Nuta
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować się zalogować lub zmienić katalog.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Środowisko Databricks Runtime 17.3 LTS dla uczenia maszynowego zapewnia gotowe do użycia środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych oparte na środowisku Databricks Runtime 17.3 LTS. Środowisko Databricks Runtime ML zawiera wiele popularnych bibliotek uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i XGBoost. Środowisko Databricks Runtime ML obejmuje rozwiązanie AutoML— narzędzie do automatycznego trenowania potoków uczenia maszynowego. Środowisko Databricks Runtime ML obsługuje również rozproszone trenowanie uczenia głębokiego przy użyciu narzędzi TorchDistributor, DeepSpeed i Ray.
Nowe funkcje i ulepszenia
Środowisko Databricks Runtime 17.3 LTS ML jest oparte na środowisku Databricks Runtime 17.3 LTS. Aby uzyskać informacje na temat nowości w środowisku Databricks Runtime 17.3 LTS, w tym Apache Spark MLlib i SparkR, zobacz informacje o wersji Databricks Runtime 17.3 LTS.
Środowisko systemu
Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 17.3 LTS ML różni się od środowiska Databricks Runtime 17.3 LTS w następujący sposób.
- W przypadku klastrów gpu środowisko Databricks Runtime ML obejmuje następujące biblioteki procesora GPU FIRMY NVIDIA:
- CUDA 12.6
- cublas 12.6.4.1-1
- cusolver 11.7.1.2-1
- cupti 12.6.80-1
- cusparse 12.5.4.2-1
- cuDNN 9.5.1.17-1
- NCCL 2.26.2
- TensorRT 10.2.0.19-1
Libraries
W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 17.3 LTS ML, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 17.3 LTS.
W tej sekcji:
- Biblioteki najwyższego poziomu
- Biblioteki języka Python
- Biblioteki języka R
- Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Biblioteki najwyższego poziomu
Środowisko Databricks Runtime 17.3 LTS ML obejmuje następujące biblioteki najwyższego poziomu:
- Zestawy danych
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector (konektor dla integracji Spark i TensorFlow)
- Scikit-learn
- streaming
- TensorFlow
- TensorBoard
- Transformery
Biblioteki języka Python
Środowisko Databricks Runtime 17.3 LTS ML używa virtualenv do zarządzania pakietami języka Python i zawiera wiele popularnych pakietów uczenia maszynowego.
Aby odtworzyć środowisko Databricks Runtime ML w lokalnym wirtualnym środowisku Python, pobierz requirements-cpu-17.3lts.txt dla klastrów CPU lub requirements-gpu-17.3lts.txt dla klastrów GPU. Następnie należy uruchomić polecenie pip install -r requirements-<cpu|gpu>-17.3lts.txt. To polecenie instaluje wszystkie biblioteki typu open source używane przez usługę Databricks Runtime ML, ale nie instaluje bibliotek opracowanych przez usługę Databricks, takich jak databricks-automl.
