Megosztás:


Databricks Runtime 18.0 gépi tanuláshoz

A Databricks Runtime 18.0 for Machine Learning egy kész környezetet nyújt gépi tanulás és adattudomány számára a Databricks Runtime 18.0 alapjain. 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 támogatja az elosztott mélytanulást a TorchDistributor, a DeepSpeed és a Ray használatával.

Új funkciók és fejlesztések

A Databricks Runtime 18.0 ML a Databricks Runtime 18.0-ra épül. A Databricks Runtime 18.0 újdonságait, köztük az Apache Spark MLlib és a SparkR újdonságait a Databricks Runtime 18.0 kibocsátási megjegyzéseiben találhatja meg.

A kódtár egyes frissítései a következők:

  • CUDA-frissítés a 12.9-hez
  • flash_attn 2.8.3
  • keras 3.12.0
  • langchain 1.0.3
  • mlflow-skinny 3.5.1
  • openai 2.7.0
  • fáklya 2.9.0+cu129
  • torchvision 0.24.0+cu129
  • transzformátorok 4.57.1
  • triton 3.5.0
  • xgboost 3.1.1

Egyéb módosítások

A Databricks Runtime 18.0 ML-től kezdve a következő további módosítások történtek:

  • Az AutoML el lett távolítva.
  • A TensorFlow már nem a legfelső szintű támogatás.

Rendszerkörnyezet

A Databricks Runtime 18.0 ML rendszerkörnyezete az alábbiak szerint különbözik a Databricks Runtime 18.0-tól.

  • GPU-fürtök esetén a Databricks Runtime ML a következő NVIDIA GPU-kódtárakat tartalmazza:
    • CUDA 12.9
    • cublas 12.9.1.4-1
    • cusolver 11.7.5.82
    • cupti 12.9.79
    • cusparse 12.5.10.65
    • cuDNN 9.15.1.9-1
    • NCCL 2.27.5

Libraries

Az alábbi szakaszok a Databricks Runtime 18.0 ML-ben található kódtárakat sorolják fel, amelyek eltérnek a Databricks Runtime 18.0-s részeitől.

Felső szintű kódtárak

A Databricks Runtime 18.0 ML a következő legfelső szintű kódtárakat tartalmazza:

Python-kódtárak

A Databricks Runtime 18.0 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 CPU-fürtökhöz a requirements-cpu-18.0.txt fájlt vagy a GPU-fürtökhöz a requirements-gpu-18.0.txt fájlt. Ez után futtassa a pip install -r requirements-<cpu|gpu>-18.0.txt parancsot. Ez a parancs telepíti a Databricks Runtime ML által használt összes nyílt forráskódú kódtárat, de nem telepíti a Databricks által fejlesztett kódtárakat.

