Lingkungan GPU tanpa server versi 5 (Pratinjau)

Penting

Fitur ini ada di Pratinjau Umum.

Halaman ini menguraikan informasi lingkungan sistem untuk lingkungan GPU Tanpa Server versi 5. Penawaran komputasi ini adalah bagian dari AI Runtime, yang dirancang untuk AI modern dan beban kerja pembelajaran mendalam.

Lingkungan GPU tanpa server 5 dibangun di atas lingkungan tanpa server 5 (CPU). Cek pembaruan di serverless environment 5 (CPU). Ini termasuk lingkungan berikut:

Untuk memastikan kompatibilitas untuk aplikasi, beban kerja GPU Tanpa Server menggunakan API versi, yang dikenal sebagai versi lingkungan, yang tetap kompatibel dengan versi server yang lebih baru.

Anda dapat memilih lingkungan dasar yang menyertakan versi lingkungan ini menggunakan panel sisi Lingkungan di notebook tanpa server Anda. Lihat Interaktif (Notebooks).

Fitur dan peningkatan baru

Dalam versi 5, Databricks menyediakan lingkungan minimal yang hanya mendukung API GPU tanpa server, dependensi Databricks, dan MLflow. Pengguna dapat menyesuaikan lingkungan dengan kebutuhan mereka. Lingkungan dasar default dalam versi 5 tidak menyertakan paket tertentu yang ada di lingkungan CPU, untuk menyediakan lingkungan GPU fungsi minimal. Pengguna yang menginginkan lingkungan lengkap dengan pustaka AI yang komprehensif harus menggunakan lingkungan AI Databricks.

Pembaruan API

24 April 2026

API Python GPU tanpa server ditingkatkan ke 0.5.16

GPU tanpa server Python API 0.5.16 mencakup pembaruan API berikut:

  • Fitur baru:
    • Menambahkan UCVolumeDataset, Torch IterableDataset yang meng-streamingkan file dari volume Katalog Unity yang dipasang FUSE. Daftar berkas secara otomatis dibagi di seluruh unit terdistribusi dan pekerja DataLoader sehingga setiap pasangan (rank, worker) menerima potongan yang tidak tumpang tindih.
    • API GPU Tanpa Server sekarang mendukung jenis akselerator 1xH100 untuk beban kerja H100 tunggal.
    • Mengurangi kebisingan log dari PySpark dan Py4J selama eksekusi lokal. Pesan direktori log sekarang dicatat pada tingkat debug alih-alih dicetak.

14 April 2026

API Python GPU tanpa server ditingkatkan ke 0.5.15

GPU tanpa server Python API 0.5.15 mencakup pembaruan API berikut:

  • Fitur baru:
    • Menambahkan penyebaran log ke MLflow untuk eksekusi API GPU Tanpa Server lokal. Catatan pelatihan dari pengoperasian lokal sekarang diunggah secara otomatis ke MLflow.
  • Perbaikan bug:
    • Ketika PyTorch tidak diinstal, pesan kesalahan sekarang menunjukkan dengan benar bahwa lingkungan dasar Standard v5 tidak menyertakan obor.
  • Keamanan:
    • Menyematkan semua versi dependensi Python ke versi yang tepat untuk mencegah serangan rantai pasokan dari versi paket berbahaya yang baru dipublikasikan.

17 Maret 2026

API Python GPU tanpa server ditingkatkan ke 0.5.14

GPU tanpa server Python API 0.5.14 mencakup pembaruan API berikut:

  • Perbaikan bug:
    • Memperbaiki masalah di mana API GPU Tanpa Server gagal pada sarana kontrol tanpa TERSEDIA MAPI. API sekarang secara efektif kembali ke komputasi sesuai permintaan ketika MAPI tidak dapat dijangkau.

2 Maret 2026

GPU tanpa server Python API ditingkatkan ke 0.5.13

GPU tanpa server Python API 0.5.13 mencakup pembaruan API berikut:

  • Perbaikan bug:
    • Memperbaiki penguraian nama perangkat GPU A10 Azure dalam mode lokal. API sekarang menangani format khusus Azure seperti "A10-24Q".
    • Memperbaiki masalah di mana eksekusi aktif MLflow tidak ditutup setelah eksekusi lokal selesai.
    • Memperbaiki kompatibilitas streaming log MLflow dengan MLflow 3.x. Perubahan perilaku jalur pengunduhan artefak di MLflow 3.x menyebabkan streaming log rusak. Streaming log sekarang berfungsi dengan benar dengan MLflow 2.x dan 3.x.
    • Memperbaiki masalah yang menyebabkan sesi pelatihan terhenti. Fitur sinkronisasi status MLflow lintas peringkat yang diperkenalkan dalam versi sebelumnya telah dikembalikan.

