Databricks Runtime 19 untuk Pembelajaran Mesin (Beta)

Catatan rilis berikut memberikan informasi tentang Databricks Runtime 19 ML.

Azure Databricks merilis versi ini pada Juni 2026.

Important

Databricks Runtime 19 berada di Beta. Konten lingkungan yang didukung mungkin berubah selama Beta. Perubahan dapat mencakup daftar paket atau versi paket yang diinstal.

Databricks Runtime 19 ML dibangun di atas Databricks Runtime 19. Untuk informasi tentang apa yang baru di Databricks Runtime 19, termasuk Apache Spark MLlib dan SparkR, lihat catatan rilis Databricks Runtime 19 (Beta).

Perubahan perilaku

  • paket Python dihapus: Dibandingkan dengan Databricks Runtime 18 ML, sekitar 40 paket runtime ML dihapus di Databricks Runtime 19 ML, selain paket yang dihapus dari Databricks Runtime 19. Tumpukan TensorFlow/Keras (tensorflow, keras, tf_keras) dihapus. Beban kerja yang bergantung pada paket ini harus menginstalnya secara eksplisit menggunakan pustaka kluster atau skrip init. Untuk daftar lengkap paket yang disertakan dalam Databricks Runtime 19 ML, lihat pustaka Python.

Fitur dan peningkatan baru

Pembaruan pustaka meliputi:

  • Pembaruan CUDA ke 13.0
  • flash_attn 2.8.3
  • langchain 1.3.1
  • mlflow-skinny 3.12.0
  • openai 2.37.0
  • torch 2.12.0
  • torchvision 0.27.0
  • transformer 4.57.6
  • triton 3.7.0
  • xgboost 3.2.0

Lingkungan sistem

Lingkungan sistem di Databricks Runtime 19 ML berbeda dari Databricks Runtime 19 sebagai berikut.

  • Untuk kluster GPU, Databricks Runtime ML menyertakan pustaka GPU NVIDIA berikut:
    • CUDA 13.0
    • cublas 13.1.1.3-1
    • cusolver 12.0.4.66
    • cupti 13.0.85
    • cusparse 12.6.3.3
    • cuDNN 9.23.0.39
    • NCCL 2.28.3

Perpustakaan

Bagian berikut mencantumkan pustaka yang disertakan dalam Databricks Runtime 19 ML yang berbeda dengan pustaka yang disertakan dalam Databricks Runtime 19.

Pustaka tingkat atas

Databricks Runtime 19 ML menyertakan pustaka tingkat atas berikut:

Perpustakaan Python

Databricks Runtime 19 ML menggunakan virtualenv untuk manajemen paket Python dan mencakup banyak paket ML populer.

Untuk mereproduksi lingkungan Python Databricks Runtime ML di lingkungan virtual Python lokal Anda, unduh requirements-cpu-19.txt untuk kluster CPU atau requirements-gpu-19.txt untuk kluster GPU. Kemudian jalankan pip install -r requirements-<cpu|gpu>-19.txt. Perintah ini menginstal semua pustaka sumber terbuka yang digunakan Databricks Runtime ML, tetapi tidak menginstal pustaka yang dikembangkan oleh Databricks.