Python-könyvtárak CPU-klaszterekben

Könyvtár verzió Könyvtár verzió Könyvtár verzió
absl-py 2.3.1 gyorsít 1.11.0 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
alembic 1.17.1 annotált dokumentum 0.0.4 széljegyzetes típusok 0.7.0
anyio 4.7.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
arro3-core 0.6.5 nyíl 1.3.0 asttokens 3.0.0
astunparse 1.6.3 Aszinkron-LRU 2.0.4 attribútumok 24.3.0
Audioread 3.1.0 automatikus parancs 2.2.2 azure-common 1.1.28
azure-core 1.36.0 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 12.27.1
Azure-tároló-fájl-adattó (Azure Storage File Data Lake) 12.22.0 babel 2.16.0 backports.tarfile 1.2.0
bcrypt titkosító algoritmus 4.3.0 beautifulsoup4 4.12.3 fekete 24.10.0
fehérítő 6.2.0 villogó 1.7.0 boldogság 0.7.11
boto3 1.40.45 botocore 1.40.45 brotli 1.2.0
Gyorstár-eszközök 5.5.1 katalógus 2.0.10 tanúsítvány 2025.4.26
cffi 1.17.1 Chardet 4.0.0 karakterkészlet-normalizáló (charset-normalizer) 3.3.2
áramköri megszakító 2.1.3 kattintás 8.1.8 cloudpathlib 0.23.0
Cloudpickle 3.0.0 cmdstanpy 1.3.0 színes 0.5.8
colorlog 6.10.1 kommunikáció 0.2.1 édesség 0.1.5
ContourPy 1.3.1 cramjam 2.11.0 kriptográfia 44.0.1
biciklista 0.11.0 cymem 2.0.12 Cython 3.1.5
dácit 1.9.2 databricks-ügynökök 1.4.0 databricks-connect 17.3.1
Databricks-funkciótervezés 0.13.0.1 databricks SDK 0.67.0 adat osztályok JSON-hoz 0.6.7
adatkészletek 4.3.0 dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.3.2
debugpy hibakereső eszköz 1.8.11 dekorátor 5.1.1 DeepSpeed 0.18.1
defusedxml 0.7.1 deltalake 1.1.4 Deprecated 1.2.18
kapor 0.3.8 distlib 0.3.9 dm-tree 0.1.9
docstring Markdown-formátummá alakítása 0.11 einops 0.8.1 kiértékel 0.4.6
Végrehajtó 1.2.0 aspektusok áttekintése 1.1.1 Farama-Értesítések 0.0.4
fastapi 0.121.2 fastjsonschema 2.21.1 fájlzárolás 3.17.0
fájltípus 1.2.0 flaska 2.2.5 flatbuffers 25.9.23
betűtípusok 4.55.3 FQDN 1.5.1 fagyasztott lista 1.5.0
fsspec 2023.5.0 vendég 0.6.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.28.1 Google-autentikáció 2.43.0
google-cloud-core (Google felhő mag) 2.5.0 Google felhőtárhely 3.2.0 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
graphql-core 3.2.4 zöldszál 3.1.1 grpcio 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 edzőterem 0.28.1 h11 0.16.0
h5py 3.12.1 hf-xet 1.2.0 hjson 3.1.0
szünidő 0.54 httpcore 1.0.9 httplib2 0.20.4
httpx 0.28.1 huggingface-hub 0.36.0 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 0.7.2 izoduráció 20.11.0 Ez veszélyes 2.2.0
jaraco.collections 5.1.0 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 3.1.6 rezgés 0.12.0 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 1.1.1 jupyter-console 6.6.3
jupyter-események 0.12.0 jupyter-lsp 2.2.5 jupyter_kliens 8.6.3
jupyter_core 5.7.2 jupyter_server (Jupyter kiszolgáló) 2.15.0 jupyter szerver terminálok 0.5.3
jupyterlab 4.3.4 jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_szerver 2.27.3
jupyterlab_widgets 1.1.11 Keras 3.12.0 kiwisolver 1.4.8
langchain 1.0.3 langchain-core 1.0.4 langchain-openai 1.0.2
nyelvkódok 3.5.0 langgraph 1.0.3 langgraph-checkpoint 3.0.1
langgraph-előre összeállított 1.0.4 langgraph-sdk 0.2.9 langsmith 0.4.41
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 linkify-it-py 2.0.0
llvmlite 0.44.0 lz4 4.3.2 Makó 1.3.10
marisa-trie 1.2.0 Markdown 3.8 markdown-it-py 2.2.0
MarkupSafe 3.0.2 mályvacukor 3.26.1 matplotlib 3.10.0
matplotlib-inline 0.1.7 Mccabe 0.7.0 mdit-py-plugins 0.3.0
mdurl 0.1.0 memray 1.19.1 HTML kód csökkentése 0.18.1
félhangol 3.1.2 ml_dtypes 0.5.3 mlflow-skinny 3.5.1
mmh3 5.2.0 további iterátorok 10.3.0 mosaicml-streaming 0.13.0
mpmath 1.3.0 msal 1.34.0 msal-kiterjesztések 1.3.1
msgpack 1.1.2 többnyelvű szótár 6.1.0 többmódszer 1.12
többfolyamatú 0.70.16 murmurhash (egy algoritmus neve a számítástechnikában) 1.0.14 mypy kiterjesztések 1.0.0
namex 0.1.0 nbclient 0.10.2 nbconvert 7.16.6
nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0 networkx 3.4.2
nindzsa 1.13.0 nltk 3.9.1 nodeenv 1.9.1
jegyzetfüzet 7.3.2 notebook-shim 0.2.4 numba (egy numerikus számításra alkalmas Python könyvtár) 0.61.0
numpy 2.1.3 nvidia-nccl-cu12 2.28.7 oauthlib 3.2.0
oci 2.163.1 openai 2.7.0 opencensus 0.11.4
opencensus-környezet 0.1.3 opentelemetry-api 1.38.0 opentelemetry-proto 1.38.0
opentelemetry-sdk 1.38.0 opentelemetry-szemantikai-konvenciók 0,59b0 opt_einsum 3.4.0
optree 0.17.0 optuna 3.6.1 Optuna-integráció 3.6.0
orjson 3.11.4 ormsgpack 1.12.0 Felülbírálja 7.4.0
csomagolás 24,2 Pandák 2.2.3 pandocfilters 1.5.0
paramiko 3.5.1 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 4.3.7
ábrázolás 5.24.1 csatlakozós 1.5.0 kutya 1.8.2
előre elkészített 3.0.11 prometheus_client 0.21.1 prompt-toolkit: parancssori eszközkészlet 3.0.43
propcache 0.3.1 próféta 1.2.1 proto-plus 1.26.1
protobuf 5.29.4 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.11
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 puremagic 1.30
py-cpuinfo 9.0.0 py-spy 0.4.1 py4j 0.10.9.9
pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
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 2.19.1
PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.10.0 PyJWT 2.10.1
PyNaCl 1.5.0 pyodbc (Python ODBC interfész) 5.2.0 pyOpenSSL 25.0.0
pyparsing (egy Python könyvtár a szövegelemzéshez) 3.2.0 pyright 1.1.394 piroaring 1.0.3
pytesseract 0.3.10 pytest 8.3.5 python-dateutil Szoftver verzió: 2.9.0.post0
python-dotenv 1.2.1 Python-szerkesztő 1.0.4 Python JSON naplózó 3.2.1
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-server 1.12.2 python-snappy (Python könyvtár tömörítéshez) 0.7.3
pytool konfiguráció 1.2.6 pytz (egy Python könyvtár az időzóna számításokhoz) 2024.1 PyWavelets 1.8.0
PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0 sugár 2.37.0
Hivatkozás 0.30.2 reguláris kifejezés 2024.11.6 requests 2.32.3
requests-eszközkészlet 1.0.0 rfc3339-validator 0.1.4 RFC3986-érvényesítő 0.1.1
gazdag 13.9.4 kötél 1.13.0 rpds-py 0.22.3
Rsa 4.9.1 s3transfer 0.14.0 biztonságos tenzorok 0.6.2
scikit-image 0.25.0 scikit-learn (egy Python gépi tanulási könyvtár) 1.6.1 scipy (tudományos és műszaki számítási Python könyvtár) 1.15.3
tengerben született 0.13.2 Send2Trash 1.8.2 mondat-átalakítók 5.1.2
mondatrész 0.2.1 setuptools 78.1.1 forma 0.49.1
shellingham 1.5.4 hat 1.17.0 sklearn-compat 0.1.3
szeletelőgép 0.0.8 smart_open 7.5.0 smmap 5.0.0
sniffio 1.3.0 sortedcontainers 2.4.0 hangfájl 0.13.1
levesszűrő 2.5 soxr 1.0.0 szétszórt 3.7.5
spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.39
sqlparse 0.5.3 komolyan? 2.5.1 ssh-import-id 5.11
halmaz adatok 0.6.3 stanio 0.5.1 Starlette 0.49.3
statsmodels - statisztikai szoftvercsomag 0.14.4 strictyaml 1.7.3 sympy 1.13.3
Kitartás 9.0.0 Tensor megjelenítő felület 2.20.0 TensorBoard-adatkiszolgáló 0.7.2
tensorboardX 2.6.4 TensorFlow 2.20.0 termcolor 3.2.0
befejezett 0.17.1 Szöveges 4.0.0 tf_keras 2.20.1
thinc 8.2.4 threadpoolctl 3.5.0 tifffile 2025.2.18
tiktoken 0.9.0 tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0
tokenizálók 0.22.1 tomli 2.0.1 fáklya 2.9.0+cpu
torcheval 0.0.7 torchvision (egy képszámítástechnikai könyvtár a PyTorch keretrendszerben) 0.24.0+cpu tornado 6.5.1
tqdm 4.67.1 traitlets 5.14.3 transzformerek / átalakítók 4.57.1
típusőrző 4.4.2 Typer 0.20.0 typer-slim 0.20.0
types-python-dateutil 2.9.0.20251108 gépelés ellenőrzése 0.9.0 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 0.38.0 virtualenv 20.29.3 Látomások 0.8.1
wadllib 1.3.6 Wasabi 1.1.3 wcwidth 0.2.5
menyét 0.4.3 webszínek 25.10.0 webkódolások 0.5.1
websocket-klient 1.8.0 Werkzeug 3.1.3 Mi a javítás? 1.0.2
wheel 0.45.1 akármikor 0.7.3 widgetsnbextension 3.6.6
szófelhő 1.9.4 becsomagolva 1.17.0 xgboost 3.1.1
xgboost-ray 0.1.19 xxhash 3.5.0 yapf 0.40.2
jarl 1.18.0 ydata-adatprofilkészítés 4.17.0 cipzár 3.21.0
zstandard 0.23.0 zstd 1.5.5.1