Biblioteki języka Python w klastrach procesora CPU
| Biblioteka | wersja | Biblioteka | wersja | Biblioteka | wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | przyspieszać | 1.5.2 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| alembic | 1.16.5 | typy z adnotacjami | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 |
| argcomplete | 3.6.2 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 |
| strzałka | 1.3.0 | Astor | 0.8.1 | asttokens | 2.0.5 |
| astunparse | 1.6.3 | async-lru | 2.0.4 | attrs | 24.3.0 |
| odczyt dźwięku | 3.0.1 | autokomenda | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 |
| azure-core | 1.35.1 | azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.20.0 |
| azure-mgmt-core (rdzeń zarządzania Azure) | 1.6.0 | azure-mgmt-web | 8.0.0 | Azure Storage Blob | 12.23.0 |
| Usługa przechowywania w chmurze Azure (azure-storage-file-datalake) | 12.17.0 | Babel | 2.16.0 | wycofywanie | 2.2.1 |
| backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 |
| czarny | 24.10.0 | wybielacz | 6.2.0 | kierunkowskaz | 1.7.0 |
| błogość | 0.7.11 | boto3 | 1.36.2 | botocore | 1.36.3 |
| Brotli | 1.1.0 | cachetools (narzędzia do zarządzania pamięcią podręczną) | 5.5.1 | katalog | 2.0.10 |
| kodery kategorii | 2.6.3 | certyfikat | 2025.1.31 | cffi | 1.17.1 |
| chardet | 4.0.0 | normalizator zestawu znaków | 3.3.2 | wyłącznik obwodowy | 2.1.3 |
| kliknij | 8.1.7 | cloudpathlib | 0.22.0 | cloudpickle (biblioteka Python do serializacji obiektów) | 3.0.0 |
| cmdstanpy | 1.2.5 | kolorowy | 0.5.7 | log kolorów | 6.9.0 |
| komunikacja | 0.2.1 | wyrób cukierniczy | 0.1.5 | configparser | 5.2.0 |
| ContourPy | 1.3.1 | coolname | 2.2.0 | cramjam | 2.11.0 |
| kryptografia | 43.0.3 | rowerzysta | 0.11.0 | cymem | 2.0.11 |
| Cython | 3.0.12 | dacyt | 1.9.2 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 |
| proces inżynierii cech w Databricks | 0.12.1 | databricks-sdk | 0.49.0 | zbiory danych | 3.5.0 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 |
| dekorator | 5.1.1 | Deepspeed | 0.16.5 | defusedxml (biblioteka zabezpieczająca przetwarzanie XML) | 0.7.1 |
| koper | 0.3.8 | distlib | 0.3.9 | dm-tree | 0.1.9 |
| Konwertowanie docstringów na markdown | 0,11 | einops | 0.8.1 | punkty wejścia | 0,4 |
| ocenić | 0.4.3 | wykonywanie | 0.8.3 | aspekty — omówienie | 1.1.1 |
| Powiadomienia Farama | 0.0.4 | fastapi | 0.117.1 | fastjsonschema | 2.21.2 |
| koło szybkiego tekstu | 0.9.2 | blokada plików | 3.13.1 | Flask | 2.2.5 |
| flatbuffers | 25.2.10 | fonttools | 4.55.3 | Fqdn | 1.5.1 |
| zablokowana lista | 1.5.0 | fsspec | 2023.5.0 | przyszłość | 0.18.3 |
| Гаст | 0.4.0 | gitdb (baza danych Git) | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 |
| google-api-core | 2.20.0 | google-auth (autoryzacja Google) | 2.40.3 | google-cloud-core | 2.4.3 |
| Google Cloud Storage (usługa przechowywania danych w chmurze od Google) | 2.10.0 | google-crc32c (biblioteka do obsługi algorytmu crc32c od Google) | 1.7.1 | Google-pasta | 0.2.0 |
| Google Media z Możliwością Wznowienia | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 | gql | 4.0.0 |
| graphql-core | 3.2.4 | zielona nitka | 3.1.1 | grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | gunicorn | 20.1.0 | sala gimnastyczna | 0.28.1 |
| h11 | 0.14.0 | h5py | 3.12.1 | hjson | 3.1.0 |
| wakacje | 0,54 | htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.2 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 | Hugging Face Hub | 0.30.2 |