Pustaka Python pada kluster CPU

Library Versi Library Versi Library Versi
absl-py 2.3.1 Percepat 1.13.0 aiohappyeyeballs 2.6.1
aiohttp 3.13.2 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.4.0
alembic 1.18.4 anotasi-doc 0.0.4 annotated-types 0.7.0
anyio 4.10.0 arro3-core 0.8.0 asttokens 3.0.0
astunparse 1.6.3 attrs 25.4.0 audioread 3.1.0
autocommand 2.2.2 azure-core 1.41.0 azure-cosmos 4.3.1
azure-identity 1.25.3 azure-mgmt-core 1.6.0 azure-mgmt-web 10.1.0
azure-storage-blob 12.29.0 azure-storage-file-datalake 12.24.0 backports.tarfile 1.2.0
black 25.9.0 blinker 1.7.0 kebahagiaan 1.3.3
boto3 1.40.46 botocore 1.40.46 cachetools 5.5.1
katalog 2.0.10 certifi 2025.11.12 cffi 2.0.0
charset-normalizer 3.4.4 klik 8.2.1 cloudpathlib 0.24.0
cloudpickle 3.1.1 cmdstanpy 1.3.0 berwarna-warni 0.5.8
colorlog 6.10.1 comm 0.2.3 makanan manis 1.3.3
contourpy 1.3.3 cryptography 46.0.3 cycler 0.11.0
cymem 2.0.13 databricks-agents 1.10.2 Databricks-rekayasa fitur 0.13.0.1
databricks-sdk 0.108.0 dataclasses-json 0.6.7 datasets 4.8.5
dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.16
decorator 5.2.1 deepspeed 0.19.0 deltalake 1.5.1
Deprecated 1.3.1 dill 0.4.0 distlib 0.4.0
dm-tree 0.1.10 einops 0.8.2 evaluate 0.4.6
Mengeksekusi 2.2.1 Pemberitahuan Farama 0.0.6 fastapi 0.136.1
filelock 3.20.0 Flask 2.2.5 fonttools 4.60.1
daftar yang dibekukan 1.8.0 fsspec 2023.5.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.45 google-api-core 2.30.3 google-auth 2.53.0
google-cloud-core 2.6.0 google-cloud-storage 3.10.1 google-crc32c 1.8.0
google-resumable-media 2.9.0 googleapis-common-protos 1.71.0 graphql-core 3.2.4
greenlet 3.2.4 grpcio 1.76.0 grpcio-status 1.76.0
gedung olahraga 0.28.1 h11 0.16.0 hf-xet 1.5.0
hjson 3.1.0 Liburan 0.54 httpcore 1.0.9
httplib2 0.20.4 httpx 0.28.1 huggingface_hub 0.36.2
idna 3.11 ImageIO 2.37.2 pembelajaran-tidak-seimbang 0.14.0
importlib_metadata 8.7.0 importlib_resources 7.1.0 membelokkan 7.3.1
iniconfig 2.1.0 ipyflow-core 0.0.227 ipykernel 6.31.0
ipython 9.7.0 ipython_pygments_lexers 1.1.1 ipywidgets 8.1.7
isodate 0.7.2 itu berbahaya 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
jiter 0.15.0 jmespath 1.0.1 joblib 1.5.2
joblibspark 0.6.0 jsonpatch 1.33 jsonpointer 3.1.1
jsonschema 4.25.0 jsonschema-specifications 2025.9.1 jupyter_client 8.6.3
jupyter_core 5.8.1 jupyterlab_widgets 3.0.15 kiwisolver 1.4.8
langchain 1.3.1 langchain-core 1.4.0 protokol langchain 0.0.15
langgraph 1.2.1 titik pemeriksaan langgraf 4.1.1 langgraph-prebuilt 1.1.0
langgraph-sdk 0.3.15 langsmith 0.4.41 launchpadlib 1.11.0
lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6 lazy_loader 0.4
librosa 0.11.0 lightgbm 4.6.0 linkify-it-py 2.0.3
llvmlite 0.45.1 lz4 4.4.5 Mako 1.3.12
marisa-trie 1.2.0 Markdown 3.8 markdown-it-py 2.2.0
MarkupSafe 3.0.2 kembang gula (marshmallow) 3.26.2 matplotlib 3.10.6
matplotlib-inline 0.2.1 Mccabe 0.7.0 mdit-py-plugins 0.5.0
mdurl 0.1.2 memray (teknologi atau konsep terkait memori) 1.19.3 mlflow-skinny 3.12.0
mmh3 5.2.1 more-itertools 10.3.0 mpmath 1.3.0
