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Databricks Runtime 15.4 LTS per Machine Learning offre un ambiente pronto per apprendimento automatico e data science basato su Databricks Runtime 15.4 LTS. Databricks Runtime per Machine Learning contiene molte di queste librerie, tra cui TensorFlow, PyTorch, Keras e XGBoost. Databricks Runtime ML include AutoML, uno strumento per eseguire automaticamente il training delle pipeline di apprendimento automatico. Databricks Runtime ML supporta inoltre il training di Deep Learning distribuito tramite TorchDistributor.
Nota
LTS indica che questa versione è supportata a lungo termine. Vedere Ciclo di vita della versione LTS di Databricks Runtime.
Suggerimento
Per visualizzare le note sulla versione per le versioni di Databricks Runtime che hanno raggiunto la fine del supporto (EoS), vedere Note sulla versione della fine del supporto di Databricks Runtime. Le versioni EoS di Databricks Runtime sono state ritirate e potrebbero non essere aggiornate.
Miglioramenti e nuove funzionalità
Databricks Runtime 15.4 LTS ML è basato su Databricks Runtime 15.4 LTS. Per informazioni sulle novità di Databricks Runtime 15.4 LTS, tra cui Apache Spark MLlib e SparkR, vedere le note sulla versione di Databricks Runtime 15.4 LTS .
Pesi di esempio autoML per la classificazione
AutoML supporta ora i pesi di esempio per la classificazione, consentendo di modificare l'importanza di ogni classe durante il training del modello di classificazione. Per altre informazioni, vedere i parametri di classificazione per l'API Python AutoML.
Modifiche al client di ingegneria delle funzionalità di Databricks
La versione di databricks-feature-engineering fornita con Databricks Runtime 15.4 LTS ML è 0.6.0.
- Per le risorse di calcolo create dal 31 marzo 2025 in poi che non sono abilitate per Photon, la versione installata di
databricks-feature-engineeringè 0.8.0. - Per i calcoli creati il 21 luglio 2025 o successivamente che sono abilitati per Photon o utilizzano una CPU basata su Arm64, la versione installata di
databricks-feature-engineeringè 0.8.0.
Per informazioni sulle novità dell'API Python di progettazione delle funzionalità di Databricks, vedere le note sulla versione del client di progettazione delle funzionalità.
Altre modifiche
Petastorm è ora deprecato
Il pacchetto Petastorm è ora deprecato. Le versioni successive alla versione 15.4 LTS ML non avranno questo pacchetto preinstallato. Mosaic Streaming è la sostituzione consigliata per il caricamento di set di dati di grandi dimensioni dall'archiviazione cloud.
Il distributore di Spark Tensorflow è ora deprecato
Il pacchetto spark-tensorflow-distributor è ora deprecato. Le versioni successive alla versione 15.4 LTS ML non avranno questo pacchetto preinstallato.
Ray on Databricks è la sostituzione consigliata per il training distribuito di un modello Tensorflow o Keras.
Ambiente di sistema
L'ambiente di sistema in Databricks Runtime 15.4 LTS ML differisce da Databricks Runtime 15.4 LTS come indicato di seguito:
- Per i cluster GPU, Databricks Runtime ML include le librerie GPU NVIDIA seguenti:
- CUDA 12.1
- cusolver 11.4.5.107-1
- cupti 12.1
- cuDNN 8.9.0.131-1
- NCCL 2.17.1
- TensorRT 8.6.1.6-1
Librerie
Le sezioni seguenti elencano le librerie incluse in Databricks Runtime 15.4 LTS ML che differiscono da quelle incluse in Databricks Runtime 15.4 LTS.
Contenuto della sezione:
Librerie di livello superiore
Databricks Runtime 15.4 LTS ML include le librerie di livello superiore seguenti:
- dataset
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector (connettore per Spark e TensorFlow)
- Scikit-learn
- TensorFlow
- TensorBoard
- Trasformatori
Librerie Python
Databricks Runtime 15.4 ML usa virtualenv per la gestione dei pacchetti Python e include molti dei pacchetti ML più diffusi.