| IDNA | 3.7 | ImageHash | 4.3.1 | imageio | 2.37.0 |
| niezrównoważona nauka | 0.13.0 | importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.5.2 |
| odchylić | 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 | isodate | 0.6.1 | izoduracja | 20.11.0 |
| to jest niebezpieczne | 2.2.0 | 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 | 3.1.5 | drżenie | 0.11.0 | 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 |
| Specyfikacje schematu JSON | 2023.7.1 | If the term needs to stay in English, it should remain "jupyter-events". If a translation is needed, it could potentially be "wydarzenia jupyter", depending on the context and recognition among the target audience. | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
| jupyter_client | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_server | 2.14.1 |
| jupyter_server_terminals (terminale serwera Jupyter) | 0.4.4 | jupyterlab | 4.3.4 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| Widżety JupyterLab | 1.0.0 | jupyterlab_server | 2.27.3 | Keras | 3.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.8 | langchain | 0.3.21 | langchain-core | 0.3.63 |
| langchain-text-splitters (narzędzie do dzielenia tekstu) | 0.3.8 | kody językowe | 3.5.0 | langsmith | 0.1.133 |
| dane_językowe | 1.3.0 | launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 |
| lazr.uri | 1.0.6 | leniwy ładowacz | 0,4 | libclang | 15.0.6.1 |
| librosa | 0.11.0 | lightgbm | 4.6.0 | narzędzia błyskawiczne | 0.15.2 |
| linkify-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.44.0 | lz4 | 4.3.2 |
| Mako | 1.2.0 | marisa-trie | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 |
| markdown —it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 3.0.2 | matplotlib | 3.10.0 |
| matplotlib-inline | 0.1.7 | Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| mdurl | 0.1.0 | memray | 1.18.0 | Mistune | 2.0.4 |
| ml_dtypes | 0.5.3 | mlflow-skinny | 3.0.1 | mmh3 | 5.2.0 |
| more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 | mosaicml-streaming | 0.12.0 |
| mpmath | 1.3.0 | msal | 1.34.0 | msal-extensions | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.1 | multidict | 6.1.0 | wielometoda | 1.12 |
| wieloprocesowy | 0.70.16 | MurmurHash | 1.0.13 | mypy-extensions | 1.0.0 |
| namex | 0.1.0 | NBClient | 0.8.0 | nbconvert - narzędzie do konwersji plików Jupyter Notebook | 7.16.4 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| Ninja | 1.11.1.4 | Natural Language Toolkit (nltk) | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| notes | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 | numba | 0.61.0 |
| numpy | 2.1.3 | nvidia-nccl-cu12 | 2.28.3 | oauthlib | 3.2.0 |
| Oci | 2.160.2 | openai | 1.69.0 | opencensus | 0.11.4 |
| opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.37.0 | opentelemetry-sdk | 1.37.0 |
| opentelemetry-semantic-conventions (standardowe konwencje semantyczne w OpenTelemetry) | 0.58b0 | opt_einsum | 3.4.0 | optree | 0.17.0 |
| optuna | 3.6.1 | integracja Optuna | 3.6.0 | orjson | 3.11.3 |
| Zastępuje | 7.4.0 | opakowanie | 24,2 | Pandas | 2.2.3 |
| pandocfilters | 1.5.0 | paramiko - biblioteka do protokołu SSH2 dla języka Python | 3.4.0 | parso | 0.8.4 |
| specyfikacja ścieżki | 0.10.3 | ofiara | 1.0.1 | pexpect | 4.8.0 |
| phik | 0.12.5 | poduszka | 11.1.0 | pip (menedżer pakietów Pythona) | 25.0.1 |
| platformdirs | 3.10.0 | kreślenie | 5.24.1 | wtyczkowy | 1.5.0 |
| pmdarima | 2.0.4 | kundel | 1.8.2 | przeszhetowany | 3.0.10 |
