optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 3.6.0 |
| orjson | 3.11.0 | remplace | 7.4.0 | empaquetage | 24,2 |
| 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 | 0.12.5 | pillow | 11.1.0 |
| pip | 25.0.1 | platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.24.1 |
| pluggy | 1.5.0 | pmdarima | 2.0.4 | toutou | 1.8.2 |
| prétraité | 3.0.10 | 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 | 1.30 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.0 | pyarrow | 19.0.1 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 3.0.0 |
| 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 | requests | 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 | corde | 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 | safetensors | 0.5.3 |
| scikit-image | 0.25.0 | scikit-learn | 1.6.1 | scipy (bibliothèque Python pour le calcul scientifique) | 1.15.1 |
| seaborn | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | transformateurs de phrases | 4.0.1 |
| sentencepiece | 0.2.0 | setuptools | 74.0.0 | forme | 0.47.1 |
| shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | six | 1.16.0 |
| sklearn-compat | 0.1.3 | segment | 0.0.8 | ouverture intelligente | 7.3.0.post1 |
| smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 | sortedcontainers | 2.4.0 |
| fichier audio | 0.13.1 | 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 | 0.47.2 | 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 (outil de visualisation pour le machine learning) | 2.19.0 | serveur de données TensorBoard | 0.7.2 | tensorboardX | 2.6.4 |
| tensorflow | 2.19.0 | estimateur TensorFlow | 2.15.0 | termcolor | 3.1.0 |
| terminé | 0.17.1 | textual | 4.0.0 | tf_keras | 2.19.0 |
| Thinc | 8.2.4 | threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile | 2024.12.12 |
| tiktoken | 0.9.0 | tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 |
| générateurs de jetons | 0.21.0 | tomli | 2.0.1 | torche | 2.7.0 |
| torch-optimizer | 0.3.0 | torcheval | 0.0.7 | torchmetrics | 1.6.0 |
| torchvision | 0.22.0 | tornade | 6.4.2 | tqdm | 4.67.1 |
| Traitlets | 5.14.3 | Transformateurs | 4.51.3 | triton | 3.3.0 |
| typeguard | 4.4.2 | Typer | 0.16.0 | types-python-dateutil | 2.9.0.20250708 |
| 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 | 0.35.0 | validateurs | 0.35.0 |
| 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 | 3.0.0 | xgboost-ray | 0.1.19 |
| xxhash | 3.5.0 | yapf | 0.40.2 | yarl | 1.18.0 |
| Ydata profilage | 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 17.2.
Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)
Outre les bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 17.2, Databricks Runtime 17.2 ML contient les JAR suivants :
Clusters de CPU
| ID de groupe | ID d’artefact | Version |
|---|---|---|
| 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 | mlflow-client | 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 GPU
| ID de groupe | ID d’artefact | Version |
|---|---|---|
| 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 | mlflow-client | 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 |
Versions non prises en charge
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.