Paket tidak termasuk dalam lingkungan dasar

Paket berikut tidak disertakan dalam lingkungan dasar tetapi tetap tersedia di lingkungan CPU:

  • scipy
  • seaborn
  • scikit-learn

Berdasarkan umpan balik pelanggan yang meminta kontrol atas penerapan versi PyTorch, torch tidak termasuk dalam lingkungan dasar untuk versi 5. Ini memungkinkan Anda menginstal versi yang paling sesuai dengan beban kerja Anda. Untuk menggunakan versi yang diuji Databricks, jalankan %pip install torch==2.9.0 di sel notebook atau instal torch==2.9.0 menggunakan bagian Dependensi dari panel sisi Lingkungan .

Lingkungan sistem

  • Sistem Operasi : Ubuntu 24.04.2 LTS
  • Python: 3.12.3
  • Databricks Connect: 18.0.0
  • NVIDIA CUDA Toolkit: 12.9

Perpustakaan Python terinstal

Lingkungan dasar default

Untuk mereproduksi lingkungan GPU tanpa server 5 di lingkungan virtual Python lokal Anda, unduh file requirements-env-gpu-5.txt dan jalankan pip install -r requirements-env-gpu-5.txt. Perintah ini menginstal semua pustaka sumber terbuka dari lingkungan tanpa server 5.