msal (Microsoft Authentication Library) 1.36.0 msal-extensions 1.3.1 msgpack 1.1.2
msrest 0.7.1 multidict 6.7.0 multiproses 0.70.18
Murmur Hash 1.0.15 mypy-extensions 1.0.0 nest-asyncio 1.6.0
networkx 3.5 ninja 1.13.0 nltk 3.9.2
nodeenv 1.10.0 numba 0.62.1 numpy 2.3.4
nvidia-nccl-cu12 2.30.4 oauthlib 3.2.0 OpenAI 2.37.0
opencensus 0.11.4 opencensus-konteks 0.1.3 opentelemetry-api 1.42.1
opentelemetry-proto 1.42.1 opentelemetry-sdk 1.42.1 opentelemetry-semantic-conventions 0.63b1
optuna 3.6.1 Integrasi Optuna 3.6.0 orjson 3.11.9
ormsgpack 1.12.2 packaging 25.0 pandas 2.3.3
parso 0.8.5 pathspec 0.12.1 patsy 1.0.1
pexpect 4.9.0 bantal 12.0.0 pip 25,3
platformdirs 4.5.0 pluggy 1.5.0 anjing peliharaan 1.9.0
tanpa informasi tambahan mengenai konteks yang berarti bagi istilah "preshed", mungkin terpikir untuk menggambarkan istilah tersebut sebagai langkah atau proses yang sedang terjadi sebelum sesuatu diselesaikan atau diproses lebih lanjut. 3.0.13 prometheus_client 0.21.1 prompt_toolkit 3.0.52
propcache 0.3.1 nabi 1.2.1 proto-plus 1.28.0
protobuf 6.33.5 psutil 7.0.0 ptyprocess 0.7.0
pure_eval 0.2.3 py-cpuinfo 9.0.0 py-spy 0.4.2
pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.6.1 pyasn1_modules 0.4.2
pyccolo 0.0.83 pycparser 2.23 pydantic 2.13.3
pydantic_core 2.46.3 pyflakes 3.2.0 Pygments 2.19.2
PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.11.1 PyJWT 2.10.1
pyparsing 3.2.5 pyright 1.1.409 pyroaring 1.1.0
pytesseract 0.3.13 pytest 8.4.2 python-dateutil 2.9.0.post0
python-dotenv 1.2.2 python-editor 1.0.4 pytokens 0.2.0
pytz 2025.2 PyYAML 6.0.3 pyzmq 27.1.0
ikan pari 2.37.0 referencing 0.37.0 regex 2025.9.1
requests 2.32.5 requests-oauthlib 2.0.0 requests-toolbelt 1.0.0
rich 14.2.0 rpds-py 0.28.0 s3transfer 0.14.0
safetensors 0.7.0 scikit-image 0.25.2 scikit-learn 1.7.2
scipy 1.16.3 pemodel kalimat 5.5.1 sentencepiece 0.2.1
setuptools 80.9.0 bentuk 0.51.0 shellingham 1.5.4
six 1.17.0 pemotong 0.0.8 smart_open 7.6.1
smmap 5.0.0 sniffio 1.3.0 soundfile 0.13.1
soxr 1.1.0 lapang 3.8.14 spacy-legacy 3.0.12
spacy-loggers 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.43 sqlparse 0.5.5
Seriusan 2.5.3 ssh-import-id 5.11 stack-data 0.6.3
stanio 0.5.1 starlette 0.52.1 statsmodels 0.14.5
strictyaml 1.7.3 sympy 1.14.0 tenacity 9.1.2
TensorBoard 2.20.0 tensorboard-data-server 0.7.2 tensorboardX 2.6.5
Tekstual 8.2.7 Thinc 8.3.13 threadpoolctl 3.5.0
tifffile 2025.10.4 tiktoken 0.13.0 tokenize_rt 6.2.0
tokenisasi 0.22.1 tomli 2.0.1 obor/senter 2.12.0+cpu
torcheval 0.0.7 torchvision 0.27.0+cpu tornado 6.5.1
tqdm 4.67.1 traitlets 5.14.3 Trafo 4.57.6
typeguard 4.3.0 Typer 0.25.1 mengetik-memeriksa 0.9.0
inspeksi-pengetikan 0.4.2 typing_extensions 4.15.0 tzdata 2026.2
uc-micro-py 1.0.3 unattended-upgrades 0.1 urllib3 2.5.0
uuid_utils 0.16.0 uvicorn 0.47.0 virtualenv 20.35.4
wadllib 1.3.6 wasabi 1.1.3 wcwidth 0.2.13
Musang 1.0.0 Alat kerja 3.1.3 wheel 0.45.1
Setiap kali 0.7.3 widgetsnbextension 4.0.14 wrapt 1.17.0
xgboost 3.2.0 xgboost-ray 0.1.19 xxhash 3.5.0
yarl 1.22.0 zipp 3.23.0 zstandard 0.25.0

