Megosztás:


Databricks Runtime 17.2 for Machine Learning

A Databricks Runtime 17.2 for Machine Learning kész környezetet biztosít a Databricks Runtime 17.2-n alapuló gépi tanuláshoz és adattudományhoz. A Databricks Runtime ML számos népszerű gépi tanulási kódtárat tartalmaz, köztük a TensorFlow-t, a PyTorch-ot és az XGBoost-t. A Databricks Runtime ML tartalmazza az AutoML-t, amely a gépi tanulási folyamatok automatikus betanítására szolgáló eszköz. A Databricks Runtime ML támogatja az elosztott mélytanulást a TorchDistributor, a DeepSpeed és a Ray használatával.

Új funkciók és fejlesztések

A Databricks Runtime 17.2 ML a Databricks Runtime 17.2-es verziójára épül. A Databricks Runtime 17.2 újdonságait, köztük az Apache Spark MLlib és a SparkR újdonságait a Databricks Runtime 17.2 kibocsátási megjegyzéseiben találhatja meg.

Rendszerkörnyezet

A Databricks Runtime 17.2 ML rendszerkörnyezete az alábbiak szerint különbözik a Databricks Runtime 17.2-től.

  • GPU-fürtök esetén a Databricks Runtime ML a következő NVIDIA GPU-kódtárakat tartalmazza:
    • 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

Libraries

A következő szakaszok a Databricks Runtime 17.2 ML-ben található kódtárakat sorolják fel, amelyek eltérnek a Databricks Runtime 17.2-ben szereplő kódtáraktól.

Ebben a szakaszban:

Felső szintű kódtárak

A Databricks Runtime 17.2 ML a következő legfelső szintű kódtárakat tartalmazza:

Python-kódtárak

A Databricks Runtime 17.2 ML Python-csomagkezeléshez használható virtualenv , és számos népszerű ML-csomagot tartalmaz.

A Databricks Runtime ML Python-környezet helyi Python-virtuális környezetben való reprodukálásához töltse le a processzorfürtökhez a requirements-cpu-17.2.txt fájlt vagy a GPU-fürtökhöz a requirements-gpu-17.2.txt fájlt. Ez után futtassa a pip install -r requirements-<cpu|gpu>-17.2.txt parancsot. Ez a parancs telepíti az összes olyan nyílt forráskódú kódtárat, amelyet a Databricks Runtime ML használ, de nem telepíti a Databricks által kifejlesztett kódtárakat, például databricks-automl.

