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 18.0 do uczenia maszynowego (beta) zapewnia gotowe środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych oparte na środowisku Databricks Runtime 18.0 (beta). Środowisko Databricks Runtime ML zawiera wiele popularnych bibliotek uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i XGBoost. Środowisko Databricks Runtime ML obsługuje również rozproszone trenowanie uczenia głębokiego przy użyciu narzędzi TorchDistributor, DeepSpeed i Ray.
Ważne
Środowisko Databricks Runtime 18.0 dla usługi Machine Learning jest w wersji beta. Zawartość obsługiwanych środowisk może ulec zmianie podczas beta. Zmiany mogą obejmować listę pakietów lub wersji zainstalowanych pakietów.
Nowe funkcje i ulepszenia
Środowisko Databricks Runtime 18.0 ML jest oparte na środowisku Databricks Runtime 18.0. Aby uzyskać informacje o nowościach w środowisku Databricks Runtime 18.0, w tym Apache Spark MLlib i SparkR, zobacz notatki o wersji Databricks Runtime 18.0 (Beta).
Niektóre aktualizacje biblioteki to:
- Aktualizacja CUDA do wersji 12.9
- flash_attn 2.8.3
- keras 3.12.0
- langchain 1.0.3
- mlflow-skinny 3.5.1
- openai 2.7.0
- torch 2.9.0+cu129
- torchvision 0.24.0+cu129
- Transformers 4.57.1
- triton 3.5.0
- xgboost 3.1.1
Inne zmiany
Wprowadzono następujące dodatkowe zmiany, począwszy od środowiska Databricks Runtime 18.0 ML:
- Rozwiązanie AutoML zostało usunięte.
- TensorFlow nie jest już objęty wsparciem najwyższego poziomu.
Środowisko systemu
Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 18.0 ML różni się od środowiska Databricks Runtime 18.0 w następujący sposób.
- W przypadku klastrów gpu środowisko Databricks Runtime ML obejmuje następujące biblioteki procesora GPU FIRMY NVIDIA:
- CUDA 12.9
- cublas 12.9.1.4-1
- cusolver 11.7.5.82
- cupti 12.9.79
- cusparse 12.5.10.65
- cuDNN 9.15.1.9-1
- NCCL 2.27.5
Libraries
W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 18.0 ML, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 18.0.
Biblioteki najwyższego poziomu
Środowisko Databricks Runtime 18.0 ML obejmuje następujące biblioteki najwyższego poziomu:
Biblioteki języka Python
Środowisko Databricks Runtime 18.0 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-18.0.txt dla klastrów CPU lub requirements-gpu-18.0.txt dla klastrów GPU. Następnie należy uruchomić polecenie pip install -r requirements-<cpu|gpu>-18.0.txt. To polecenie instaluje wszystkie biblioteki typu open source używane przez usługę Databricks Runtime ML, ale nie instaluje bibliotek opracowanych przez usługę Databricks.
Biblioteki języka Python w klastrach procesora CPU
| Biblioteka | wersja | Biblioteka | wersja | Biblioteka | wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 2.3.1 | przyspieszać | 1.11.0 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| alembic | 1.17.1 | dokument z adnotacjami | 0.0.4 | typy z adnotacjami | 0.7.0 |
| anyio | 4.7.0 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 |
| arro3-core | 0.6.5 | strzałka | 1.3.0 | asttokens | 3.0.0 |
| astunparse | 1.6.3 | async-lru | 2.0.4 | attrs | 24.3.0 |
| odczyt dźwięku | 3.1.0 | autokomenda | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 |
| azure-core | 1.36.0 | 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 | 12.27.1 |
| Usługa przechowywania w chmurze Azure (azure-storage-file-datalake) | 12.22.0 | Babel | 2.16.0 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| bcrypt | 4.3.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 | czarny | 24.10.0 |
| wybielacz | 6.2.0 | kierunkowskaz | 1.7.0 | błogość | 0.7.11 |