Oltre ai pacchetti specificati nelle sezioni seguenti, Databricks Runtime 15.4 LTS ML include anche i pacchetti seguenti:
- hyperopt 0.2.7+db3
- 3.0.0_db1 sparkdl
- automl 1.28.0
Per riprodurre l'ambiente Databricks Runtime ML Python nell'ambiente virtuale Python locale:
Scaricare il file appropriato
requirements.txt. Visualizzarequirements.txtle versioni dei file per Databricks Runtime 15.4 LTS ML.Nei sistemi Ubuntu eseguire
sudo apt-get install libpq-dev libcairo2-dev libdbus-1-dev libgirepository1.0-dev libsnappy-devper installare le librerie di sistema.Eseguire
pip install -r requirements-<version>.txt> --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu. Ad esempio:pip install -r requirements-15.4-v3.txt --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu.Questo comando installa tutte le librerie open source usate da Databricks Runtime ML, ma non installa le librerie sviluppate da Databricks, ad esempio
databricks-automl, o il fork Databricks dihyperoptohorovod.
requirements.txt versioni di file per Databricks Runtime 15.4 LTS ML
Alcuni pacchetti sono stati aggiornati dopo la versione iniziale di Databricks Runtime 15.4 LTS ML. Usare la tabella seguente per determinare e scaricare il file corretto requirements.txt .
| Data di creazione del calcolo | Stato fotoni | Pacchetti aggiornati dopo il rilascio iniziale di Databricks Runtime 15.4 LTS ML | File requirements.txt |
|---|---|---|---|
| Prima del 11 febbraio 2025 | Qualunque | None | requirements-15.4.txt |
| Tra il 12 febbraio 2025 e il 30 marzo 2025 | Non abilitato per Photon |
mlflow-skinny 2.19.0 |
requirements-15.4-v2.txt |
| Tra il 31 marzo 2025 e il 20 luglio 2025 | Non abilitato per Photon |
mlflow-skinny 2.19.0databricks-feature-engineering 0.8.0 |
requirements-15.4-v3.txt |
| Il 21 luglio 2025 o dopo | È abilitato per Photon o utilizza una CPU basata su architettura Arm64. |
mlflow-skinny 2.19.0databricks-feature-engineering 0.8.0ray 2.37.0 |
requirements-15.4-v4.txt |
Le librerie Python nei cluster di CPU
| Biblioteca | Versione | Biblioteca | Versione | Biblioteca | Versione |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | accelerare | 0.31.0 | aiohttp | 3.8.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | anyio | 3.5.0 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | Astor | 0.8.1 |
| asttoken | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
| att. | 22.1.0 | lettura audio | 3.0.1 | azure-core | 1.30.2 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity (servizio di identità Azure) | 1.17.1 | azure-storage-blob (archiviazione BLOB di Azure) | 12.19.1 |
| file di archiviazione Azure Data Lake | 12.14.0 | chiamata di ritorno | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.12.2 | nero | 23.3.0 | candeggiare | 4.1.0 |
| freccia | 1.4 | blis | 0.7.11 | boto3 | 1.34.39 |
| botocore | 1.34.39 | Brotli | 1.0.9 | cachetools (strumento per la gestione della cache) | 5.4.0 |
| catalogo | 2.0.10 | codificatori di categorie | 2.6.3 | certificato | 2023.7.22 |
| cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | normalizzatore di set di caratteri | 2.0.4 |
| interruttore automatico | 1.4.0 | clic | 8.0.4 | cloudpathlib | 0.16.0 |
| cloudpickle (libreria Python per la serializzazione degli oggetti) | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.2 | a colori | 0.5.6 |
| com | 0.1.2 | dolce | 0.1.4 | configparser (analizzatore di configurazione) | 5.2.0 |