Python-könyvtárak CPU-klaszterekben

Könyvtár verzió Könyvtár verzió Könyvtár verzió
absl-py 1.0.0 gyorsít 1.5.2 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
alembic 1.16.2 széljegyzetes típusok 0.7.0 anyio 4.6.2
argcomplete 3.6.2 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
nyíl 1.3.0 Astor 0.8.1 asttokens 2.0.5
astunparse 1.6.3 Aszinkron-LRU 2.0.4 attribútumok 24.3.0
Audioread 3.0.1 automatikus parancs 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 (web kezelési modul az Azure-hoz) 8.0.0 Azure-tároló-blob 12.23.0
Azure-tároló-fájl-adattó (Azure Storage File Data Lake) 12.17.0 Bábel 2.16.0 visszavonulás 2.2.1
backports.tarfile 1.2.0 bcrypt titkosító algoritmus 3.2.0 beautifulsoup4 4.12.3
fekete 24.10.0 fehérítő 6.2.0 villogó 1.7.0
boldogság 0.7.11 boto3 1.36.2 botocore 1.36.3
Brotli 1.1.0 Gyorstár-eszközök 5.5.1 katalógus 2.0.10
kategóriakódolók 2.6.3 tanúsítvány 2025.01.31 cffi 1.17.1
Chardet 4.0.0 karakterkészlet-normalizáló (charset-normalizer) 3.3.2 áramköri megszakító 2.1.3
kattintás 8.1.7 cloudpathlib 0.21.1 Cloudpickle 3.0.0
cmdstanpy 1.2.5 színes 0.5.7 colorlog 6.9.0
kommunikáció 0.2.1 édesség 0.1.5 konfigurációelemző 5.2.0
ContourPy 1.3.1 menő név 2.2.0 cramjam 2.10.0
kriptográfia 43.0.3 biciklista 0.11.0 cymem 2.0.11
Cython 3.0.12 dácit 1.9.2 Databricks automatikus ML futtatási környezet 0.2.21
Databricks-funkciótervezés 0.12.1 databricks SDK 0.49.0 adatkészletek 3.5.0
dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.3.2 debugpy hibakereső eszköz 1.8.11
dekorátor 5.1.1 DeepSpeed 0.16.5 defusedxml 0.7.1
kapor 0.3.8 distlib 0.3.9 dm-tree 0.1.9
docstring Markdown-formátummá alakítása 0.11 einops 0.8.1 belépési pontok 0,4
kiértékel 0.4.3 Végrehajtó 0.8.3 aspektusok áttekintése 1.1.1
Farama-Értesítések 0.0.4 fastapi 0.116.1 fastjsonschema 2.21.1
gyorsszöveg-kerék 0.9.2 fájlzárolás 3.13.1 flaska 2.2.5
flatbuffers 25.2.10 betűtípusok 4.55.3 FQDN 1.5.1
fagyasztott lista 1.5.0 fsspec 2023.5.0 jövő 0.18.3
vendég 0.4.0 gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.43
google-api-core 2.20.0 Google-autentikáció 2.40.3 google-cloud-core (Google felhő mag) 2.4.3
Google felhőtárhely 2.10.0 google-crc32c 1.7.1 google-pasta 0.2.0
google-resumable-media (Google újraindítható média) 2.7.2 googleapis-közös-protokollok 1.65.0 gql 3.5.3
graphql-core 3.2.4 zöldszál 3.1.1 grpcio 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 gunicorn 20.1.0 edzőterem 0.28.1
h11 0.14.0 h5py 3.12.1 hjson 3.1.0
szünidő 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
kiegyensúlyozatlan tanulás 0.13.0 importlib-metadata 6.6.0 importlib_resources 6.5.2
ragoz 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 izodátum 0.6.1 izoduráció 20.11.0
Ez veszélyes 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 rezgés 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
jsonschema-specifikációk 2023.07.01. jupyter-események 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.0
jupyter_kliens 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter_server (Jupyter kiszolgáló) 2.14.1
jupyter szerver terminálok 0.4.4 jupyterlab 4.3.4 jupyterlab-pygments 0.1.2
JupyterLab-widgetek 1.0.0 jupyterlab_szerver 2.27.3 Keras 3.5.0
kiwisolver 1.4.8 langchain 0.3.21 langchain-core 0.3.63
langchain-text-splitters (szövegfelosztók a Langchain programban) 0.3.8 nyelvkódok 3.5.0 langsmith 0.1.133
nyelvi_adatok 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 villám eszközök 0.14.3
linkify-it-py 2.0.0 llvmlite 0.44.0 lz4 4.3.2
Makó 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 félhangol 2.0.4
ml_dtypes 0.5.1 mlflow-skinny 3.0.1 mmh3 5.1.0
more-itertools 10.3.0 mozaikml-cli 0.6.41 mosaicml-streaming 0.12.0
mpmath 1.3.0 msal 1.32.3 msal-kiterjesztések 1.3.1
msgpack 1.1.1 többnyelvű szótár 6.1.0 többmódszer 1.12
többfolyamatú 0.70.16 murmurhash (egy algoritmus neve a számítástechnikában) 1.0.13 mypy kiterjesztések 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