Python könyvtárak GPU klasztereken

Megjegyzés:

A PyTorch a CUDA PyPI-függőségekkel támogatja a CUDA-t a Databricks Runtime 18.0 ML-be beépített CUDA-kódtár-verziók helyett.

Könyvtár verzió Könyvtár verzió Könyvtár verzió
absl-py 2.3.1 gyorsít 1.11.0 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
annotált dokumentum 0.0.4 széljegyzetes típusok 0.7.0 anyio 4.7.0
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 arro3-core 0.6.5
nyíl 1.3.0 asttokens 3.0.0 astunparse 1.6.3
Aszinkron-LRU 2.0.4 attribútumok 24.3.0 Audioread 3.1.0
automatikus parancs 2.2.2 azure-common 1.1.28 azure-core 1.36.0
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 12.27.1 Azure-tároló-fájl-adattó (Azure Storage File Data Lake) 12.22.0
babel 2.16.0 backports.tarfile 1.2.0 bcrypt titkosító algoritmus 4.3.0
beautifulsoup4 4.12.3 fekete 24.10.0 fehérítő 6.2.0
villogó 1.7.0 boldogság 0.7.11 boto3 1.40.45
botocore 1.40.45 brotli 1.2.0 Gyorstár-eszközök 5.5.1
katalógus 2.0.10 tanúsítvány 2025.4.26 cffi 1.17.1
Chardet 4.0.0 karakterkészlet-normalizáló (charset-normalizer) 3.3.2 áramköri megszakító 2.1.3
kattintás 8.1.8 cloudpathlib 0.23.0 Cloudpickle 3.0.0
cmdstanpy 1.3.0 színes 0.5.8 colorlog 6.10.1
kommunikáció 0.2.1 édesség 0.1.5 ContourPy 1.3.1
cramjam 2.11.0 kriptográfia 44.0.1 biciklista 0.11.0
cymem 2.0.12 Cython 3.1.5 dácit 1.9.2
databricks-ügynökök 1.4.0 databricks-connect 17.3.1 Databricks-funkciótervezés 0.13.0.1
databricks SDK 0.67.0 adat osztályok JSON-hoz 0.6.7 adatkészletek 4.3.0
dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.3.2 debugpy hibakereső eszköz 1.8.11
dekorátor 5.1.1 DeepSpeed 0.18.1 defusedxml 0.7.1
deltalake 1.1.4 Deprecated 1.2.18 kapor 0.3.8
distlib 0.3.9 dm-tree 0.1.9 docstring Markdown-formátummá alakítása 0.11
einops 0.8.1 kiértékel 0.4.6 Végrehajtó 1.2.0
aspektusok áttekintése 1.1.1 Farama-Értesítések 0.0.4 fastapi 0.121.2
fastjsonschema 2.21.1 fájlzárolás 3.17.0 fájltípus 1.2.0
flash_attn 2.8.3 flaska 2.2.5 flatbuffers 25.9.23
betűtípusok 4.55.3 FQDN 1.5.1 fagyasztott lista 1.5.0
fsspec 2023.5.0 vendég 0.6.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.28.1 Google-autentikáció 2.43.0
google-cloud-core (Google felhő mag) 2.5.0 Google felhőtárhely 3.2.0 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
graphql-core 3.2.4 zöldszál 3.1.1 grpcio 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 edzőterem 0.28.1 h11 0.16.0
h5py 3.12.1 hf-xet 1.2.0 hjson 3.1.0
szünidő 0.54 httpcore 1.0.9 httplib2 0.20.4
httpx 0.28.1 huggingface-hub 0.36.0 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 0.7.2 izoduráció 20.11.0 Ez veszélyes 2.2.0
jaraco.collections 5.1.0 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 3.1.6 rezgés 0.12.0 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 1.1.1 jupyter-console 6.6.3
jupyter-események 0.12.0 jupyter-lsp 2.2.5 jupyter_kliens 8.6.3