| contourpy | 1.0.5 | criptografia | 41.0.3 | ciclatore | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.8 | Cython, un linguaggio di programmazione | 0.29.32 | roccia dacite | 1.8.1 |
| databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-feature-engineering* | 0.6.0 | Databricks SDK | 0.20.0 |
| dataclasses-json | 0.6.7 | insiemi di dati | 2.19.1 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 | decoratore | 5.1.1 |
| deepspeed | 0.14.4 | defusedxml (una libreria per migliorare la sicurezza nell'elaborazione di XML) | 0.7.1 | Deprecato | 1.2.14 |
| aneto | 0.3.6 | cache su disco | 5.6.3 | distlib | 0.3.8 |
| dm-tree | 0.1.8 | punti di ingresso | 0.4 | valutare | 0.4.2 |
| eseguendo | 0.8.3 | Panoramica delle faccette | 1.1.1 | Farama-Notifiche | 0.0.4 |
| fastjsonschema (Una libreria per la convalida veloce dei dati JSON) | 2.20.0 | fasttext | 0.9.2 | blocco del file | 3.13.4 |
| Fiaschetta | 2.2.5 | FlatBuffers | 24.3.25 | fonttools (strumenti per caratteri) | 4.25.0 |
| frozenlist | 1.3.3 | fsspec | 2023.5.0 | futuro | 0.18.3 |
| Gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.27 |
| google-api-core | 2.18.0 | autenticazione Google | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 |
| google-cloud-core | 2.4.1 | archiviazione su cloud di Google | 2.10.0 | google-crc32c | 1.5.0 |
| Google-Pasta | 0.2.0 | google-resumable-media (media riprendibile di Google) | 2.7.1 | googleapis-common-protos | 1.63.0 |
| greenlet | 2.0.1 | grpcio | 1.60.0 | grpcio-status | 1.60.0 |
| gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 | ginnasio | 0.28.1 |
| h11 | 0.14.0 | h5py | 3.10.0 | hjson | 3.1.0 |
| vacanze | 0,45 | Horovod | 0.28.1+db1 | htmlmin (strumento per la minimizzazione del codice HTML) | 0.1.12 |
| httpcore | 1.0.5 | httplib2 | 0.20.2 | httpx | 0.27.0 |
| huggingface-hub | 0.23.4 | IDNA | 3.4 | ImageHash | 4.3.1 |
| imageio | 2.31.1 | imbalanced-learn (una libreria di apprendimento automatico per la gestione dei set di dati sbilanciati) | 0.11.0 | importlib-metadata | 6.0.0 |
| importlib_resources (libreria per la gestione delle risorse in Python) | 6.4.0 | ipyflow-core | 0.0.198 | ipykernel | 6.25.1 |
| ipython | 8.15.0 | ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets (una libreria Python per widget interattivi) | 7.7.2 |
| isodate | 0.6.1 | it’s dangerous | 2.0.1 | jax jumpy | 1.0.0 |
| jedi | 0.18.1 | Jeepney (mezzo di trasporto pubblico tipico delle Filippine) | 0.7.1 | Jinja2 | 3.1.2 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 |
| jsonpatch | 1,33 | jsonpointer | 3.0.0 | jsonschema | 4.17.3 |
| Jupyter Server | 1.23.4 | jupyter_client | 7.4.9 | jupyter_core | 5.3.0 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | Keras | 3.2.1 | portachiavi | 23.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.1.20 | langchain-community | 0.0.38 |
| langchain-core | 0.1.52 | separatori di testo langchain | 0.0.2 | codici linguistici | 3.4.0 |
| langsmith | 0.1.63 | dati_linguistici | 1.2.0 | launchpadlib | 1.10.16 |
| lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.2 |
| libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.1 | lightgbm | 4.3.0 |
| collegare-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.40.0 | lxml | 4.9.2 |
| lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.2.0 | mariea-trie | 1.1.1 |
| Markdown | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 2.1.1 |
| caramella di zucchero morbida | 3.21.2 | matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