Pustaka Python pada kluster GPU

Note

PyTorch menggunakan dependensi CUDA PyPI untuk menyediakan dukungan CUDA, alih-alih menggunakan versi pustaka CUDA yang terintegrasi dalam Databricks Runtime 19 ML.

Library Versi Library Versi Library Versi
absl-py 2.3.1 Percepat 1.13.0 aiohappyeyeballs 2.6.1
aiohttp 3.13.2 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.4.0
anotasi-doc 0.0.4 annotated-types 0.7.0 anyio 4.10.0
arro3-core 0.8.0 asttokens 3.0.0 astunparse 1.6.3
attrs 25.4.0 audioread 3.1.0 autocommand 2.2.2
azure-core 1.41.0 azure-cosmos 4.3.1 azure-identity 1.25.3
azure-mgmt-core 1.6.0 azure-mgmt-web 10.1.0 azure-storage-blob 12.29.0
azure-storage-file-datalake 12.24.0 backports.tarfile 1.2.0 black 25.9.0
blinker 1.7.0 kebahagiaan 1.3.3 boto3 1.40.46
botocore 1.40.46 cachetools 5.5.1 katalog 2.0.10
certifi 2025.11.12 cffi 2.0.0 charset-normalizer 3.4.4
klik 8.2.1 cloudpathlib 0.24.0 cloudpickle 3.1.1
cmdstanpy 1.3.0 berwarna-warni 0.5.8 colorlog 6.10.1
comm 0.2.3 makanan manis 1.3.3 contourpy 1.3.3
cryptography 46.0.3 pengikatan cuda 13.2.0 cuda-pathfinder 1.5.4
CUDA Toolkit 13.0.2 cycler 0.11.0 cymem 2.0.13
databricks-agents 1.10.2 Databricks-rekayasa fitur 0.13.0.1 databricks-sdk 0.108.0
dataclasses-json 0.6.7 datasets 4.8.5 dbl-tempo 0.1.26
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.16 decorator 5.2.1
deepspeed 0.19.0 deltalake 1.5.1 Deprecated 1.3.1
dill 0.4.0 distlib 0.4.0 dm-tree 0.1.10
einops 0.8.2 evaluate 0.4.6 Mengeksekusi 2.2.1
Pemberitahuan Farama 0.0.6 fastapi 0.136.3 filelock 3.20.0
flash_attn 2.8.3 Flask 2.2.5 fonttools 4.60.1
daftar yang dibekukan 1.8.0 fsspec 2023.5.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.45 google-api-core 2.30.3 google-auth 2.53.0
google-cloud-core 2.6.0 google-cloud-storage 3.10.1 google-crc32c 1.8.0
google-resumable-media 2.9.0 googleapis-common-protos 1.71.0 graphql-core 3.2.4
greenlet 3.2.4 grpcio 1.76.0 grpcio-status 1.76.0
gedung olahraga 0.28.1 h11 0.16.0 hf-xet 1.5.0
hjson 3.1.0 Liburan 0.54 httpcore 1.0.9
httplib2 0.20.4 httpx 0.28.1 huggingface_hub 0.36.2
idna 3.11 ImageIO 2.37.2 pembelajaran-tidak-seimbang 0.14.0
importlib_metadata 8.7.0 importlib_resources 7.1.0 membelokkan 7.3.1
iniconfig 2.1.0 ipyflow-core 0.0.227 ipykernel 6.31.0
ipython 9.7.0 ipython_pygments_lexers 1.1.1 ipywidgets 8.1.7
isodate 0.7.2 itu berbahaya 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
jiter 0.15.0 jmespath 1.0.1 joblib 1.5.2
joblibspark 0.6.0 jsonpatch 1.33 jsonpointer 3.1.1