| prometheus_client | 0.21.0 | zestaw narzędzi prompt | 3.0.43 | propcache | 0.2.0 |
| prorok | 1.1.6 | proto-plus | 1.26.1 | Protobuf (w skrócie od Protocol Buffers) | 5.29.4 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | puremagic | 1.30 | py-cpuinfo | 9.0.0 |
| py-spy | 0.4.1 | pyarrow | 19.0.1 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 3.0.1 | pyccolo | 0.0.71 |
| pycparser | 2.21 | pydantic (biblioteka Python do walidacji danych i zarządzania ustawieniami) | 2.10.6 | pydantic_core | 2.27.2 |
| pyflakes (narzędzie do analizy statycznej kodu Python) | 3.2.0 | Pygments | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 |
| pyiceberg | 0.9.0 | PyJWT | 2.10.1 | PyNaCl | 1.5.0 |
| pyodbc | 5.2.0 | pyOpenSSL | 24.2.1 | pyparsing – biblioteka do przetwarzania tekstu w Pythonie | 3.2.0 |
| pyright | 1.1.394 | pytesseract | 0.3.10 | pytest | 8.3.5 |
| python-dateutil (biblioteka Pythona do zarządzania datami) | 2.9.0.post0 | Pythonowy edytor | 1.0.4 | python-json-logger | 3.2.1 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-server | 1.12.0 | python-snappy | 0.7.3 |
| pytoolconfig | 1.2.6 | pytorch-ranger | 0.1.1 | pytz (biblioteka Pythona do obliczeń stref czasowych) | 2024.1 |
| PyWavelets | 1.8.0 | PyYAML | 6.0.2 | pyzmq | 26.2.0 |
| kwestionariusz | 2.1.1 | promień | 2.37.0 | odwoływanie się | 0.30.2 |
| wyrażenie regularne | 2024.11.6 | żądania | 2.32.3 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| requests-toolbelt (narzędzie wspomagające dla biblioteki requests w Pythonie) | 1.0.0 | rfc3339-validator | 0.1.4 | rfc3986-validator | 0.1.1 |
| bogaty | 13.9.4 | lina | 1.12.0 | rpds-py | 0.22.3 |
| rsa | 4.9.1 | ruamel.yaml | 0.18.15 | ruamel.yaml.clib | 0.2.14 |
| s3transfer | 0.11.3 | safetensors | 0.6.2 | scikit-image | 0.25.0 |
| scikit-learn | 1.6.1 | scipy (biblioteka naukowa dla Pythona) | 1.15.1 | urodzony na morzu | 0.13.2 |
| Send2Trash | 1.8.2 | transformatory zdań | 4.0.1 | element zdania | 0.2.0 |
| setuptools | 74.0.0 | kształt | 0.47.1 | shellingham | 1.5.4 |
| simplejson | 3.17.6 | sześć | 1.16.0 | sklearn-compat | 0.1.3 |
| fragmentator | 0.0.8 | inteligentne_otwarcie | 7.3.1 | smmap | 5.0.0 |
| Sniffio | 1.3.0 | posortowane kontenery | 2.4.0 | Plik dźwiękowy | 0.13.1 |
| sitko do zupy | 2.5 | soxr | 1.0.0 | przestronny | 3.7.5 |
| spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.37 |
| sqlparse | 0.4.2 | serio | 2.5.1 | ssh-import-id (narzędzie do importowania kluczy SSH) | 5.11 |
| stos danych | 0.2.0 | cyna | 0.5.1 | gwiazdka | 0.48.0 |
| statsmodels - biblioteka do modelowania statystycznego | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 | sympy | 1.13.3 |
| sporządzać tabelę | 0.9.0 | Wytrzymałość | 9.0.0 | TensorBoard | 2.19.0 |
| serwer danych TensorBoard | 0.7.2 | tensorboardX | 2.6.4 | TensorFlow | 2.19.0 |
| tensorflow-estimator (moduł TensorFlow do estymacji) | 2.15.0 | termcolor (narzędzie do zarządzania kolorami w terminalu) | 3.1.0 | zakończony | 0.17.1 |
| Tekstowy | 4.0.0 | tf_keras | 2.19.0 | cienki | 8.2.4 |
| threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile | 2024.12.12 | tiktoken | 0.9.0 |
| tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 | narzędzia tokenizacji | 0.21.0 |
| tomli | 2.0.1 | pochodnia | 2.7.0 + procesor | optymalizator latarki | 0.3.0 |
| torcheval | 0.0.7 | torchmetrics | 1.6.0 | torchvision | 0.22.0 +cpu |
| tornado | 6.4.2 | tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 |
| Transformersi | 4.51.3 | typeguard | 4.4.2 | pisarz | 0.19.2 |