jupyter_core 5.7.2 jupyter_server (Jupyter kiszolgáló) 2.15.0 jupyter szerver terminálok 0.5.3
jupyterlab 4.3.4 jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_szerver 2.27.3
jupyterlab_widgets 1.1.11 Keras 3.12.0 kiwisolver 1.4.8
langchain 1.0.3 langchain-core 1.0.4 langchain-openai 1.0.2
nyelvkódok 3.5.0 langgraph 1.0.3 langgraph-checkpoint 3.0.1
langgraph-előre összeállított 1.0.4 langgraph-sdk 0.2.9 langsmith 0.4.41
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 linkify-it-py 2.0.0
llvmlite 0.44.0 lz4 4.3.2 Makó 1.3.10
marisa-trie 1.2.0 Markdown 3.8 markdown-it-py 2.2.0
MarkupSafe 3.0.2 mályvacukor 3.26.1 matplotlib 3.10.0
matplotlib-inline 0.1.7 Mccabe 0.7.0 mdit-py-plugins 0.3.0
mdurl 0.1.0 memray 1.19.1 HTML kód csökkentése 0.18.1
félhangol 3.1.2 ml_dtypes 0.5.3 mlflow-skinny 3.5.1
mmh3 5.2.0 további iterátorok 10.3.0 mosaicml-streaming 0.13.0
mpmath 1.3.0 msal 1.34.0 msal-kiterjesztések 1.3.1
msgpack 1.1.2 többnyelvű szótár 6.1.0 többmódszer 1.12
többfolyamatú 0.70.16 murmurhash (egy algoritmus neve a számítástechnikában) 1.0.14 mypy kiterjesztések 1.0.0
namex 0.1.0 nbclient 0.10.2 nbconvert 7.16.6
nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0 networkx 3.4.2
nindzsa 1.13.0 nltk 3.9.1 nodeenv 1.9.1
jegyzetfüzet 7.3.2 notebook-shim 0.2.4 numba (egy numerikus számításra alkalmas Python könyvtár) 0.61.0
numpy 2.1.3 nvidia-cublas-cu12 12.9.1.4 nvidia-cuda-cupti-cu12 12.9.79
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.9.86 nvidia-cuda-runtime-cu12 12.9.79 nvidia-cudnn-cu12 9.10.2.21
nvidia-cufft-cu12 11.4.1.4 nvidia-cufile-cu12 1.14.1.1 nvidia-curand-cu12 10.3.10.19
nvidia-cusolver-cu12 11.7.5.82 nvidia-cusparse-cu12 12.5.10.65 nvidia-cusparselt-cu12 0.7.1
nvidia-ml-py 13.580.82 nvidia-nccl-cu12 2.27.5 nvidia-nvjitlink-cu12 12.9.86
nvidia-nvshmem-cu12 3.3.20 nvidia-nvtx-cu12 12.9.79 oauthlib 3.2.0
oci 2.163.1 openai 2.7.0 opencensus 0.11.4
opencensus-környezet 0.1.3 opentelemetry-api 1.38.0 opentelemetry-proto 1.38.0
opentelemetry-sdk 1.38.0 opentelemetry-szemantikai-konvenciók 0,59b0 opt_einsum 3.4.0
optree 0.17.0 optuna 3.6.1 Optuna-integráció 3.6.0
orjson 3.11.4 ormsgpack 1.12.0 Felülbírálja 7.4.0
csomagolás 24,2 Pandák 2.2.3 pandocfilters 1.5.0
paramiko 3.5.1 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 4.3.7
ábrázolás 5.24.1 csatlakozós 1.5.0 kutya 1.8.2
előre elkészített 3.0.11 prometheus_client 0.21.1 prompt-toolkit: parancssori eszközkészlet 3.0.43
propcache 0.3.1 próféta 1.2.1 proto-plus 1.26.1
protobuf 5.29.4 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.11
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 puremagic 1.30
py-cpuinfo 9.0.0 py-spy 0.4.1 py4j 0.10.9.9
pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
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 2.19.1
PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.10.0 PyJWT 2.10.1
PyNaCl 1.5.0 pyodbc (Python ODBC interfész) 5.2.0 pyOpenSSL 25.0.0