nindzsa 1.11.1.4 nltk 3.9.1 nodeenv 1.9.1
jegyzetfüzet 7.3.2 notebook-shim 0.2.3 numba (egy numerikus számításra alkalmas Python könyvtár) 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-környezet 0.1.3 opentelemetry-api 1.35.0 opentelemetry-sdk 1.35.0
opentelemetry-szemantikai-konvenciók 0,56b0 opt_einsum 3.4.0 optree 0.16.0
optuna 3.6.1 Optuna-integráció 3.6.0 orjson 3.11.0
Felülbírálja 7.4.0 csomagolás 24,2 Pandák 2.2.3
pandocfilters 1.5.0 paramiko 3.4.0 parso 0.8.4
útvonal specifikáció (pathspec) 0.10.3 bűnbak 1.0.1 pexpect 4.8.0
phik 0.12.5 párna 11.1.0 pipa 25.0.1
Platformdirs 3.10.0 ábrázolás 5.24.1 csatlakozós 1.5.0
pmdarima 2.0.4 kutya 1.8.2 előre elkészített 3.0.10
prometheus_client 0.21.0 prompt-toolkit: parancssori eszközkészlet 3.0.43 propcache 0.2.0
próféta 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 (C és C++ fájlok feldolgozására szolgáló parser) 2.21 pydantic (egy Python könyvtár) 2.10.6 pydantic_core 2.27.2
pyflakes (egy program vagy eszköz neve) 3.2.0 Pygments 2.15.1 PyGObject 3.48.2
pyiceberg 0.9.0 PyJWT 2.10.1 PyNaCl 1.5.0
pyodbc (Python ODBC interfész) 5.2.0 pyOpenSSL 24.2.1 pyparsing (egy Python könyvtár a szövegelemzéshez) 3.2.0
pyright 1.1.394 pytesseract 0.3.10 pytest 8.3.5
python-dateutil Szoftver verzió: 2.9.0.post0 Python-szerkesztő 1.0.4 Python JSON naplózó 3.2.1
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-server 1.12.0 python-snappy (Python könyvtár tömörítéshez) 0.7.3
pytool konfiguráció 1.2.6 pytorch-ranger 0.1.1 pytz (egy Python könyvtár az időzóna számításokhoz) 2024.1
PyWavelets 1.8.0 PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0
kérdőív 2.1.0 sugár 2.37.0 Hivatkozás 0.30.2
reguláris kifejezés 2024.11.6 requests 2.32.3 requests-oauthlib 1.3.1
requests-eszközkészlet 1.0.0 rfc3339-validator 0.1.4 RFC3986-érvényesítő 0.1.1
gazdag 13.9.4 kötél 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 biztonságos tenzorok 0.5.3 scikit-image 0.25.0
scikit-learn (egy Python gépi tanulási könyvtár) 1.6.1 scipy (tudományos és műszaki számítási Python könyvtár) 1.15.1 tengerben született 0.13.2
Send2Trash 1.8.2 mondat-átalakítók 4.0.1 mondatrész 0.2.0
setuptools 74.0.0 forma 0.47.1 shellingham 1.5.4
simplejson 3.17.6 hat 1.16.0 sklearn-compat 0.1.3
szeletelőgép 0.0.8 smart_open 7.3.0.post1 smmap 5.0.0
sniffio 1.3.0 rendezésikontainers 2.4.0 hangfájl 0.13.1
levesszűrő 2.5 soxr 0.5.0.post1 szétszórt 3.7.5
spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.37
sqlparse 0.4.2 komolyan? 2.5.1 ssh-import-id 5.11
halmaz adatok 0.2.0 stanio 0.5.1 Starlette 0.47.2
statsmodels - statisztikai szoftvercsomag 0.14.4 strictyaml 1.7.3 sympy 1.13.3
táblázatba rendezni 0.9.0 Kitartás 9.0.0 Tensor megjelenítő felület 2.19.0
TensorBoard-adatkiszolgáló 0.7.2 tensorboardX 2.6.4 TensorFlow 2.19.0
tensorflow-becslő 2.15.0 termcolor 3.1.0 befejezett 0.17.1
Szöveges 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 tokenizálók 0.21.0
tomli 2.0.1 fáklya 2.7.0+cpu fáklyaoptimalizáló 0.3.0
torcheval 0.0.7 torchmetrics 1.6.0 torchvision (egy képszámítástechnikai könyvtár a PyTorch keretrendszerben) 0.22.0+cpu
tornado 6.4.2 tqdm 4.67.1 jellemzők 5.14.3
transzformerek / átalakítók 4.51.3 típusőrző 4.4.2 Typer 0.16.0
types-python-dateutil 2.9.0.20250708 typing_extensions (gépelési kiterjesztések) 4.12.2 tzdata 2024.1
uc-micro-py 1.0.1 ujson (JSON-kezelő könyvtár a Pythonban) 5.10.0 felügyelet nélküli frissítések 0,1
uri-sablon 1.3.0 urllib3 2.3.0 uvicorn 0.35.0
validátorok 0.35.0 virtualenv 20.29.3 Látomások 0.8.1
wadllib 1.3.6 Wasabi 1.1.3 wcwidth 0.2.5
menyét 0.4.1 webszínek 24.11.1 webkódolások 0.5.1
websocket-klient 1.8.0 websockets 11.0.3 Werkzeug 3.1.3
Mi a javítás? 1.0.2 wheel 0.45.1 widgetsnbextension 3.6.6
szófelhő 1.9.4 becsomagolva 1.17.0 xgboost 3.0.0
xgboost-ray 0.1.19 xxhash 3.5.0 yapf 0.40.2
jarl 1.18.0 ydata-adatprofilkészítés 4.16.1 cipzár 3.21.0
zstd 1.5.5.1