Perpustakaan Versi Perpustakaan Versi Perpustakaan Versi
aiohappyeyeballs 2.4.4 aiohttp 3.11.10 aiosignal 1.2.0
anotasi-doc 0.0.4 tipe beranotasi 0.7.0 anyio 4.7.0
argon2-cffi 21.3.0 Pengikatan Argon2-cffi 21.2.0 arro3-core 0.6.5
anak panah 1.3.0 asttoken 3.0.0 astunparse 1.6.3
asinkron-lru 2.0.4 atribut 24.3.0 Azure Common 1.1.28
azure-core 1.37.0 azure-identity 1.20.0 azure-mgmt-core 1.6.0
azure-mgmt-web 8.0.0 Azure Storage Blob 12.28.0 Azure Storage File Data Lake 12.22.0
babel 2.16.0 beautifulsoup4 4.12.3 hitam 24.10.0
pemutih 6.2.0 blinker 1.7.0 boto3 1.40.45
botocore 1.40.45 cachetools (perangkat untuk caching) 5.5.1 sertifikat 2025.4.26
cffi 1.17.1 chardet 4.0.0 charset-normalizer 3.3.2
klik 8.1.8 cloudpickle (perpustakaan Python untuk serialisasi objek) 3.0.0 Komunikasi 0.2.1
Contourpy 1.3.1 Kriptografi 44.0.1 pengendara sepeda 0.11.0
Cython 3.1.5 databricks-agents 1.9.1 databricks-connect 18.0.0
databricks-sdk 0.67.0 databricks.serverless_gpu 0.5.11 dataclasses-json 0.6.7
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.11 penghias 5.1.1
defusedxml 0.7.1 deltalake 1.1.4 Deprecated 1.2.18
distlib 0.3.9 Distro 1.9.0 distro-info 1.7+build1
konversi docstring ke markdown 0.11 eksekusi 1.2.0 gambaran umum aspek 1.1.1
fastapi 0.128.0 fastjsonschema 2.21.1 filelock 3.17.0
alat pengelola font 4.55.3 Fqdn 1.5.1 daftar yang dibekukan 1.5.0
fsspec 2023.5.0 masa depan 1.0.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.28.1 google-auth (autentikasi Google) 2.47.0
google-cloud-core 2.5.0 penyimpanan awan Google 3.7.0 google-crc32c 1.8.0
google-resumable-media (layanan media berkelanjutan dari Google) 2.8.0 googleapis-common-protos 1.65.0 grpcio 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 h11 0.16.0 hf-xet 1.2.0
httpcore 1.0.9 httplib2 0.20.4 httpx 0.28.1
huggingface_hub 1.2.4 IDNA 3.7 importlib_metadata 8.5.0
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 0.7.2 isodurasi 20.11.0 Jedi 0.19.2
Jinja2 3.1.6 jiter 0.12.0 jmespath 1.0.1
joblib 1.4.2 json5 0.9.25 jsonpatch 1,33
jsonpointer 3.0.0 jsonschema 4.23.0 Spesifikasi JSON Schema 2023.7.1
jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 peristiwa Jupyter 0.12.0
jupyter-lsp 2.2.5 jupyter_server 2.15.0 Terminal Jupyter Server 0.5.3
jupyterlab 4.3.4 jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_server 2.27.3
jupyterlab_widgets 1.1.11 kiwisolver 1.4.8 langchain-core 1.2.6
langchain-openai 1.1.6 langsmith 0.6.1 launchpadlib 1.11.0
lazr.restfulclient (klien layanan web yang menggunakan RESTful) 0.14.6 lazr.uri 1.0.6 litellm 1.75.9
markdown-it-py 2.2.0 MarkupSafe 3.0.2 kembang gula (marshmallow) 3.26.2
matplotlib 3.10.0 matplotlib-inline (modul untuk menampilkan grafik secara inline) 0.1.7 Mccabe 0.7.0
mdurl 0.1.0 penyetelan salah 3.1.2 mlflow-skinny (versi ringan) 3.8.1
mmh3 5.2.0 msal 1.34.0 msal-extensions 1.3.1
multidict 6.1.0 ekstensi mypy 1.0.0 nbclient 0.10.2
nbconvert 7.16.6 nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0
nodeenv 1.10.0 buku catatan 7.3.2 buku_catatan_shim 0.2.4
numpy (perpustakaan Python untuk operasi numerik) 2.1.3 nvidia-ml-py 13.590.44 oauthlib 3.2.2
OpenAI 2.14.0 opentelemetry-api 1.39.1 opentelemetry-proto 1.39.1
opentelemetry-sdk 1.39.1 opentelemetry-konvensi-semantik 0.60b1 orjson 3.11.5
Mengabaikan 7.4.0 pengemasan 24,2 Panda 2.2.3
Pandocfilters 1.5.0 parambench-train-comms 0.0.0 pengurai 0.8.4
spesifikasi jalur 0.10.3 kambing hitam 1.0.1 pexpect 4.8.0
bantal 11.1.0 pipa 25.0.1 platformdirs 4.3.7
plotly 5.24.1 pengaya 1.5.0 prometheus_client 0.21.1
prompt-toolkit 3.0.43 propcache 0.3.1 proto-plus 1.27.0
protobuf 5.29.4 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.11
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 py4j 0.10.9.9
pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pyccolo 0.0.71 pycparser 2.21 pydantic (perpustakaan Python untuk validasi data) 2.10.6
pydantic_core 2.27.2 pydot 4.0.0 pyflakes 3.2.0
Pygments 2.19.1 PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.10.0
PyJWT 2.10.1 pyodbc 5.2.0 pyparsing 3.2.0
pyright 1.1.394 pyroaring 1.0.3 pyspark 4.1.0+databricks.connect.18.0.0
pytest 8.3.5 python-apt 2.7.7+ubuntu5.1 python-dateutil 2.9.0.post0
python-dotenv 1.2.1 python-json-logger 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2
python-lsp-server 1.12.2 pytoolconfig 1.2.6 pytz 2024.1
PyYAML (paket untuk memproses bahasa YAML dalam Python) 6.0.2 pyzmq 26.2.0 Merujuk 0.30.2
regex 2024.11.6 requests 2.32.3 requests-toolbelt 1.0.0
rfc3339-validator 0.1.4 rfc3986-validator 0.1.1 kaya 13.9.4
tali 1.13.0 rpds-py 0.22.3 rsa 4.9.1
s3transfer 0.14.0 Send2Trash 1.8.2 setuptools 78.1.1
shellingham 1.5.4 Enam 1.17.0 smmap 5.0.0
Sniffio 1.3.0 sortedcontainers 2.4.0 alat penyaring sup 2.5
sqlparse 0.5.5 ssh-import-id 5.11 stack-data 0.6.3
starlette 0.50.0 strictyaml 1.7.3 kegigihan 9.0.0
selesai 0.17.1 threadpoolctl 3.5.0 tiktoken 0.12.0
tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0 tokenisasi 0.22.2
tomli 2.0.1 Tornado 6.5.1 tqdm 4.67.1
traitlets 5.14.3 typer-slim 0.21.1 type-python-dateutil 2.9.0.20251115
ekstensi pengetikan (typing_extensions) 4.12.2 mengetik-memeriksa 0.9.0 tzdata 2024.1
ujson 5.10.0 pembaruan otomatis tanpa pengawasan 0.1 templat URI 1.3.0
urllib3 2.3.0 uuid_utils 0.12.0 uvicorn 0.40.0
virtualenv 20.29.3 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
warna web 25.10.0 webencodings=0.5.1 0.5.1 websocket-klien 1.8.0
apa itu patch 1.0.2 wheel 0.45.1 Setiap kali 0.7.3
widgetsnbextension 3.6.6 terbungkus 1.17.0 yapf 0.40.2
yarl 1.18.0 zipp 3.21.0 zstandard 0.23.0
  • Last updated on