| mdit-py-plugins | 0.3.0 | mdurl | 0.1.0 | memray | 1.13.3 |
| Mistune | 0.8.4 | ml-dtypes | 0.3.2 | mlflow-skinny* | 2.13.1 |
| more-itertools | 8.10.0 | MosaicML-Streaming | 0.7.4 | mpmath | 1.3.0 |
| msal | 1.29.0 | msal-extensions | 1.2.0 | msgpack | 1.0.8 |
| multidict | 6.0.2 | multimetodo | 1.12 | multiprocesso | 0.70.14 |
| algoritmo di hashing murmurhash | 1.0.10 | mypy-extensions | 0.4.3 | namex | 0.0.8 |
| nbclassic | 0.5.5 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.5.4 |
| nbformat | 5.7.0 | nest-asyncio | 1.5.6 | networkx | 3.1 |
| ninja | 1.11.1.1 | nltk (Natural Language Toolkit) | 3.8.1 | taccuino | 6.5.4 |
| notebook_shim | 0.2.2 | nmbalo | 0.57.1 | numpy | 1.23.5 |
| nvidia-ml-py | 12.555.43 | oauthlib | 3.2.0 | Oci | 2.126.4 |
| OpenAI | 1.35.3 | opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 |
| opentelemetry-api | 1.25.0 | opentelemetry-sdk | 1.25.0 | Conventions semantiche di OpenTelemetry | 0.46b0 |
| opt-einsum | 3.3.0 | optree | 0.12.1 | orjson | 3.10.6 |
| imballaggio | 23.2 | Panda | 1.5.3 | pandocfilters | 1.5.0 |
| paramiko | 3.4.0 | parso | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 |
| capro espiatorio | 0.5.3 | Petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
| phik | 0.12.4 | pickleshare (libreria di software Python) | 0.7.5 | Cuscino | 9.4.0 |
| seme | 23.2.1 | platformdirs | 3.10.0 | plotly (software di visualizzazione dati) | 5.9.0 |
| pmdarima | 2.0.4 | cagnolino | 1.8.1 | portalocker | 2.10.1 |
| [Additional context needed for accurate translation] | 3.0.9 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 |
| profeta | 1.1.5 | proto-plus | 1.24.0 | protobuf | 4.24.1 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | py-cpuinfo | 8.0.0 | py-spy | 0.3.14 |
| pyarrow | 14.0.1 | pyarrow-hotfix | 0,6 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.1 | pyccolo | 0.0.52 |
| pycparser (un parser scritto in Python) | 2.21 | pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 |
| PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 |
| pyodbc | 4.0.38 | pyOpenSSL | 23.2.0 | pyparsing | 3.0.9 |
| pirsistente | 0.18.0 | pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil (libreria Python per la gestione delle date) | 2.8.2 |
| Editor di Python | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 | python-snappy | 0.6.1 |
| pytz | 2022.7 | PyWavelets | 1.4.1 | PyYAML | 6.0 |
| pyzmq | 23.2.0 | raggio* | 2.20.0 | regex | 2022.7.9 |
| richieste | 2.31.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 | ricco | 13.7.1 |
| RSA | 4.9 | s3transfer | 0.10.2 | safetensors | 0.4.2 |
| scikit-image | 0.20.0 | scikit-learn | 1.3.0 | scipy | 1.11.1 |
| Seaborn | 0.12.2 | SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 |
| trasformatori di frase | 2.7.0 | segmentazione delle frasi | 0.1.99 | setuptools (pacchetto Python per gestire la configurazione e la distribuzione) | 68.0.0 |
| forma | 0.44.0 | simplejson | 3.17.6 | sei | 1.16.0 |
| strumento di taglio | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
| sniffio | 1.2.0 | soundfile | 0.12.1 | colino per la zuppa | 2.4 |
| soxr | 0.3.7 | spazioso | 3.7.2 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| spacy-logger | 1.0.5 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 |
| sqlparse | 0.4.2 | seriamente | 2.4.8 | ssh-import-id (comando per l'importazione di chiavi SSH) | 5.11 |
| dati accatastati | 0.2.0 | stanio | 0.5.1 | statsmodels | 0.14.0 |