| types-python-dateutil | 2.9.0.20250822 | moduł typing_extensions | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 |
| uc-micro-py | 1.0.1 | ujson (szybka biblioteka do obsługi formatu JSON) | 5.10.0 | nienadzorowane uaktualnienia | 0.1 |
| Szablon adresu URI | 1.3.0 | urllib3 | 2.3.0 | uvicorn | 0.37.0 |
| moduły sprawdzania poprawności | 0.35.0 | virtualenv | 20.29.3 | Wizje | 0.8.1 |
| wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.3 | szerokość(wcwidth) | 0.2.5 |
| łasica | 0.4.1 | kolory sieci Web | 24.11.1 | kodowania webowe | 0.5.1 |
| websocket-klient | 1.8.0 | websockets | 15.0.1 | Narzędzie | 3.1.3 |
| czymjestłatka | 1.0.2 | wheel | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 |
| wordcloud | 1.9.4 | zawinięty | 1.17.0 | xgboost | 3.0.0 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 | yapf (Yet Another Python Formatter - Kolejny Formatator Pythona) | 0.40.2 |
| Yarl | 1.18.0 | ydata-profiling (profilowanie danych) | 4.16.1 | zamek błyskawiczny | 3.21.0 |
| zstd | 1.5.5.1 |
Biblioteki języka Python w klastrach gpu
Uwaga / Notatka
PyTorch używa zależności CUDA PyPI do zapewnienia obsługi CUDA zamiast wersji bibliotek CUDA wbudowanych w środowisko Databricks Runtime 17.3 LTS ML.
| Biblioteka | wersja | Biblioteka | wersja | Biblioteka | wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | przyspieszać | 1.5.2 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| typy z adnotacjami | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 | argcomplete | 3.6.2 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | strzałka | 1.3.0 |
| Astor | 0.8.1 | asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 |
| async-lru | 2.0.4 | attrs | 24.3.0 | odczyt dźwięku | 3.0.1 |
| autokomenda | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 | azure-core | 1.35.1 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.20.0 | azure-mgmt-core (rdzeń zarządzania Azure) | 1.6.0 |
| azure-mgmt-web | 8.0.0 | Azure Storage Blob | 12.23.0 | Usługa przechowywania w chmurze Azure (azure-storage-file-datalake) | 12.17.0 |
| Babel | 2.16.0 | wycofywanie | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 | czarny | 24.10.0 |
| wybielacz | 6.2.0 | kierunkowskaz | 1.7.0 | błogość | 0.7.11 |
| boto3 | 1.36.2 | botocore | 1.36.3 | Brotli | 1.1.0 |
| cachetools (narzędzia do zarządzania pamięcią podręczną) | 5.5.1 | katalog | 2.0.10 | kodery kategorii | 2.6.3 |
| certyfikat | 2025.1.31 | cffi | 1.17.1 | chardet | 4.0.0 |
| normalizator zestawu znaków | 3.3.2 | wyłącznik obwodowy | 2.1.3 | kliknij | 8.1.7 |
| cloudpathlib | 0.22.0 | cloudpickle (biblioteka Python do serializacji obiektów) | 3.0.0 | cmdstanpy | 1.2.5 |
| kolorowy | 0.5.7 | log kolorów | 6.9.0 | komunikacja | 0.2.1 |
| wyrób cukierniczy | 0.1.5 | configparser | 5.2.0 | ContourPy | 1.3.1 |
| coolname | 2.2.0 | cramjam | 2.11.0 | kryptografia | 43.0.3 |
| rowerzysta | 0.11.0 | cymem | 2.0.11 | Cython | 3.0.12 |
| dacyt | 1.9.2 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | proces inżynierii cech w Databricks | 0.12.1 |
| databricks-sdk | 0.49.0 | zbiory danych | 3.5.0 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 | dekorator | 5.1.1 |
| Deepspeed | 0.16.5 | defusedxml (biblioteka zabezpieczająca przetwarzanie XML) | 0.7.1 | koper | 0.3.8 |
| distlib | 0.3.9 | dm-tree | 0.1.9 | Konwertowanie docstringów na markdown | 0,11 |
| einops | 0.8.1 | punkty wejścia | 0,4 | ocenić | 0.4.3 |
| wykonywanie | 0.8.3 | aspekty — omówienie | 1.1.1 | Powiadomienia Farama | 0.0.4 |