pyparsing (egy Python könyvtár a szövegelemzéshez) 3.2.0 pyright 1.1.394 piroaring 1.0.3
pytesseract 0.3.10 pytest 8.3.5 python-dateutil Szoftver verzió: 2.9.0.post0
python-dotenv 1.2.1 Python-szerkesztő 1.0.4 Python JSON naplózó 3.2.1
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-server 1.12.2 python-snappy (Python könyvtár tömörítéshez) 0.7.3
pytool konfiguráció 1.2.6 pytz (egy Python könyvtár az időzóna számításokhoz) 2024.1 PyWavelets 1.8.0
PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0 sugár 2.37.0
Hivatkozás 0.30.2 reguláris kifejezés 2024.11.6 requests 2.32.3
requests-eszközkészlet 1.0.0 rfc3339-validator 0.1.4 RFC3986-érvényesítő 0.1.1
gazdag 13.9.4 kötél 1.13.0 rpds-py 0.22.3
Rsa 4.9.1 s3transfer 0.14.0 biztonságos tenzorok 0.6.2
scikit-image 0.25.0 scikit-learn (egy Python gépi tanulási könyvtár) 1.6.1 scipy (tudományos és műszaki számítási Python könyvtár) 1.15.3
tengerben született 0.13.2 Send2Trash 1.8.2 mondat-átalakítók 5.1.2
mondatrész 0.2.1 setuptools 78.1.1 forma 0.49.1
shellingham 1.5.4 hat 1.17.0 sklearn-compat 0.1.3
szeletelőgép 0.0.8 smart_open 7.5.0 smmap 5.0.0
sniffio 1.3.0 sortedcontainers 2.4.0 hangfájl 0.13.1
levesszűrő 2.5 soxr 1.0.0 szétszórt 3.7.5
spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.39
sqlparse 0.5.3 komolyan? 2.5.1 ssh-import-id 5.11
halmaz adatok 0.6.3 stanio 0.5.1 Starlette 0.49.3
statsmodels - statisztikai szoftvercsomag 0.14.4 strictyaml 1.7.3 sympy 1.13.3
Kitartás 9.0.0 Tensor megjelenítő felület 2.20.0 TensorBoard-adatkiszolgáló 0.7.2
tensorboardX 2.6.4 TensorFlow 2.20.0 termcolor 3.2.0
befejezett 0.17.1 Szöveges 4.0.0 tf_keras 2.20.1
thinc 8.2.4 threadpoolctl 3.5.0 tifffile 2025.2.18
tiktoken 0.9.0 tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0
tokenizálók 0.22.1 tomli 2.0.1 fáklya 2.9.0+cu129
torcheval 0.0.7 torchvision (egy képszámítástechnikai könyvtár a PyTorch keretrendszerben) 0.24.0+cu129 tornado 6.5.1
tqdm 4.67.1 traitlets 5.14.3 transzformerek / átalakítók 4.57.1
Triton 3.5.0 típusőrző 4.4.2 Typer 0.20.0
typer-slim 0.20.0 types-python-dateutil 2.9.0.20251108 gépelés ellenőrzése 0.9.0
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 0.38.0 virtualenv 20.29.3
Látomások 0.8.1 wadllib 1.3.6 Wasabi 1.1.3
wcwidth 0.2.5 menyét 0.4.3 webszínek 25.10.0
webkódolások 0.5.1 websocket-klient 1.8.0 Werkzeug 3.1.3
Mi a javítás? 1.0.2 wheel 0.45.1 akármikor 0.7.3
widgetsnbextension 3.6.6 szófelhő 1.9.4 becsomagolva 1.17.0
xgboost 3.1.1 xgboost-ray 0.1.19 xxhash 3.5.0
yapf 0.40.2 jarl 1.18.0 ydata-adatprofilkészítés 4.17.0
cipzár 3.21.0 zstandard 0.23.0 zstd 1.5.5.1

R-kódtárak

Az R-kódtárak megegyeznek a Databricks Runtime 18.0 R-kódtárával .

Java és Scala könyvtárak (Scala 2.13 fürt)

A Databricks Runtime 18.0 Java- és Scala-kódtárai mellett a Databricks Runtime 18.0 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.