| la libreria sympy | 1.11.1 | intrappolato-nel-unicode | 0.2.0 | tenacia | 8.2.2 |
| TensorBoard | 2.16.2 | server di dati di TensorBoard | 0.7.2 | tensorboard_plugin_profile | 2.15.1 |
| tensorboardX | 2.6.2.2 | TensorFlow | 2.16.1 | Stima di tensore tensorflow | 2.15.0 |
| tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.37.1 | termcolor | 2.4.0 | terminato | 0.17.1 |
| testuale | 0.63.3 | tf_keras | 2.16.0 | thinc | 8.2.3 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tifffile | 2021.7.2 | tiktoken | 0.5.2 |
| tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizzatori | 0.19.0 |
| torcia | 2.3.1+CPU | torcheval | 0.0.7 | visione della torcia | 0.18.1+CPU |
| tornado | 6.3.2 | tqdm | 4.65.0 | traitlets (una libreria per la configurazione dei parametri nei programmi Python) | 5.7.1 |
| trasformatori | 4.41.2 | typeguard | 2.13.3 | Typer | 0.9.4 |
| ispezione-digitazione | 0.9.0 | typing_extensions | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 |
| uc-micro-py | 1.0.1 | ujson (una libreria per la gestione di JSON in Python) | 5.4.0 | aggiornamenti automatici | 0,1 |
| urllib3 | 1.26.16 | virtualenv | 20.24.2 | visioni | 0.7.5 |
| wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.2 | wcwidth (funzione per determinare la larghezza dei caratteri) | 0.2.5 |
| Donnola | 0.3.4 | codifiche web | 0.5.1 | cliente WebSocket | 0.58.0 |
| Attrezzo | 2.2.3 | ruota | 0.38.4 | wordcloud | 1.9.3 |
| avvolto | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 |
| yarl | 1.8.1 | ydata-profiling Profilatura dei dati | 4.5.1 | Zipp | 3.11.0 |
| zstd | 1.5.5.1 |
* Per il calcolo creato il 12 febbraio 2025 o successivamente e non abilitato a Photon, l'elemento mlflow-skinny viene aggiornato alla versione 2.19.0. Per i calcoli creati il 21 luglio 2025 o successivamente, abilitati per Photon o che utilizzano una CPU basata su Arm64, mlflow-skinny viene aggiornato alla versione 2.19.0, ray viene aggiornato alla versione 2.37.0 e databricks-feature-engineering viene aggiornato alla versione 0.8.0.
Librerie Python nei cluster GPU
| Biblioteca | Versione | Biblioteca | Versione | Biblioteca | Versione |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | accelerare | 0.31.0 | aiohttp | 3.8.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | anyio | 3.5.0 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | Astor | 0.8.1 |
| asttoken | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
| att. | 22.1.0 | lettura audio | 3.0.1 | azure-core | 1.30.2 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity (servizio di identità Azure) | 1.17.1 | azure-storage-blob (archiviazione BLOB di Azure) | 12.19.1 |
| file di archiviazione Azure Data Lake | 12.14.0 | chiamata di ritorno | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.12.2 | nero | 23.3.0 | candeggiare | 4.1.0 |
| freccia | 1.4 | blis | 0.7.11 | boto3 | 1.34.39 |
| botocore | 1.34.39 | Brotli | 1.0.9 | cachetools (strumento per la gestione della cache) | 5.4.0 |
| catalogo | 2.0.10 | codificatori di categorie | 2.6.3 | certificato | 2023.7.22 |
| cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | normalizzatore di set di caratteri | 2.0.4 |
| interruttore automatico | 1.4.0 | clic | 8.0.4 | cloudpathlib | 0.16.0 |
| cloudpickle (libreria Python per la serializzazione degli oggetti) | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.2 | a colori | 0.5.6 |
| com | 0.1.2 | dolce | 0.1.4 | configparser (analizzatore di configurazione) | 5.2.0 |