| boto3 | 1.40.45 | botocore | 1.40.45 | brotli | 1.2.0 |
| cachetools (narzędzia do zarządzania pamięcią podręczną) | 5.5.1 | katalog | 2.0.10 | certyfikat | 2025.4.26 |
| cffi | 1.17.1 | chardet | 4.0.0 | normalizator zestawu znaków | 3.3.2 |
| wyłącznik obwodowy | 2.1.3 | kliknij | 8.1.8 | cloudpathlib | 0.23.0 |
| cloudpickle (biblioteka Python do serializacji obiektów) | 3.0.0 | cmdstanpy | 1.3.0 | kolorowy | 0.5.8 |
| log kolorów | 6.10.1 | komunikacja | 0.2.1 | wyrób cukierniczy | 0.1.5 |
| ContourPy | 1.3.1 | cramjam | 2.11.0 | kryptografia | 44.0.1 |
| rowerzysta | 0.11.0 | cymem | 2.0.12 | Cython | 3.1.5 |
| dacyt | 1.9.2 | databricks-agents | 1.4.0 | databricks-connect | 17.3.1 |
| proces inżynierii cech w Databricks | 0.13.0.1 | databricks-sdk | 0.67.0 | dataclasses-json | 0.6.7 |
| zbiory danych | 4.3.0 | dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 |
| debugpy | 1.8.11 | dekorator | 5.1.1 | Deepspeed | 0.18.1 |
| defusedxml (biblioteka zabezpieczająca przetwarzanie XML) | 0.7.1 | deltalake | 1.1.4 | Deprecated | 1.2.18 |
| koper | 0.3.8 | distlib | 0.3.9 | dm-tree | 0.1.9 |
| Konwertowanie docstringów na markdown | 0,11 | einops | 0.8.1 | ocenić | 0.4.6 |
| wykonywanie | 1.2.0 | aspekty — omówienie | 1.1.1 | Powiadomienia Farama | 0.0.4 |
| fastapi | 0.121.2 | fastjsonschema | 2.21.1 | blokada plików | 3.17.0 |
| filetype | 1.2.0 | Flask | 2.2.5 | flatbuffers | 25.9.23 |
| fonttools | 4.55.3 | Fqdn | 1.5.1 | zablokowana lista | 1.5.0 |
| fsspec | 2023.5.0 | Гаст | 0.6.0 | gitdb (baza danych Git) | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.43 | google-api-core | 2.28.1 | google-auth (autoryzacja Google) | 2.43.0 |
| google-cloud-core | 2.5.0 | Google Cloud Storage (usługa przechowywania danych w chmurze od Google) | 3.2.0 | 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 |
| graphql-core | 3.2.4 | zielona nitka | 3.1.1 | grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | sala gimnastyczna | 0.28.1 | h11 | 0.16.0 |
| h5py | 3.12.1 | hf-xet | 1.2.0 | hjson | 3.1.0 |
| wakacje | 0,54 | httpcore | 1.0.9 | httplib2 | 0.20.4 |
| httpx | 0.28.1 | Hugging Face Hub | 0.36.0 | 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 | 0.7.2 | izoduracja | 20.11.0 | to jest niebezpieczne | 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 | drżenie | 0.12.0 | 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 | jupyter | 1.1.1 | jupyter-console | 6.6.3 |
| 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. | 0.12.0 | jupyter-lsp | 2.2.5 | jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_server | 2.15.0 | jupyter_server_terminals (terminale serwera Jupyter) | 0.5.3 |
| jupyterlab | 4.3.4 | jupyterlab_pygments | 0.3.0 | jupyterlab_server | 2.27.3 |
| jupyterlab_widgets | 1.1.11 | Keras | 3.12.0 | kiwisolver | 1.4.8 |
| langchain | 1.0.3 | langchain-core | 1.0.4 | langchain-openai | 1.0.2 |
| kody językowe | 3.5.0 | langgraph | 1.0.3 | langgraph-checkpoint | 3.0.1 |
| langgraph-prebuilt | 1.0.4 | langgraph-sdk | 0.2.9 | langsmith | 0.4.41 |
| 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 | linkify-it-py | 2.0.0 |
| llvmlite | 0.44.0 | lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.3.10 |
| marisa-trie | 1.2.0 | Markdown | 3,8 | markdown —it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 3.0.2 | pianka cukrowa | 3.26.1 | matplotlib | 3.10.0 |
| matplotlib-inline | 0.1.7 | Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| mdurl | 0.1.0 | memray | 1.19.1 | minify_html | 0.18.1 |
| Mistune | 3.1.2 | ml_dtypes | 0.5.3 | mlflow-skinny | 3.5.1 |
| mmh3 | 5.2.0 | więcej iteratorów | 10.3.0 | mosaicml-streaming | 0.13.0 |