Python könyvtárak GPU klasztereken

Megjegyzés:

A PyTorch a CUDA PyPI-függőségekkel támogatja a CUDA-t a Databricks Runtime 17.2 ML-be beépített CUDA-kódtár-verziók helyett.

Könyvtár verzió Könyvtár verzió Könyvtár verzió
absl-py 1.0.0 gyorsít 1.5.2 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
széljegyzetes típusok 0.7.0 anyio 4.6.2 argcomplete 3.6.2
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 nyíl 1.3.0
Astor 0.8.1 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
Aszinkron-LRU 2.0.4 attribútumok 24.3.0 Audioread 3.0.1
automatikus parancs 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 (web kezelési modul az Azure-hoz) 8.0.0 Azure-tároló-blob 12.23.0 Azure-tároló-fájl-adattó (Azure Storage File Data Lake) 12.17.0
Bábel 2.16.0 visszavonulás 2.2.1 backports.tarfile 1.2.0
bcrypt titkosító algoritmus 3.2.0 beautifulsoup4 4.12.3 fekete 24.10.0
fehérítő 6.2.0 villogó 1.7.0 boldogság 0.7.11
boto3 1.36.2 botocore 1.36.3 Brotli 1.1.0
Gyorstár-eszközök 5.5.1 katalógus 2.0.10 kategóriakódolók 2.6.3
tanúsítvány 2025.01.31 cffi 1.17.1 Chardet 4.0.0
karakterkészlet-normalizáló (charset-normalizer) 3.3.2 áramköri megszakító 2.1.3 kattintás 8.1.7
cloudpathlib 0.21.1 Cloudpickle 3.0.0 cmdstanpy 1.2.5
színes 0.5.7 colorlog 6.9.0 kommunikáció 0.2.1
édesség 0.1.5 konfigurációelemző 5.2.0 ContourPy 1.3.1
menő név 2.2.0 cramjam 2.10.0 kriptográfia 43.0.3
biciklista 0.11.0 cymem 2.0.11 Cython 3.0.12
dácit 1.9.2 Databricks automatikus ML futtatási környezet 0.2.21 Databricks-funkciótervezés 0.12.1
databricks SDK 0.49.0 adatkészletek 3.5.0 dbl-tempo 0.1.26
dbus-python 1.3.2 debugpy hibakereső eszköz 1.8.11 dekorátor 5.1.1
DeepSpeed 0.16.5 defusedxml 0.7.1 kapor 0.3.8
distlib 0.3.9 dm-tree 0.1.9 docstring Markdown-formátummá alakítása 0.11
einops 0.8.1 belépési pontok 0,4 kiértékel 0.4.3
Végrehajtó 0.8.3 aspektusok áttekintése 1.1.1 Farama-Értesítések 0.0.4
fastapi 0.116.1 fastjsonschema 2.21.1 gyorsszöveg-kerék 0.9.2
fájlzárolás 3.13.1 flash_attn 2.7.4.post1 flaska 2.2.5
flatbuffers 25.2.10 betűtípusok 4.55.3 FQDN 1.5.1
fagyasztott lista 1.5.0 fsspec 2023.5.0 jövő 0.18.3
vendég 0.4.0 gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.43
google-api-core 2.20.0 Google-autentikáció 2.40.3 google-cloud-core (Google felhő mag) 2.4.3
Google felhőtárhely 2.10.0 google-crc32c 1.7.1 google-pasta 0.2.0
google-resumable-media (Google újraindítható média) 2.7.2 googleapis-közös-protokollok 1.65.0 gql 3.5.3
graphql-core 3.2.4 zöldszál 3.1.1 grpcio 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 gunicorn 20.1.0 edzőterem 0.28.1
h11 0.14.0 h5py 3.12.1 hjson 3.1.0
szünidő 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
kiegyensúlyozatlan tanulás 0.13.0 importlib-metadata 6.6.0 importlib_resources 6.5.2
ragoz 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 izodátum 0.6.1 izoduráció 20.11.0
Ez veszélyes 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 rezgés 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