| contourpy | 1.0.5 | criptografia | 41.0.3 | ciclatore | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.8 | Cython, un linguaggio di programmazione | 0.29.32 | roccia dacite | 1.8.1 |
| databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-feature-engineering* | 0.6.0 | Databricks SDK | 0.20.0 |
| dataclasses-json | 0.6.7 | insiemi di dati | 2.19.1 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 | decoratore | 5.1.1 |
| deepspeed | 0.14.4 | defusedxml (una libreria per migliorare la sicurezza nell'elaborazione di XML) | 0.7.1 | Deprecato | 1.2.14 |
| aneto | 0.3.6 | cache su disco | 5.6.3 | distlib | 0.3.8 |
| dm-tree | 0.1.8 | einops | 0.8.0 | punti di ingresso | 0.4 |
| valutare | 0.4.2 | eseguendo | 0.8.3 | Panoramica delle faccette | 1.1.1 |
| Farama-Notifiche | 0.0.4 | fastjsonschema (Una libreria per la convalida veloce dei dati JSON) | 2.20.0 | fasttext | 0.9.2 |
| blocco del file | 3.13.4 | flash-attn | 2.5.9.post1 | Fiaschetta | 2.2.5 |
| FlatBuffers | 24.3.25 | fonttools (strumenti per caratteri) | 4.25.0 | frozenlist | 1.3.3 |
| fsspec | 2023.5.0 | futuro | 0.18.3 | Gast | 0.4.0 |
| gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.27 | google-api-core | 2.18.0 |
| autenticazione Google | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-cloud-core | 2.4.1 |
| archiviazione su cloud di Google | 2.10.0 | google-crc32c | 1.5.0 | Google-Pasta | 0.2.0 |
| google-resumable-media (media riprendibile di Google) | 2.7.1 | googleapis-common-protos | 1.63.0 | greenlet | 2.0.1 |
| grpcio | 1.60.0 | grpcio-status | 1.60.0 | gunicorn | 20.1.0 |
| gviz-api | 1.10.0 | ginnasio | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 |
| h5py | 3.10.0 | hjson | 3.1.0 | vacanze | 0,45 |
| Horovod | 0.28.1+db1 | htmlmin (strumento per la minimizzazione del codice HTML) | 0.1.12 | httpcore | 1.0.5 |
| httplib2 | 0.20.2 | httpx | 0.27.0 | huggingface-hub | 0.23.4 |
| IDNA | 3.4 | ImageHash | 4.3.1 | imageio | 2.31.1 |
| imbalanced-learn (una libreria di apprendimento automatico per la gestione dei set di dati sbilanciati) | 0.11.0 | importlib-metadata | 6.0.0 | importlib_resources (libreria per la gestione delle risorse in Python) | 6.4.0 |
| ipyflow-core | 0.0.198 | ipykernel | 6.25.1 | ipython | 8.15.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets (una libreria Python per widget interattivi) | 7.7.2 | isodate | 0.6.1 |
| it’s dangerous | 2.0.1 | jax jumpy | 1.0.0 | jedi | 0.18.1 |
| Jeepney (mezzo di trasporto pubblico tipico delle Filippine) | 0.7.1 | Jinja2 | 3.1.2 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | jsonpatch | 1,33 |
| jsonpointer | 3.0.0 | jsonschema | 4.17.3 | Jupyter Server | 1.23.4 |
| jupyter_client | 7.4.9 | jupyter_core | 5.3.0 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| Keras | 3.2.1 | portachiavi | 23.5.0 | kiwisolver | 1.4.4 |
| langchain | 0.1.20 | langchain-community | 0.0.38 | langchain-core | 0.1.52 |
| separatori di testo langchain | 0.0.2 | codici linguistici | 3.4.0 | langsmith | 0.1.63 |
| dati_linguistici | 1.2.0 | launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 |
| lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.2 | libclang | 15.0.6.1 |
| librosa | 0.10.1 | lightgbm | 4.3.0 | collegare-it-py | 2.0.0 |
| llvmlite | 0.40.0 | lxml | 4.9.2 | lz4 | 4.3.2 |
| Mako | 1.2.0 | mariea-trie | 1.1.1 | Markdown | 3.4.1 |
| markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 2.1.1 | caramella di zucchero morbida | 3.21.2 |
| matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| mdurl | 0.1.0 | memray | 1.13.4 | Mistune | 0.8.4 |
| ml-dtypes | 0.3.2 | mlflow-skinny* | 2.13.1 | more-itertools | 8.10.0 |
| MosaicML-Streaming | 0.7.4 | mpmath | 1.3.0 | msal | 1.30.0 |
| msal-extensions | 1.2.0 | msgpack | 1.0.8 | multidict | 6.0.2 |
| multimetodo | 1.12 | multiprocesso | 0.70.14 | algoritmo di hashing murmurhash | 1.0.10 |
| mypy-extensions | 0.4.3 | namex | 0.0.8 | nbclassic | 0.5.5 |
| nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.5.4 | nbformat | 5.7.0 |
| nest-asyncio | 1.5.6 | networkx | 3.1 | ninja | 1.11.1.1 |
| nltk (Natural Language Toolkit) | 3.8.1 | taccuino | 6.5.4 | notebook_shim | 0.2.2 |
| nmbalo | 0.57.1 | numpy | 1.23.5 | nvidia-cublas-cu12 | 12.1.3.1 |
| nvidia-cuda-cupti-cu12 | 12.1.105 | nvidia-cuda-nvrtc-cu12 | 12.1.105 | nvidia-cuda-runtime-cu12 | 12.1.105 |
| nvidia-cudnn-cu12 | 8.9.2.26 | nvidia-cufft-cu12 | 11.0.2.54 | nvidia-curand-cu12 | 10.3.2.106 |
| nvidia-cusolver-cu12 | 11.4.5.107 | nvidia-cusparse-cu12 | 12.1.0.106 | nvidia-ml-py | 12.555.43 |
| nvidia-nccl-cu12 | 2.20.5 | nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.5.82 | nvidia-nvtx-cu12 | 12.1.105 |
| oauthlib | 3.2.0 | Oci | 2.126.4 | OpenAI | 1.35.3 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.25.0 |
| opentelemetry-sdk | 1.25.0 | Conventions semantiche di OpenTelemetry | 0.46b0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| optree | 0.12.1 | orjson | 3.10.6 | imballaggio | 23.2 |
| Panda | 1.5.3 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 |
| parso | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 | capro espiatorio | 0.5.3 |
| Petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.4 |
| pickleshare (libreria di software Python) | 0.7.5 | Cuscino | 9.4.0 | seme | 23.2.1 |
| platformdirs | 3.10.0 | plotly (software di visualizzazione dati) | 5.9.0 | pmdarima | 2.0.4 |
| cagnolino | 1.8.1 | portalocker | 2.10.1 | [Additional context needed for accurate translation] | 3.0.9 |
| prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 | profeta | 1.1.5 |
| proto-plus | 1.24.0 | protobuf | 4.24.1 | psutil | 5.9.0 |
| psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
| py-cpuinfo | 8.0.0 | py-spy | 0.3.14 | pyarrow | 14.0.1 |
| pyarrow-hotfix | 0,6 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
| pybind11 | 2.13.1 | pyccolo | 0.0.52 | pycparser (un parser scritto in Python) | 2.21 |
| pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 | PyGObject | 3.42.1 |
| PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 4.0.38 |
| pyOpenSSL | 23.2.0 | pyparsing | 3.0.9 | pirsistente | 0.18.0 |
| pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil (libreria Python per la gestione delle date) | 2.8.2 | Editor di Python | 1.0.4 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 | python-snappy | 0.6.1 | pytz | 2022.7 |
| PyWavelets | 1.4.1 | PyYAML | 6.0 | pyzmq | 23.2.0 |
| raggio* | 2.20.0 | regex | 2022.7.9 | richieste | 2.31.0 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | ricco | 13.7.1 | RSA | 4.9 |
| s3transfer | 0.10.2 | safetensors | 0.4.2 | scikit-image | 0.20.0 |
| scikit-learn | 1.3.0 | scipy | 1.11.1 | Seaborn | 0.12.2 |
| SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | trasformatori di frase | 2.7.0 |
| segmentazione delle frasi | 0.1.99 | setuptools (pacchetto Python per gestire la configurazione e la distribuzione) | 68.0.0 | forma | 0.44.0 |