| mpmath | 1.3.0 | msal | 1.34.0 | msal-extensions | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.2 | multidict | 6.1.0 | wielometoda | 1.12 |
| wieloprocesowy | 0.70.16 | MurmurHash | 1.0.14 | mypy-extensions | 1.0.0 |
| namex | 0.1.0 | NBClient | 0.10.2 | nbconvert - narzędzie do konwersji plików Jupyter Notebook | 7.16.6 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| Ninja | 1.13.0 | Natural Language Toolkit (nltk) | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| notes | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.4 | numba | 0.61.0 |
| numpy | 2.1.3 | nvidia-nccl-cu12 | 2.28.7 | oauthlib | 3.2.0 |
| Oci | 2.163.1 | openai | 2.7.0 | opencensus | 0.11.4 |
| opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.38.0 | opentelemetry-proto | 1.38.0 |
| opentelemetry-sdk | 1.38.0 | opentelemetry-semantic-conventions (standardowe konwencje semantyczne w OpenTelemetry) | 0,59b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| optree | 0.17.0 | optuna | 3.6.1 | integracja Optuna | 3.6.0 |
| orjson | 3.11.4 | ormsgpack | 1.12.0 | Zastępuje | 7.4.0 |
| opakowanie | 24,2 | Pandas | 2.2.3 | pandocfilters | 1.5.0 |
| paramiko - biblioteka do protokołu SSH2 dla języka Python | 3.5.1 | 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 | 4.3.7 |
| kreślenie | 5.24.1 | wtyczkowy | 1.5.0 | kundel | 1.8.2 |
| przeszhetowany | 3.0.11 | prometheus_client | 0.21.1 | zestaw narzędzi prompt | 3.0.43 |
| propcache | 0.3.1 | prorok | 1.2.1 | proto-plus | 1.26.1 |
| Protobuf (w skrócie od Protocol Buffers) | 5.29.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.11 |
| ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 | puremagic | 1.30 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.1 | 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 (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 | 2.19.1 |
| PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.10.0 | PyJWT | 2.10.1 |
| PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 5.2.0 | pyOpenSSL | 25.0.0 |
| pyparsing – biblioteka do przetwarzania tekstu w Pythonie | 3.2.0 | pyright | 1.1.394 | piroaring | 1.0.3 |
| pytesseract | 0.3.10 | pytest | 8.3.5 | python-dateutil (biblioteka Pythona do zarządzania datami) | 2.9.0.post0 |
| python-dotenv | 1.2.1 | Pythonowy edytor | 1.0.4 | python-json-logger | 3.2.1 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-server | 1.12.2 | python-snappy | 0.7.3 |
| pytoolconfig | 1.2.6 | pytz (biblioteka Pythona do obliczeń stref czasowych) | 2024.1 | PyWavelets | 1.8.0 |
| PyYAML | 6.0.2 | pyzmq | 26.2.0 | promień | 2.37.0 |
| odwoływanie się | 0.30.2 | wyrażenie regularne | 2024.11.6 | żądania | 2.32.3 |
| 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 | 1.13.0 | rpds-py | 0.22.3 |
| rsa | 4.9.1 | s3transfer | 0.14.0 | safetensors | 0.6.2 |
| scikit-image | 0.25.0 | scikit-learn | 1.6.1 | scipy (biblioteka naukowa dla Pythona) | 1.15.3 |
| urodzony na morzu | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | transformatory zdań | 5.1.2 |
| element zdania | 0.2.1 | setuptools | 78.1.1 | kształt | 0.49.1 |
| shellingham | 1.5.4 | sześć | 1.17.0 | sklearn-compat | 0.1.3 |
| fragmentator | 0.0.8 | inteligentne_otwarcie | 7.5.0 | 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 | 2.0.39 |
| sqlparse | 0.5.3 | serio | 2.5.1 | ssh-import-id (narzędzie do importowania kluczy SSH) | 5.11 |
| stos danych | 0.6.3 | cyna | 0.5.1 | gwiazdka | 0.49.3 |
| statsmodels - biblioteka do modelowania statystycznego | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 | sympy | 1.13.3 |