jsonschema-specifikációk 2023.07.01. jupyter-események 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.0
jupyter_kliens 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter_server (Jupyter kiszolgáló) 2.14.1
jupyter szerver terminálok 0.4.4 jupyterlab 4.3.4 jupyterlab-pygments 0.1.2
JupyterLab-widgetek 1.0.0 jupyterlab_szerver 2.27.3 Keras 3.5.0
kiwisolver 1.4.8 langchain 0.3.21 langchain-core 0.3.63
langchain-text-splitters (szövegfelosztók a Langchain programban) 0.3.8 nyelvkódok 3.5.0 langsmith 0.1.133
nyelvi_adatok 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 villám eszközök 0.14.3
linkify-it-py 2.0.0 llvmlite 0.44.0 lz4 4.3.2
Makó 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 félhangol 2.0.4
ml_dtypes 0.5.1 mlflow-skinny 3.0.1 mmh3 5.1.0
more-itertools 10.3.0 mozaikml-cli 0.6.41 mosaicml-streaming 0.12.0
mpmath 1.3.0 msal 1.32.3 msal-kiterjesztések 1.3.1
msgpack 1.1.1 többnyelvű szótár 6.1.0 többmódszer 1.12
többfolyamatú 0.70.16 murmurhash (egy algoritmus neve a számítástechnikában) 1.0.13 mypy kiterjesztések 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
nindzsa 1.11.1.4 nltk 3.9.1 nodeenv 1.9.1
jegyzetfüzet 7.3.2 notebook-shim 0.2.3 numba (egy numerikus számításra alkalmas Python könyvtár) 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-környezet 0.1.3 opentelemetry-api 1.35.0
opentelemetry-sdk 1.35.0 opentelemetry-szemantikai-konvenciók 0,56b0 opt_einsum 3.4.0
optree 0.16.0 optuna 3.6.1 Optuna-integráció 3.6.0
orjson 3.11.0 Felülbírálja 7.4.0 csomagolás 24,2
Pandák 2.2.3 pandocfilters 1.5.0 paramiko 3.4.0
parso 0.8.4 útvonal specifikáció (pathspec) 0.10.3 bűnbak 1.0.1
pexpect 4.8.0 phik 0.12.5 párna 11.1.0
pipa 25.0.1 Platformdirs 3.10.0 ábrázolás 5.24.1
csatlakozós 1.5.0 pmdarima 2.0.4 kutya 1.8.2
előre elkészített 3.0.10 prometheus_client 0.21.0 prompt-toolkit: parancssori eszközkészlet 3.0.43
propcache 0.2.0 próféta 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 (C és C++ fájlok feldolgozására szolgáló parser) 2.21 pydantic (egy Python könyvtár) 2.10.6
pydantic_core 2.27.2 pyflakes (egy program vagy eszköz neve) 3.2.0 Pygments 2.15.1
PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.9.0 PyJWT 2.10.1
PyNaCl 1.5.0 pyodbc (Python ODBC interfész) 5.2.0 pyOpenSSL 24.2.1
pyparsing (egy Python könyvtár a szövegelemzéshez) 3.2.0 pyright 1.1.394 pytesseract 0.3.10
pytest 8.3.5 python-dateutil Szoftver verzió: 2.9.0.post0 Python-szerkesztő 1.0.4
Python JSON naplózó 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-server 1.12.0
python-snappy (Python könyvtár tömörítéshez) 0.7.3 pytool konfiguráció 1.2.6 pytorch-ranger 0.1.1
pytz (egy Python könyvtár az időzóna számításokhoz) 2024.1 PyWavelets 1.8.0 PyYAML 6.0.2
pyzmq 26.2.0 kérdőív 2.1.0 sugár 2.37.0
Hivatkozás 0.30.2 reguláris kifejezés 2024.11.6 requests 2.32.3
requests-oauthlib 1.3.1 requests-eszközkészlet 1.0.0 rfc3339-validator 0.1.4