jsonschema 4.25.0 jsonschema-specifications 2025.9.1 jupyter_client 8.6.3
jupyter_core 5.8.1 jupyterlab_widgets 3.0.15 kiwisolver 1.4.8
langchain 1.3.1 langchain-core 1.4.0 protokol langchain 0.0.15
langgraph 1.2.1 titik pemeriksaan langgraf 4.1.1 langgraph-prebuilt 1.1.0
langgraph-sdk 0.3.15 langsmith 0.4.41 launchpadlib 1.11.0
lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6 lazy_loader 0.4
librosa 0.11.0 lightgbm 4.6.0 linkify-it-py 2.0.3
llvmlite 0.45.1 lz4 4.4.5 Mako 1.3.12
marisa-trie 1.2.0 Markdown 3.8 markdown-it-py 2.2.0
MarkupSafe 3.0.2 kembang gula (marshmallow) 3.26.2 matplotlib 3.10.6
matplotlib-inline 0.2.1 Mccabe 0.7.0 mdit-py-plugins 0.5.0
mdurl 0.1.2 memray (teknologi atau konsep terkait memori) 1.19.3 mlflow-skinny 3.12.0
mmh3 5.2.1 more-itertools 10.3.0 mpmath 1.3.0
msal (Microsoft Authentication Library) 1.36.0 msal-extensions 1.3.1 msgpack 1.1.2
msrest 0.7.1 multidict 6.7.0 multiproses 0.70.18
Murmur Hash 1.0.15 mypy-extensions 1.0.0 nest-asyncio 1.6.0
networkx 3.5 ninja 1.13.0 nltk 3.9.2
nodeenv 1.10.0 numba 0.62.1 numpy 2.3.4
nvidia-cublas 13.1.1.3 nvidia-cuda-cupti 13.0.85 nvidia-cuda-nvrtc 13.0.88
nvidia-cuda-runtime 13.0.96 nvidia-cudnn-cu13 9.20.0.48 nvidia-cufft 12.0.0.61
nvidia-cufile 1.15.1.6 nvidia-curand 10.4.0.35 nvidia-cusolver 12.0.4.66
nvidia-cusparse 12.6.3.3 nvidia-cusparselt-cu13 0.8.1 nvidia-ml-py 13.580.82
nvidia-nccl-cu12 2.30.4 nvidia-nccl-cu13 2.29.7 nvidia-nvjitlink 13.0.88
nvidia-nvshmem-cu13 3.4.5 nvidia-nvtx 13.0.85 oauthlib 3.2.0
OpenAI 2.37.0 opencensus 0.11.4 opencensus-konteks 0.1.3
opentelemetry-api 1.42.1 opentelemetry-proto 1.42.1 opentelemetry-sdk 1.42.1
opentelemetry-semantic-conventions 0.63b1 optuna 3.6.1 Integrasi Optuna 3.6.0
orjson 3.11.9 ormsgpack 1.12.2 packaging 25.0
pandas 2.3.3 parso 0.8.5 pathspec 0.12.1
patsy 1.0.1 pexpect 4.9.0 bantal 12.0.0
pip 25,3 platformdirs 4.5.0 pluggy 1.5.0
anjing peliharaan 1.9.0 tanpa informasi tambahan mengenai konteks yang berarti bagi istilah "preshed", mungkin terpikir untuk menggambarkan istilah tersebut sebagai langkah atau proses yang sedang terjadi sebelum sesuatu diselesaikan atau diproses lebih lanjut. 3.0.13 prometheus_client 0.21.1
prompt_toolkit 3.0.52 propcache 0.3.1 nabi 1.2.1
proto-plus 1.28.0 protobuf 6.33.5 psutil 7.0.0
ptyprocess 0.7.0 pure_eval 0.2.3 py-cpuinfo 9.0.0
py-spy 0.4.2 pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.6.1
pyasn1_modules 0.4.2 pyccolo 0.0.83 pycparser 2.23
pydantic 2.13.3 pydantic_core 2.46.3 pyflakes 3.2.0