| simplejson | 3.17.6 | sei | 1.16.0 | strumento di taglio | 0.0.7 |
| smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 |
| soundfile | 0.12.1 | colino per la zuppa | 2.4 | soxr | 0.3.7 |
| spazioso | 3.7.2 | spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-logger | 1.0.5 |
| spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 |
| seriamente | 2.4.8 | ssh-import-id (comando per l'importazione di chiavi SSH) | 5.11 | dati accatastati | 0.2.0 |
| stanio | 0.5.1 | statsmodels | 0.14.0 | la libreria sympy | 1.11.1 |
| intrappolato-nel-unicode | 0.2.0 | tenacia | 8.2.2 | TensorBoard | 2.16.2 |
| server di dati di TensorBoard | 0.7.2 | tensorboard_plugin_profile | 2.15.1 | tensorboardX | 2.6.2.2 |
| TensorFlow | 2.16.1 | Stima di tensore tensorflow | 2.15.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.37.1 |
| termcolor | 2.4.0 | terminato | 0.17.1 | testuale | 0.63.3 |
| tf_keras | 2.16.0 | thinc | 8.2.3 | threadpoolctl | 2.2.0 |
| tifffile | 2021.7.2 | tiktoken | 0.5.2 | tinycss2 | 1.2.1 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizzatori | 0.19.0 | torcia | 2.3.1+cu121 |
| torcheval | 0.0.7 | visione della torcia | 0.18.1+cu121 | tornado | 6.3.2 |
| tqdm | 4.65.0 | traitlets (una libreria per la configurazione dei parametri nei programmi Python) | 5.7.1 | trasformatori | 4.41.2 |
| Tritone | 2.3.1 | typeguard | 2.13.3 | Typer | 0.9.4 |
| ispezione-digitazione | 0.9.0 | typing_extensions | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 |
| uc-micro-py | 1.0.1 | ujson (una libreria per la gestione di JSON in Python) | 5.4.0 | aggiornamenti automatici | 0,1 |
| urllib3 | 1.26.16 | virtualenv | 20.24.2 | visioni | 0.7.5 |
| wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.2 | wcwidth (funzione per determinare la larghezza dei caratteri) | 0.2.5 |
| Donnola | 0.3.4 | codifiche web | 0.5.1 | cliente WebSocket | 0.58.0 |
| Attrezzo | 2.2.3 | ruota | 0.38.4 | wordcloud | 1.9.3 |
| avvolto | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 |
| yarl | 1.8.1 | ydata-profiling Profilatura dei dati | 4.5.1 | Zipp | 3.11.0 |
| zstd | 1.5.5.1 |
* Per il calcolo creato il 12 febbraio 2025 o successivamente e non abilitato a Photon, l'elemento mlflow-skinny viene aggiornato alla versione 2.19.0. Per i calcoli creati il 21 luglio 2025 o successivamente, abilitati per Photon o che utilizzano una CPU basata su Arm64, mlflow-skinny viene aggiornato alla versione 2.19.0, ray viene aggiornato alla versione 2.37.0 e databricks-feature-engineering viene aggiornato alla versione 0.8.0.
Librerie R
Le librerie R sono identiche a quelle di librerie R in Databricks Runtime 15.4 LTS.
Librerie Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Oltre alle librerie Java e Scala in Databricks Runtime 15.4 LTS, Databricks Runtime 15.4 LTS ML contiene i file JAR seguenti:
Cluster di CPU
| ID del gruppo | ID artefatto | Versione |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.7.3 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.7.3 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.11.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
Cluster di GPU
| ID del gruppo | ID artefatto | Versione |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.7.3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.7.3 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.11.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |