서버리스 GPU 환경 버전 4(미리 보기)

중요합니다

이 기능은 공개 미리보기 단계에 있습니다.

이 문서에서는 서버리스 GPU 환경 버전 4에 대한 시스템 환경 정보를 간략하게 설명합니다. 이 컴퓨팅 제품은 최신 AI 및 딥 러닝 워크로드용으로 설계된 AI 런타임의 일부입니다.

애플리케이션에 대한 호환성을 보장하기 위해 서버리스 GPU 워크로드는 최신 서버 버전과 호환되는 상태로 유지되는 환경 버전이라고 하는 버전이 지정된 API를 사용합니다.

서버리스 Notebook의 환경 쪽 패널을 사용하여 이 환경 버전을 포함하는 기본 환경을 선택할 수 있습니다. 대화형(노트북)을 참조하세요.

새로운 기능 및 개선 사항

서버리스 GPU 환경 4는 CPU(서버리스 환경 4)를 기반으로 빌드됩니다. 서버리스 환경 4(CPU)의 새로운 기능 확인 여기에는 다음과 같은 두 가지 환경이 포함됩니다.

  • 기본 기본 환경: 안정적인 클라이언트 API를 사용하는 최소 환경입니다.
  • Databricks AI 환경: GPU의 기계 학습과 관련된 공용 런타임 패키지 및 패키지가 있는 환경입니다.

API 업데이트

2026년 2월 12일

서버리스 GPU Python API가 0.5.11+patch2로 업그레이드됨

서버리스 GPU Python API 0.5.11+patch2에는 다음 API 업데이트가 포함되어 있습니다.

  • 버그 수정:
    • 로컬 실행이 완료된 후 MLflow 활성 실행이 닫혀 있지 않은 문제를 해결했습니다.

2026년 2월 4일

서버리스 GPU Python API가 0.5.11+patch1로 업그레이드됨

서버리스 GPU Python API 0.5.11+patch1에는 다음 API 업데이트가 포함됩니다.

  • 버그 수정:
    • 학습 실행이 중단되는 문제를 해결했습니다. 이전 버전에서 도입된 순위 간 MLflow 상태 동기화 기능이 되돌려졌습니다.

2026년 1월 20일

서버리스 GPU Python API가 0.5.11로 업그레이드됨

서버리스 GPU Python API 0.5.11에는 다음 API 업데이트가 포함됩니다.

  • 새로운 기능 및 개선 사항:
    • 로컬 실행 출력에서 Py4J 및 SparkConnect 노이즈를 필터링하여 더 깨끗한 로그를 생성합니다.

2026년 1월 8일

서버리스 GPU Python API가 0.5.10으로 업그레이드됨

서버리스 GPU Python API 0.5.10에는 다음 API 업데이트가 포함됩니다.

  • 버그 수정:

    • 실행 중인 워크로드를 중단할 때 취소 배너가 표시되지 않도록 하는 문제를 해결했습니다.
    • 사용자가 이미 MLFLOW_RUN_ID을(를) 지정한 경우 중복 MLflow 실행이 생성되는 문제를 해결했습니다.

  • 새로운 기능 및 개선 사항:

    • 이제 로컬 모드에서 워크로드를 실행할 때 MLflow 실행이 자동으로 생성됩니다.
    • 이제 셀 출력이 더 깨끗해졌습니다. Params 열이 워크로드 상태 표시에서 제거되었습니다.
    • 이제 오류 메시지는 특정 예외 유형을 사용하여 코드에서 오류를 보다 쉽게 식별하고 처리할 수 있습니다.

2025년 12월 11일

서버리스 GPU Python API가 0.5.9로 업그레이드됨

서버리스 GPU Python API 0.5.9에는 다음 API 업데이트가 포함됩니다.

  • 버그 수정:

    • Notebook 셀을 중단해도 원격 작업이 중지되지 않는 버그가 수정되었습니다.
    • Notebook에 올바른 워크로드 상태가 표시되지 않는 버그가 수정되었습니다.
    • 예기치 않은 키워드 인수를 사용하여 로깅 오류를 수정했습니다.

  • 새로운 기능 및 개선 사항:

    • 셀 출력은 이제 타임스탬프 및 MLflow 실행 기록이 포함된 훈련 로그를 표시합니다.

2025년 11월 19일

서버리스 GPU Python API가 0.5.8로 업그레이드됨

서버리스 GPU Python API 0.5.8에는 다음 API 업데이트가 포함됩니다.

  • 버그 수정:

    • 이 오류 메시지를 torch.distributed.DistBackendError: [1] is setting up NCCL communicator and retrieving ncclUniqueId from [0] via c10d key-value store by key '0', but store->get('0') got error: failed to recv, got 0 bytes발생시킨 동기화 코드의 경합 상태를 수정했습니다.
    • 특정 예외 대신 보다 일반적인 예외가 발생하는 문제를 해결했습니다. 또한 이 수정은 최종 셀이 "실패" 대신 "실행"으로 표시되도록 하는 추가 경합 조건을 다루었습니다.

  • 새로운 기능 및 개선 사항:

    • Notebook에서 연결할 수 있는 A10 및 H100 GPU의 최대 수를 16개에서 32개로 늘렸습니다.
    • 환경을 동기화할 때 시간 제한 및 로그 플러시가 추가되었습니다.

2025년 10월 31일

서버리스 GPU Python API가 0.5.7로 업그레이드됨

서버리스 GPU Python API 0.5.7에는 다음 API 업데이트가 포함됩니다.

  • 버그 수정:
    • 원격 작업 실패가 Notebook 셀에서 성공을 잘못 표시하는 문제를 해결했습니다.
    • 환경 동기화 중에 일시적인 시간 제한 문제가 해결되었습니다.
    • "로그 보기" 링크 표시 문제를 해결했습니다.

2025년 10월 22일

서버리스 GPU Python API가 0.5.6으로 업그레이드됨

서버리스 GPU Python API 0.5.6에는 다음 API 업데이트가 포함됩니다.

  • 버그 수정:
    • Py4jException 오류를 수정하여 serverless_gpu와 remote=False를 사용하여 여러 워크로드를 실행할 때 노트북이 충돌하는 문제를 해결했습니다.
    • 다중 노드 학습 중에 발생할 수 있는 간헐 torch.distributed.DistStoreError 적인 문제를 해결했습니다.
    • 새 Python 환경 관리자 API를 사용하여 환경 동기화 업로드-다운로드 레이싱 문제를 해결했습니다.
  • 동작 변경 내용:
    • 기본 서버리스 GPU 컴퓨팅 선택이 업데이트되었습니다. 기본적으로 사용자는 액세스 권한이 있는 경우 예약된 풀에 연결합니다. 사용자는 "DATABRICKS_USE_POOL" 플래그를 설정하여 주문형 풀에 연결할 수 있습니다. 사용자가 예약된 풀에 액세스할 수 없는 경우 항상 주문형 풀로 기본 설정됩니다.

시스템 환경

  • 운영 체제: Ubuntu 24.04.2 LTS
  • Python: 3.12.3
  • Databricks Connect: 17.2.4
  • NVIDIA CUDA 도구 키트: 12.6

설치된 Python 라이브러리

기본 기본 환경

서버리스 환경 4(CPU)에 포함된 것 외에도 서버리스 GPU 환경 4에는 다음이 포함됩니다.

  • flash-attention 2.8.3
  • torch 2.7.1
  • torchvision 0.22.1

로컬 Python 가상 환경에서 서버리스 GPU 환경 4를 재현하려면 requirements-env-gpu-4.txt 파일을 다운로드하고 실행 pip install -r requirements-env-gpu-4.txt합니다. 이 명령은 서버리스 환경 4에서 모든 오픈 소스 라이브러리를 설치합니다.

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
주석이 달린 유형 0.7.0 애니오 4.6.2 argon2-cffi 21.3.0
argon2-cffi-bindings (아르곤2-CFFI 바인딩) 21.2.0 화살표 1.3.0 에이에스티토큰 2.0.5
astunparse (파이썬 코드 분석 라이브러리) 1.6.3 async-lru 2.0.4 속성들 24.3.0
자동 명령어 2.2.2 azure-common 1.1.28 애저 코어 1.34.0
azure-identity (아주어 아이덴티티) 1.20.0 azure-mgmt-core 1.5.0 azure-mgmt-web 8.0.0
azure-storage-blob (애저 스토리지 블롭) 12.23.0 azure-storage-file-datalake (아주르 스토리지 파일 데이터레이크) 12.17.0 Babel 2.16.0
backports.tarfile 1.2.0 beautifulsoup4 4.12.3 검정색 24.10.0
표백제 6.2.0 깜빡이 1.7.0 boto3 1.36.2
보토코어 1.36.3 캐시툴즈 (cachetools) 5.5.1 서티피 2025년 1월 31일
cffi 1.17.1 챠데트 4.0.0 문자셋 정규화기 3.3.2
클릭하세요 8.1.7 cloudpickle (클라우드피클) 3.0.0 통신 0.2.1
contourpy (컨투어파이) 1.3.1 암호화 43.0.3 자전거 타는 사람 0.11.0
사이톤 (Cython) 3.0.12 databricks-connect 17.0.4 데이터브릭스 SDK (소프트웨어 개발 키트) 0.49.0
databricks.serverless_gpu (Databricks 서버리스 GPU) 0.5.3 dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.11
장식자 5.1.1 defusedxml (디퓨즈드 XML) 0.7.1 Deprecated 1.2.13
distlib (디스트립 라이브러리) 0.3.9 docstring을 Markdown으로 변환하기 0.11 실행 중 0.8.3
구성 요소 개요 1.1.1 fastapi (파스트API) 0.115.12 fastjsonschema (파스트제이슨스키마) 2.21.1
파일 잠금 3.13.1 폰트툴즈 (fonttools) 4.55.3 fqdn 1.5.1
fsspec 2023.5.0 미래 1.0.0 GitDB (기트 데이터베이스) 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core (구글 API 핵심) 2.20.0 구글 인증 (google-auth) 2.40.0
google-cloud-core (구글 클라우드 코어) 2.4.3 구글 클라우드 스토리지 (Google Cloud Storage) 3.1.0 google-crc32c (구글의 CRC32C 알고리즘) 1.7.1
google-resumable-media (구글 재개 가능한 미디어) 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0 grpcio (Python용 gRPC 패키지) 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 h11 0.14.0 httpcore 1.0.2
httplib2 0.20.4 httpx 0.27.0 아이드나 3.7
importlib-metadata 6.6.0 importlib_resources 6.4.0 굴절하다 7.3.1
iniconfig 1.1.1 ipyflow-core 0.0.209 ipykernel 6.29.5
ipython 8.30.0 ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) 0.2.0 ipywidgets (아이파이위젯) 7.8.1
아이소데이트 (isodate) 0.6.1 isoduration 20.11.0 jaraco.context 5.3.0
jaraco.펑크툴즈 4.0.1 jaraco.text 3.12.1 Jedi 0.19.2
Jinja2 3.1.5 jmespath 1.0.1 joblib (잡리브) 1.4.2
json5 0.9.25 jsonpointer (JSON 포인터) 3.0.0 JSON 스키마 4.23.0
jsonschema-명세사항 2023년 7월 1일 주피터-이벤트 (Jupyter Events) 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.0
주피터 클라이언트 (jupyter_client) 8.6.3 주피터 코어 (jupyter_core) 5.7.2 주피터_서버 2.14.1
주피터_서버_터미널 0.4.4 주피터랩 (JupyterLab) 4.3.4 jupyterlab-pygments 0.1.2
주피터랩 위젯 1.0.0 jupyterlab 서버 2.27.3 키위솔버 (kiwisolver) 1.4.8
launchpadlib (런치패드 라이브러리) 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6
마크다운-it-py 2.2.0 MarkupSafe (마크업세이프) 3.0.2 matplotlib (매트플롯립) 3.10.0
matplotlib-inline (매트플롯립-인라인) 0.1.7 맥케이브 0.7.0 mdurl 0.1.0
미스튠 (Mistune) 2.0.4 mlflow-skinny 2.22.0 mmh3 5.1.0
more-itertools (모어 이터툴즈) 10.3.0 mpmath 1.3.0 MSAL (Microsoft 인증 라이브러리) 1.32.3
msal-extensions 1.3.1 mypy-extensions (마이파이-익스텐션) 1.0.0 nb클라이언트 0.8.0
nbconvert 7.16.4 nb포맷 (nbformat) 5.10.4 nest-asyncio (파이썬 비동기 I/O 라이브러리) 1.6.0
네트워크엑스 3.4.2 nodeenv 1.9.1 notebook 7.3.2
노트북_쉼 0.2.3 numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) 2.1.3 엔비디아-cublas-cu12 12.6.4.1
nvidia-cuda-cccl-cu12 12.6.77 nvidia-cuda-cupti-cu12 (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 3.2.2
opentelemetry-api 1.32.1 opentelemetry-sdk (소프트웨어 개발 키트) 1.32.1 opentelemetry-semantic-conventions (오픈텔레메트리-시맨틱-컨벤션) 0.53b1
오버라이드 7.4.0 패키징 24.1 팬더 2.2.3
pandocfilters 1.5.0 parambench-train-comms 0.0.0 파르소 0.8.4
패스스펙 (pathspec) 0.10.3 바보 1.0.1 pexpect (피엑스펙트) 4.8.0
베개 11.1.0 파이썬 패키지 설치 도구 pip 25.0.1 플랫폼 디렉토리 3.10.0
plotly (데이터 시각화 라이브러리) 5.24.1 플러기 1.5.0 prometheus_client 0.21.0
prompt-toolkit (프롬프트 도구 키트) 3.0.43 proto-plus 1.26.1 프로토버프 (protobuf) 5.29.4
psutil (시스템 및 프로세스 유틸리티용 Python 라이브러리) 5.9.0 psycopg2 2.9.3 PtyProcess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 py4j 0.10.9.9 pyarrow 19.0.1
pyarrow-hotfix 0.7 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
피콜로 0.0.71 pycparser 2.21 pydantic (파이썬 데이터 검증 및 설정 관리 라이브러리) 2.10.6
pydantic_core 2.27.2 pydot 4.0.0 pyflakes (파이플레이크스) 3.2.0
파이그먼츠 2.15.1 PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.9.0
PyJWT 2.10.1 pyodbc 5.2.0 pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) 3.2.0
피라이트(Pyright) 1.1.394 pyspark 4.0.0+databricks.connect.17.2.4 pytest 8.3.5
python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) 2.9.0.post0 python-json-logger (파이썬에서 JSON을 사용하는 로깅 라이브러리) 3.2.1 파이썬-LSP-JSON-RPC 1.1.2
python-lsp-server (파이썬 LSP 서버) 1.12.0 파이툴콘피그 (pytoolconfig) 1.2.6 pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) 2024.1
PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0 참조하기 0.30.2
요청사항 2.32.3 RFC3339-검증기 (rfc3339-validator) 0.1.4 rfc3986-검증기 0.1.1
부유한 13.9.4 로프 1.12.0 rpds-py 0.22.3
RSA (암호화 알고리즘) 4.9.1 s3transfer 0.11.3 scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) 1.6.1
scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) 1.15.1 바다에서 태어난 0.13.2 Send2Trash 1.8.2
setuptools (셋업툴즈) 74.0.0 6 1.16.0 스맵 5.0.0
스니피오 1.3.0 정렬된 컨테이너 2.4.0 수프시브 2.5
sqlparse 0.5.3 ssh-import-id 명령어 5.11 스택 데이터 0.2.0
스타렛 0.46.2 statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) 0.14.4 strictyaml 1.7.3
sympy (심볼릭 수학 라이브러리) 1.13.3 끈기 9.0.0 끝났다 0.17.1
threadpoolctl 3.5.0 tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0
tomli 2.0.1 횃불 2.7.1 torchvision 0.22.1
토네이도 6.4.2 트레잇렛츠 5.14.3 트라이튼 3.3.1
타입가드 (typeguard) 4.3.0 types-python-dateutil 2.9.0.20241206 타이핑_익스텐션 4.12.2
tzdata 2024.1 ujson (파이썬에서 JSON 직렬화를 위한 라이브러리) 5.10.0 사용자 개입 없는 자동 업데이트 0.1
uri 템플릿 1.3.0 urllib3 2.3.0 uvicorn 0.34.2
virtualenv 20.29.3 wadllib 1.3.6 wcwidth(문자의 너비를 계산하는 함수) 0.2.5
webcolors 24.11.1 웹인코딩 0.5.1 웹소켓 클라이언트 (websocket-client) 1.8.0
왓더패치 1.0.2 바퀴 0.45.1 widgetsnbextension (위젯 확장 프로그램) 3.6.6
감싼 1.17.0 yapf 0.40.2 지프 3.21.0
zstandard 0.23.0

AI 환경

AI 환경에는 기본 기본 환경의 모든 패키지와 다음 패키지가 포함됩니다.

  • flash-attention 2.8.3
  • langchain 0.3.27
  • lightgbm 4.6.0
  • openai 1.106.1
  • optuna 4.5.0
  • ray 2.49.1
  • sentence-transformers 5.1.0
  • transformers 4.56.1
  • xgboost 3.0.4
  • pytorch-lightning 2.5.4

로컬 Python 가상 환경에서 AI 환경 V4를 재현하려면 requirements-ai-gpu-4.txt 파일을 다운로드하고 실행 pip install -r requirements-ai-gpu-4.txt합니다. 이 명령은 AI 환경에서 모든 오픈 소스 라이브러리를 설치합니다.

라이브러리 버전 라이브러리 버전 라이브러리 버전
absl-py 2.3.1 가속 1.10.1 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
alembic 1.16.5 주석이 달린 유형 0.7.0 애니오 4.6.2
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings (아르곤2-CFFI 바인딩) 21.2.0 화살표 1.3.0
에이에스티토큰 2.0.5 astunparse (파이썬 코드 분석 라이브러리) 1.6.3 async-lru 2.0.4
속성들 24.3.0 오디오리드 3.0.1 자동 명령어 2.2.2
azure-common 1.1.28 애저 코어 1.34.0 azure-identity (아주어 아이덴티티) 1.20.0
azure-mgmt-core 1.5.0 azure-mgmt-web 8.0.0 azure-storage-blob (애저 스토리지 블롭) 12.23.0
azure-storage-file-datalake (아주르 스토리지 파일 데이터레이크) 12.17.0 Babel 2.16.0 backports.tarfile 1.2.0
bcrypt (비크립트) 3.2.0 beautifulsoup4 4.12.3 검정색 24.10.0
표백제 6.2.0 깜빡이 1.7.0 블리스 1.3.0
boto3 1.36.2 보토코어 1.36.3 Brotli 1.1.0
캐시툴즈 (cachetools) 5.5.1 카탈로그 2.0.10 서티피 2025년 1월 31일
cffi 1.17.1 챠데트 4.0.0 문자셋 정규화기 3.3.2
회로 차단기 2.1.3 클릭하세요 8.1.7 cloudpathlib 0.23.0
cloudpickle (클라우드피클) 3.0.0 다채로운 0.5.7 컬러로그 6.9.0
통신 0.2.1 과자 0.1.5 contourpy (컨투어파이) 1.3.1
크램잼 2.11.0 암호화 43.0.3 자전거 타는 사람 0.11.0
사이멤 2.0.11 사이톤 (Cython) 3.0.12 databricks-agents 1.4.0
databricks-connect 17.2.4 데이터브릭스 SDK (소프트웨어 개발 키트) 0.49.0 databricks.serverless_gpu (Databricks 서버리스 GPU) 0.5.6
데이터클래스-제이슨 (dataclasses-json) 0.6.7 데이터세트 4.0.0 dbus-python 1.3.2
debugpy 1.8.11 장식자 5.1.1 defusedxml (디퓨즈드 XML) 0.7.1
Deprecated 1.2.13 딜 0.3.8 distlib (디스트립 라이브러리) 0.3.9
디엠-트리 0.1.9 docstring을 Markdown으로 변환하기 0.11 평가하다 0.4.5
실행 중 0.8.3 구성 요소 개요 1.1.1 Farama-알림 0.0.4
fastapi (파스트API) 0.115.12 fastjsonschema (파스트제이슨스키마) 2.21.1 파일 잠금 3.13.1
flash_attn 2.8.3 폰트툴즈 (fonttools) 4.55.3 fqdn 1.5.1
프로즌리스트 (frozenlist) 1.5.0 fsspec 2023.5.0 미래 1.0.0
GitDB (기트 데이터베이스) 4.0.11 GitPython 3.1.43 google-api-core (구글 API 핵심) 2.20.0
구글 인증 (google-auth) 2.40.0 google-cloud-core (구글 클라우드 코어) 2.4.3 구글 클라우드 스토리지 (Google Cloud Storage) 3.1.0
google-crc32c (구글의 CRC32C 알고리즘) 1.7.1 google-resumable-media (구글 재개 가능한 미디어) 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0
greenlet (그린렛) 3.1.1 grpcio (Python용 gRPC 패키지) 1.67.0 grpcio-status 1.67.0
체육관 1.1.1 h11 0.14.0 hf-xet 1.1.10
hf_transfer 0.1.9 httpcore 1.0.2 httplib2 0.20.4
httpx 0.27.0 httpx-sse 0.4.2 huggingface-hub (허깅페이스 허브) 0.34.4
아이드나 3.7 importlib-metadata 6.6.0 importlib_resources 6.4.0
굴절하다 7.3.1 iniconfig 1.1.1 ipyflow-core 0.0.209
ipykernel 6.29.5 ipython 8.30.0 ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) 0.2.0
ipywidgets (아이파이위젯) 7.8.1 아이소데이트 (isodate) 0.6.1 isoduration 20.11.0
jaraco.context 5.3.0 jaraco.펑크툴즈 4.0.1 jaraco.text 3.12.1
Jedi 0.19.2 Jinja2 3.1.5 지터 0.11.0
jmespath 1.0.1 joblib (잡리브) 1.4.2 json5 0.9.25
jsonpatch (JSON 패치) 1.33 jsonpointer (JSON 포인터) 3.0.0 JSON 스키마 4.23.0
jsonschema-명세사항 2023년 7월 1일 주피터-이벤트 (Jupyter Events) 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.0
주피터 클라이언트 (jupyter_client) 8.6.3 주피터 코어 (jupyter_core) 5.7.2 주피터_서버 2.14.1
주피터_서버_터미널 0.4.4 주피터랩 (JupyterLab) 4.3.4 jupyterlab-pygments 0.1.2
주피터랩 위젯 1.0.0 jupyterlab 서버 2.27.3 키위솔버 (kiwisolver) 1.4.8
langchain 0.3.27 langchain-community 0.3.29 langchain-core 0.3.75
langchain-openai 0.3.32 langchain-text-splitters (텍스트 분할도구) 0.3.11 언어 코드 3.5.0
langsmith 0.4.34 언어_데이터 1.3.0 launchpadlib (런치패드 라이브러리) 1.11.0
lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6 레이지 로더 0.4
librosa (리브로사) 0.11.0 lightgbm 4.6.0 번개-유틸리티 0.15.2
llvmlite 0.44.0 lz4 4.3.2 마코 (Mako) 1.3.10
마리사-트라이 1.3.1 마크다운-it-py 2.2.0 MarkupSafe (마크업세이프) 3.0.2
마시멜로 3.26.1 matplotlib (매트플롯립) 3.10.0 matplotlib-inline (매트플롯립-인라인) 0.1.7
맥케이브 0.7.0 mdurl 0.1.0 미스튠 (Mistune) 2.0.4
mlflow-skinny 2.22.0 mmh3 5.1.0 more-itertools (모어 이터툴즈) 10.3.0
mosaicml 스트리밍 0.13.0 mpmath 1.3.0 MSAL (Microsoft 인증 라이브러리) 1.32.3
msal-extensions 1.3.1 메시지팩 (MessagePack) 1.1.2 멀티딕트 6.1.0
멀티프로세스 0.70.16 머머해시 (murmurhash) 1.0.13 mypy-extensions (마이파이-익스텐션) 1.0.0
nb클라이언트 0.8.0 nbconvert 7.16.4 nb포맷 (nbformat) 5.10.4
nest-asyncio (파이썬 비동기 I/O 라이브러리) 1.6.0 네트워크엑스 3.4.2 닌자 1.11.1.4
nodeenv 1.9.1 notebook 7.3.2 노트북_쉼 0.2.3
넘바 0.61.0 numpy (파이썬의 수치 계산용 라이브러리) 2.1.3 엔비디아-cublas-cu12 12.6.4.1
nvidia-cuda-cccl-cu12 12.6.77 nvidia-cuda-cupti-cu12 (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-ml-py 13.580.82
nvidia-nccl-cu12 2.26.2 nvidia-nvjitlink-cu12 12.6.85 nvidia-nvtx-cu12 12.6.77
oauthlib 3.2.2 오라클 클라우드 인프라스트럭처 (if "oci" refers to Oracle Cloud Infrastructure) 2.161.0 오픈AI 1.106.1
opencensus 0.11.4 오픈센서스-컨텍스트 0.1.3 opencv-python 4.12.0.88
opentelemetry-api 1.32.1 opentelemetry-exporter-prometheus 0.53b1 opentelemetry-proto 1.37.0
opentelemetry-sdk (소프트웨어 개발 키트) 1.32.1 opentelemetry-semantic-conventions (오픈텔레메트리-시맨틱-컨벤션) 0.53b1 옵튜나 4.5.0
optuna-통합 4.5.0 orjson 3.11.3 ormsgpack 1.7.0
오버라이드 7.4.0 패키징 24.1 팬더 2.2.3
pandocfilters 1.5.0 parambench-train-comms 0.0.0 판미코 (Paramiko라는 Python 라이브러리) 3.5.1
파르소 0.8.4 패스스펙 (pathspec) 0.10.3 바보 1.0.1
peft 0.17.1 pexpect (피엑스펙트) 4.8.0 베개 11.1.0
파이썬 패키지 설치 도구 pip 25.0.1 플랫폼 디렉토리 3.10.0 plotly (데이터 시각화 라이브러리) 5.24.1
플러기 1.5.0 강아지 1.8.2 프레쉐드 3.0.10
prometheus_client 0.21.0 prompt-toolkit (프롬프트 도구 키트) 3.0.43 propcache 0.2.0
proto-plus 1.26.1 프로토버프 (protobuf) 5.29.4 psutil (시스템 및 프로세스 유틸리티용 Python 라이브러리) 5.9.0
psycopg2 2.9.3 PtyProcess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
py-spy 0.4.1 py4j 0.10.9.9 pyarrow 19.0.1
pyarrow-hotfix 0.7 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
피콜로 0.0.71 pycparser 2.21 pydantic (파이썬 데이터 검증 및 설정 관리 라이브러리) 2.10.6
pydantic-settings 2.11.0 pydantic_core 2.27.2 pydot 4.0.0
pyflakes (파이플레이크스) 3.2.0 파이그먼츠 2.15.1 PyGObject 3.48.2
pyiceberg 0.9.0 PyJWT 2.10.1 PyNaCl 1.5.0
pynndescent 0.5.13 pynvml 13.0.1 pyodbc 5.2.0
pyOpenSSL 24.2.1 pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) 3.2.0 피라이트(Pyright) 1.1.394
pyspark 4.0.0+databricks.connect.17.2.2 pytesseract (파이테서랙트) 0.3.13 pytest 8.3.5
python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) 2.9.0.post0 python-dotenv 1.1.1 python-json-logger (파이썬에서 JSON을 사용하는 로깅 라이브러리) 3.2.1
파이썬-LSP-JSON-RPC 1.1.2 python-lsp-server (파이썬 LSP 서버) 1.12.0 python-snappy (파이썬에서 사용하는 Snappy 라이브러리) 0.7.3
파이툴콘피그 (pytoolconfig) 1.2.6 피토르치 번개 2.5.4 파이토치 레인저 (pytorch-ranger) 0.1.1
pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) 2024.1 PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0
광선 2.49.1 참조하기 0.30.2 정규식 2024.11.6
요청사항 2.32.3 requests-toolbelt 1.0.0 RFC3339-검증기 (rfc3339-validator) 0.1.4
rfc3986-검증기 0.1.1 부유한 13.9.4 로프 1.12.0
rpds-py 0.22.3 RSA (암호화 알고리즘) 4.9.1 s3transfer 0.11.3
safetensors (세이프텐서) 0.6.2 scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) 1.6.1 scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) 1.15.1
바다에서 태어난 0.13.2 Send2Trash 1.8.2 sentence-transformers (문장 변환기) 5.1.0
sentencepiece 알고리즘 0.2.1 setuptools (셋업툴즈) 74.0.0 샤프 0.48.0
셸링엄 1.5.4 6 1.16.0 절단기 0.0.8
스마트 오픈 7.3.1 스맵 5.0.0 스니피오 1.3.0
정렬된 컨테이너 2.4.0 사운드파일 0.13.1 수프시브 2.5
소크스 (soxr) 1.0.0 스페이시 3.8.7 스페이시-레거시 3.0.12
스페이시 로거즈 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.37 sqlparse 0.5.3
진심? 2.5.1 ssh-import-id 명령어 5.11 스택 데이터 0.2.0
스타렛 0.46.2 statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) 0.14.4 stevedore 5.5.0
strictyaml 1.7.3 sympy (심볼릭 수학 라이브러리) 1.13.3 표로 정리하다 0.9.0
끈기 9.0.0 tensorboardX 2.6.4 끝났다 0.17.1
띵크 8.3.6 threadpoolctl 3.5.0 tiktoken (틱토큰) 0.9.0
tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0 토크나이저 0.22.0
tomli 2.0.1 횃불 2.7.1 토치-옵티마이저 0.3.0
torchmetrics 1.8.2 torchvision 0.22.1 토네이도 6.4.2
tqdm 4.67.1 트레잇렛츠 5.14.3 변압기 4.56.1
트라이튼 3.3.1 타입가드 (typeguard) 4.3.0 타이퍼 0.19.2
types-python-dateutil 2.9.0.20241206 타이핑 검사 0.9.0 타이핑 검사 0.4.2
타이핑_익스텐션 4.12.2 tzdata 2024.1 ujson (파이썬에서 JSON 직렬화를 위한 라이브러리) 5.10.0
umap-learn 0.5.9.post2 사용자 개입 없는 자동 업데이트 0.1 uri 템플릿 1.3.0
urllib3 2.3.0 uvicorn 0.34.2 virtualenv 20.29.3
virtualenv-clone 0.5.7 virtualenvwrapper 6.1.1 wadllib 1.3.6
와사비 1.1.3 wcwidth(문자의 너비를 계산하는 함수) 0.2.5 족제비 0.4.1
webcolors 24.11.1 웹인코딩 0.5.1 웹소켓 클라이언트 (websocket-client) 1.8.0
왓더패치 1.0.2 바퀴 0.45.1 언제든지 0.7.3
widgetsnbextension (위젯 확장 프로그램) 3.6.6 감싼 1.17.0 xgboost 3.0.4
xgboost-ray 0.1.19 xxhash 3.5.0 yapf 0.40.2
yarl 1.18.0 지프 3.21.0 zstandard 0.23.0
zstd 1.5.5.1
  • Last updated on