Pygments 2.19.2 PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.11.1
PyJWT 2.10.1 pyparsing 3.2.5 pyright 1.1.409
pyroaring 1.1.0 pytesseract 0.3.13 pytest 8.4.2
python-dateutil 2.9.0.post0 python-dotenv 1.2.2 python-editor 1.0.4
pytokens 0.2.0 pytz 2025.2 PyYAML 6.0.3
pyzmq 27.1.0 ikan pari 2.37.0 referencing 0.37.0
regex 2025.9.1 requests 2.32.5 requests-oauthlib 2.0.0
requests-toolbelt 1.0.0 rich 14.2.0 rpds-py 0.28.0
s3transfer 0.14.0 safetensors 0.7.0 scikit-image 0.25.2
scikit-learn 1.7.2 scipy 1.16.3 pemodel kalimat 5.5.1
sentencepiece 0.2.1 setuptools 80.9.0 bentuk 0.51.0
shellingham 1.5.4 six 1.17.0 pemotong 0.0.8
smart_open 7.6.1 smmap 5.0.0 sniffio 1.3.0
soundfile 0.13.1 soxr 1.1.0 lapang 3.8.14
spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.43
sqlparse 0.5.5 Seriusan 2.5.3 ssh-import-id 5.11
stack-data 0.6.3 stanio 0.5.1 starlette 0.52.1
statsmodels 0.14.5 strictyaml 1.7.3 sympy 1.14.0
tenacity 9.1.2 TensorBoard 2.20.0 tensorboard-data-server 0.7.2
tensorboardX 2.6.5 Tekstual 8.2.7 Thinc 8.3.13
threadpoolctl 3.5.0 tifffile 2025.10.4 tiktoken 0.13.0
tokenize_rt 6.2.0 tokenisasi 0.22.1 tomli 2.0.1
obor/senter 2.12.0 torcheval 0.0.7 torchvision 0.27.0
tornado 6.5.1 tqdm 4.67.1 traitlets 5.14.3
Trafo 4.57.6 Triton 3.7.0 typeguard 4.3.0
Typer 0.25.1 mengetik-memeriksa 0.9.0 inspeksi-pengetikan 0.4.2
typing_extensions 4.15.0 tzdata 2026.2 uc-micro-py 1.0.3
unattended-upgrades 0.1 urllib3 2.5.0 uuid_utils 0.16.0
uvicorn 0.47.0 virtualenv 20.35.4 wadllib 1.3.6
wasabi 1.1.3 wcwidth 0.2.13 Musang 1.0.0
Alat kerja 3.1.3 wheel 0.45.1 Setiap kali 0.7.3
widgetsnbextension 4.0.14 wrapt 1.17.0 xgboost 3.2.0
xgboost-ray 0.1.19 xxhash 3.5.0 yarl 1.22.0
zipp 3.23.0 zstandard 0.25.0

Pustaka Bahasa Pemrograman R

Pustaka R identik dengan Pustaka R di Databricks Runtime 19.

Pustaka Java dan Scala (kluster Scala 2.13)

Selain pustaka Java dan Scala di Databricks Runtime 19, Databricks Runtime 19 ML berisi JAR berikut:

Kluster CPU

ID Kelompok Identifikasi Artefak Versi
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

Kluster GPU

ID Kelompok Identifikasi Artefak Versi
ml.dmlc xgboost4j-spark-gpu_2.13 2.1.3
ml.dmlc xgboost4j-gpu_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

Rilis yang tidak didukung

Tip

Untuk melihat catatan rilis untuk versi Databricks Runtime yang telah mencapai akhir masa dukungan (EoS), lihat Catatan rilis Databricks Runtime yang telah mencapai akhir masa dukungan. Versi EoS Databricks Runtime telah dihentikan dan mungkin tidak diperbarui.