| fastapi | 0.117.1 | fastjsonschema | 2.21.2 | koło szybkiego tekstu | 0.9.2 |
| blokada plików | 3.13.1 | flash_attn | 2.7.4.post1 | Flask | 2.2.5 |
| flatbuffers | 25.2.10 | fonttools | 4.55.3 | Fqdn | 1.5.1 |
| zablokowana lista | 1.5.0 | fsspec | 2023.5.0 | przyszłość | 0.18.3 |
| Гаст | 0.4.0 | gitdb (baza danych Git) | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 |
| google-api-core | 2.20.0 | google-auth (autoryzacja Google) | 2.40.3 | google-cloud-core | 2.4.3 |
| Google Cloud Storage (usługa przechowywania danych w chmurze od Google) | 2.10.0 | google-crc32c (biblioteka do obsługi algorytmu crc32c od Google) | 1.7.1 | Google-pasta | 0.2.0 |
| Google Media z Możliwością Wznowienia | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 | gql | 4.0.0 |
| graphql-core | 3.2.4 | zielona nitka | 3.1.1 | grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | gunicorn | 20.1.0 | sala gimnastyczna | 0.28.1 |
| h11 | 0.14.0 | h5py | 3.12.1 | hjson | 3.1.0 |
| wakacje | 0,54 | htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.2 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 | Hugging Face Hub | 0.30.2 |
| IDNA | 3.7 | ImageHash | 4.3.1 | imageio | 2.37.0 |
| niezrównoważona nauka | 0.13.0 | importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.5.2 |
| odchylić | 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 | isodate | 0.6.1 | izoduracja | 20.11.0 |
| to jest niebezpieczne | 2.2.0 | 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 | 3.1.5 | drżenie | 0.11.0 | 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 |
| Specyfikacje schematu JSON | 2023.7.1 | If the term needs to stay in English, it should remain "jupyter-events". If a translation is needed, it could potentially be "wydarzenia jupyter", depending on the context and recognition among the target audience. | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
| jupyter_client | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_server | 2.14.1 |
| jupyter_server_terminals (terminale serwera Jupyter) | 0.4.4 | jupyterlab | 4.3.4 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| Widżety JupyterLab | 1.0.0 | jupyterlab_server | 2.27.3 | Keras | 3.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.8 | langchain | 0.3.21 | langchain-core | 0.3.63 |
| langchain-text-splitters (narzędzie do dzielenia tekstu) | 0.3.8 | kody językowe | 3.5.0 | langsmith | 0.1.133 |
| dane_językowe | 1.3.0 | launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 |
| lazr.uri | 1.0.6 | leniwy ładowacz | 0,4 | libclang | 15.0.6.1 |
| librosa | 0.11.0 | lightgbm | 4.6.0 | narzędzia błyskawiczne | 0.15.2 |
| linkify-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.44.0 | lz4 | 4.3.2 |
| Mako | 1.2.0 | marisa-trie | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 |
| markdown —it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 3.0.2 | matplotlib | 3.10.0 |
| matplotlib-inline | 0.1.7 | Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| mdurl | 0.1.0 | memray | 1.18.0 | Mistune | 2.0.4 |
| ml_dtypes | 0.5.3 | mlflow-skinny | 3.0.1 | mmh3 | 5.2.0 |
| more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 | mosaicml-streaming | 0.12.0 |
| mpmath | 1.3.0 | msal | 1.34.0 | msal-extensions | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.1 | multidict | 6.1.0 | wielometoda | 1.12 |
| wieloprocesowy | 0.70.16 | MurmurHash | 1.0.13 | mypy-extensions | 1.0.0 |
| namex | 0.1.0 | NBClient | 0.8.0 | nbconvert - narzędzie do konwersji plików Jupyter Notebook | 7.16.4 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| Ninja | 1.11.1.4 | Natural Language Toolkit (nltk) | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| notes | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 | numba | 0.61.0 |
| numpy | 2.1.3 | nvidia-cublas-cu12 | 12.6.4.1 | nvidia-cuda-cupti-cu12 | 12.6.80 |
| nvidia-cuda-nvrtc-cu12 | 12.6.77 | środowisko uruchomieniowe NVIDIA CUDA 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 | 3.2.0 | Oci | 2.160.2 | openai | 1.69.0 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.37.0 |
| opentelemetry-sdk | 1.37.0 | opentelemetry-semantic-conventions (standardowe konwencje semantyczne w OpenTelemetry) | 0.58b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| optree | 0.17.0 | optuna | 3.6.1 | integracja Optuna | 3.6.0 |
| orjson | 3.11.3 | Zastępuje | 7.4.0 | opakowanie | 24,2 |
| Pandas | 2.2.3 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko - biblioteka do protokołu SSH2 dla języka Python | 3.4.0 |
| parso | 0.8.4 | specyfikacja ścieżki | 0.10.3 | ofiara | 1.0.1 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.5 | poduszka | 11.1.0 |
| pip (menedżer pakietów Pythona) | 25.0.1 | platformdirs | 3.10.0 | kreślenie | 5.24.1 |
| wtyczkowy | 1.5.0 | pmdarima | 2.0.4 | kundel | 1.8.2 |
| przeszhetowany | 3.0.10 | prometheus_client | 0.21.0 | zestaw narzędzi prompt | 3.0.43 |
| propcache | 0.2.0 | prorok | 1.1.6 | proto-plus | 1.26.1 |
| Protobuf (w skrócie od Protocol Buffers) | 5.29.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
| ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 | puremagic | 1.30 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.1 | pyarrow | 19.0.1 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 3.0.1 |
| pyccolo | 0.0.71 | pycparser | 2.21 | pydantic (biblioteka Python do walidacji danych i zarządzania ustawieniami) | 2.10.6 |
| pydantic_core | 2.27.2 | pyflakes (narzędzie do analizy statycznej kodu Python) | 3.2.0 | Pygments | 2.15.1 |
| PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.9.0 | PyJWT | 2.10.1 |
| PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 5.2.0 | pyOpenSSL | 24.2.1 |
| pyparsing – biblioteka do przetwarzania tekstu w Pythonie | 3.2.0 | pyright | 1.1.394 | pytesseract | 0.3.10 |
| pytest | 8.3.5 | python-dateutil (biblioteka Pythona do zarządzania datami) | 2.9.0.post0 | Pythonowy edytor | 1.0.4 |
| python-json-logger | 3.2.1 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-server | 1.12.0 |
| python-snappy | 0.7.3 | pytoolconfig | 1.2.6 | pytorch-ranger | 0.1.1 |
| pytz (biblioteka Pythona do obliczeń stref czasowych) | 2024.1 | PyWavelets | 1.8.0 | PyYAML | 6.0.2 |
| pyzmq | 26.2.0 | kwestionariusz | 2.1.1 | promień | 2.37.0 |
| odwoływanie się | 0.30.2 | wyrażenie regularne | 2024.11.6 | żądania | 2.32.3 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | requests-toolbelt (narzędzie wspomagające dla biblioteki requests w Pythonie) | 1.0.0 | rfc3339-validator | 0.1.4 |
| rfc3986-validator | 0.1.1 | bogaty | 13.9.4 | lina | 1.12.0 |
| rpds-py | 0.22.3 | rsa | 4.9.1 | ruamel.yaml | 0.18.15 |
| ruamel.yaml.clib | 0.2.14 | s3transfer | 0.11.3 | safetensors | 0.6.2 |
| scikit-image | 0.25.0 | scikit-learn | 1.6.1 | scipy (biblioteka naukowa dla Pythona) | 1.15.1 |
| urodzony na morzu | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | transformatory zdań | 4.0.1 |
| element zdania | 0.2.0 | setuptools | 74.0.0 | kształt | 0.47.1 |
| shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | sześć | 1.16.0 |
| sklearn-compat | 0.1.3 | fragmentator | 0.0.8 | inteligentne_otwarcie | 7.3.1 |
| smmap | 5.0.0 | Sniffio | 1.3.0 | posortowane kontenery | 2.4.0 |
| Plik dźwiękowy | 0.13.1 | sitko do zupy | 2.5 | soxr | 1.0.0 |
| przestronny | 3.7.5 | spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 |
| SQLAlchemy | 2.0.37 | sqlparse | 0.4.2 | serio | 2.5.1 |
| ssh-import-id (narzędzie do importowania kluczy SSH) | 5.11 | stos danych | 0.2.0 | cyna | 0.5.1 |
| gwiazdka | 0.48.0 | statsmodels - biblioteka do modelowania statystycznego | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 |
| sympy | 1.13.3 | sporządzać tabelę | 0.9.0 | Wytrzymałość | 9.0.0 |
| TensorBoard | 2.19.0 | serwer danych TensorBoard | 0.7.2 | tensorboardX | 2.6.4 |
| TensorFlow | 2.19.0 | tensorflow-estimator (moduł TensorFlow do estymacji) | 2.15.0 | termcolor (narzędzie do zarządzania kolorami w terminalu) | 3.1.0 |
| zakończony | 0.17.1 | Tekstowy | 4.0.0 | tf_keras | 2.19.0 |
| cienki | 8.2.4 | threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile | 2024.12.12 |
| tiktoken | 0.9.0 | tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 |
| narzędzia tokenizacji | 0.21.0 | tomli | 2.0.1 | pochodnia | 2.7.0 |
| optymalizator latarki | 0.3.0 | torcheval | 0.0.7 | torchmetrics | 1.6.0 |
| torchvision | 0.22.0 | tornado | 6.4.2 | tqdm | 4.67.1 |
| traitlets | 5.14.3 | Transformersi | 4.51.3 | Triton | 3.3.0 |
| typeguard | 4.4.2 | pisarz | 0.19.2 | types-python-dateutil | 2.9.0.20250822 |
| moduł typing_extensions | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 | uc-micro-py | 1.0.1 |
| ujson (szybka biblioteka do obsługi formatu JSON) | 5.10.0 | nienadzorowane uaktualnienia | 0.1 | Szablon adresu URI | 1.3.0 |
| urllib3 | 2.3.0 | uvicorn | 0.37.0 | moduły sprawdzania poprawności | 0.35.0 |
| virtualenv | 20.29.3 | Wizje | 0.8.1 | wadllib | 1.3.6 |
| wasabi | 1.1.3 | szerokość(wcwidth) | 0.2.5 | łasica | 0.4.1 |
| kolory sieci Web | 24.11.1 | kodowania webowe | 0.5.1 | websocket-klient | 1.8.0 |
| websockets | 15.0.1 | Narzędzie | 3.1.3 | czymjestłatka | 1.0.2 |
| wheel | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 | wordcloud | 1.9.4 |
| zawinięty | 1.17.0 | xgboost | 3.0.0 | xgboost-ray | 0.1.19 |
| xxhash | 3.5.0 | yapf (Yet Another Python Formatter - Kolejny Formatator Pythona) | 0.40.2 | Yarl | 1.18.0 |
| ydata-profiling (profilowanie danych) | 4.16.1 | zamek błyskawiczny | 3.21.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Biblioteki języka R
Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 17.3 LTS.
Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.12)
Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 17.3 LTS środowisko Databricks Runtime 17.3 LTS ML zawiera następujące elementy JAR:
Klastry procesora CPU
| Identyfikator grupy | Identyfikator artefaktu | wersja |
|---|---|---|
| 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 |
Klastry procesora GPU
| Identyfikator grupy | Identyfikator artefaktu | wersja |
|---|---|---|
| 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 |
Nieobsługiwane wersje
Wskazówka
Aby wyświetlić informacje o wersji środowiska Databricks Runtime, które osiągnęły koniec wsparcia technicznego (EoS), zobacz End-of-support Databricks Runtime release notes (Informacje o wersji środowiska Databricks Runtime). Wersje środowiska Uruchomieniowego usługi EoS Databricks zostały wycofane i mogą nie zostać zaktualizowane.