RFC3986-érvényesítő 0.1.1 gazdag 13.9.4 kötél 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 biztonságos tenzorok 0.5.3
scikit-image 0.25.0 scikit-learn (egy Python gépi tanulási könyvtár) 1.6.1 scipy (tudományos és műszaki számítási Python könyvtár) 1.15.1
tengerben született 0.13.2 Send2Trash 1.8.2 mondat-átalakítók 4.0.1
mondatrész 0.2.0 setuptools 74.0.0 forma 0.47.1
shellingham 1.5.4 simplejson 3.17.6 hat 1.16.0
sklearn-compat 0.1.3 szeletelőgép 0.0.8 smart_open 7.3.0.post1
smmap 5.0.0 sniffio 1.3.0 rendezésikontainers 2.4.0
hangfájl 0.13.1 levesszűrő 2.5 soxr 0.5.0.post1
szétszórt 3.7.5 spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.5
SQLAlchemy 2.0.37 sqlparse 0.4.2 komolyan? 2.5.1
ssh-import-id 5.11 halmaz adatok 0.2.0 stanio 0.5.1
Starlette 0.47.2 statsmodels - statisztikai szoftvercsomag 0.14.4 strictyaml 1.7.3
sympy 1.13.3 táblázatba rendezni 0.9.0 Kitartás 9.0.0
Tensor megjelenítő felület 2.19.0 TensorBoard-adatkiszolgáló 0.7.2 tensorboardX 2.6.4
TensorFlow 2.19.0 tensorflow-becslő 2.15.0 termcolor 3.1.0
befejezett 0.17.1 Szöveges 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
tokenizálók 0.21.0 tomli 2.0.1 fáklya 2.7.0
fáklyaoptimalizáló 0.3.0 torcheval 0.0.7 torchmetrics 1.6.0
torchvision (egy képszámítástechnikai könyvtár a PyTorch keretrendszerben) 0.22.0 tornado 6.4.2 tqdm 4.67.1
jellemzők 5.14.3 transzformerek / átalakítók 4.51.3 Triton 3.3.0
típusőrző 4.4.2 Typer 0.16.0 types-python-dateutil 2.9.0.20250708
typing_extensions (gépelési kiterjesztések) 4.12.2 tzdata 2024.1 uc-micro-py 1.0.1
ujson (JSON-kezelő könyvtár a Pythonban) 5.10.0 felügyelet nélküli frissítések 0,1 uri-sablon 1.3.0
urllib3 2.3.0 uvicorn 0.35.0 validátorok 0.35.0
virtualenv 20.29.3 Látomások 0.8.1 wadllib 1.3.6
Wasabi 1.1.3 wcwidth 0.2.5 menyét 0.4.1
webszínek 24.11.1 webkódolások 0.5.1 websocket-klient 1.8.0
websockets 11.0.3 Werkzeug 3.1.3 Mi a javítás? 1.0.2
wheel 0.45.1 widgetsnbextension 3.6.6 szófelhő 1.9.4
becsomagolva 1.17.0 xgboost 3.0.0 xgboost-ray 0.1.19
xxhash 3.5.0 yapf 0.40.2 jarl 1.18.0
ydata-adatprofilkészítés 4.16.1 cipzár 3.21.0 zstd 1.5.5.1

R-kódtárak

Az R-kódtárak megegyeznek a Databricks Runtime 17.2 R-kódtáraival .

Java- és Scala-könyvtárak (Scala 2.12-klaszter)

A Databricks Runtime 17.2 Java- és Scala-kódtárai mellett a Databricks Runtime 17.2 ML a következő JARs-eket tartalmazza:

CPU-klaszterek

Csoportazonosító A tárgy azonosítója verzió
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

GPU-klaszterek

Csoportazonosító A tárgy azonosítója verzió
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

Nem támogatott kiadások

Jótanács

Ha szeretné látni azoknak a Databricks Runtime-verzióknak a kiadási megjegyzéseit, amelyek elérték a támogatás megszűnését (EoS), tekintse meg a Támogatás megszűnéséhez kapcsolódó Databricks Runtime kiadási megjegyzéseit. Az EoS Databricks Runtime-verziók ki lettek állítva, és előfordulhat, hogy nem frissülnek.