| Wytrzymałość | 9.0.0 | TensorBoard | 2.20.0 | serwer danych TensorBoard | 0.7.2 |
| tensorboardX | 2.6.4 | TensorFlow | 2.20.0 | termcolor (narzędzie do zarządzania kolorami w terminalu) | 3.2.0 |
| zakończony | 0.17.1 | Tekstowy | 4.0.0 | tf_keras | 2.20.1 |
| cienki | 8.2.4 | threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile | 2025.2.18 |
| tiktoken | 0.9.0 | tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 |
| narzędzia tokenizacji | 0.22.1 | tomli | 2.0.1 | pochodnia | 2.9.0 + procesor |
| torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.24.0 +cpu | tornado | 6.5.1 |
| tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 | Transformersi | 4.57.1 |
| typeguard | 4.4.2 | pisarz | 0.20.0 | typer-slim | 0.20.0 |
| types-python-dateutil | 2.9.0.20251108 | monitorowanie pisania | 0.9.0 | 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 | 0.38.0 | virtualenv | 20.29.3 | Wizje | 0.8.1 |
| wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.3 | szerokość(wcwidth) | 0.2.5 |
| łasica | 0.4.3 | kolory sieci Web | 25.10.0 | kodowania webowe | 0.5.1 |
| websocket-klient | 1.8.0 | Narzędzie | 3.1.3 | czymjestłatka | 1.0.2 |
| wheel | 0.45.1 | ilekroć | 0.7.3 | widgetsnbextension | 3.6.6 |
| wordcloud | 1.9.4 | zawinięty | 1.17.0 | xgboost | 3.1.1 |
| 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) | 4.17.0 | zamek błyskawiczny | 3.21.0 |
| zstandard | 0.23.0 | 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 18.0 ML.
| Biblioteka | wersja | Biblioteka | wersja | Biblioteka | wersja |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 2.3.1 | przyspieszać | 1.11.0 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| dokument z adnotacjami | 0.0.4 | typy z adnotacjami | 0.7.0 | anyio | 4.7.0 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | arro3-core | 0.6.5 |
| strzałka | 1.3.0 | asttokens | 3.0.0 | astunparse | 1.6.3 |
| async-lru | 2.0.4 | attrs | 24.3.0 | odczyt dźwięku | 3.1.0 |
| autokomenda | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 | azure-core | 1.36.0 |
| 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 | 12.27.1 | Usługa przechowywania w chmurze Azure (azure-storage-file-datalake) | 12.22.0 |
| Babel | 2.16.0 | backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt | 4.3.0 |
| beautifulsoup4 | 4.12.3 | czarny | 24.10.0 | wybielacz | 6.2.0 |
| kierunkowskaz | 1.7.0 | błogość | 0.7.11 | boto3 | 1.40.45 |
| botocore | 1.40.45 | brotli | 1.2.0 | cachetools (narzędzia do zarządzania pamięcią podręczną) | 5.5.1 |
| katalog | 2.0.10 | certyfikat | 2025.4.26 | cffi | 1.17.1 |
| chardet | 4.0.0 | normalizator zestawu znaków | 3.3.2 | wyłącznik obwodowy | 2.1.3 |
| kliknij | 8.1.8 | cloudpathlib | 0.23.0 | cloudpickle (biblioteka Python do serializacji obiektów) | 3.0.0 |
| cmdstanpy | 1.3.0 | kolorowy | 0.5.8 | log kolorów | 6.10.1 |
| komunikacja | 0.2.1 | wyrób cukierniczy | 0.1.5 | ContourPy | 1.3.1 |
| cramjam | 2.11.0 | kryptografia | 44.0.1 | rowerzysta | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.12 | Cython | 3.1.5 | dacyt | 1.9.2 |
| databricks-agents | 1.4.0 | databricks-connect | 17.3.1 | proces inżynierii cech w Databricks | 0.13.0.1 |
| databricks-sdk | 0.67.0 | dataclasses-json | 0.6.7 | zbiory danych | 4.3.0 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 |
| dekorator | 5.1.1 | Deepspeed | 0.18.1 | defusedxml (biblioteka zabezpieczająca przetwarzanie XML) | 0.7.1 |
| deltalake | 1.1.4 | Deprecated | 1.2.18 | koper | 0.3.8 |
| distlib | 0.3.9 | dm-tree | 0.1.9 | Konwertowanie docstringów na markdown | 0,11 |
| einops | 0.8.1 | ocenić | 0.4.6 | wykonywanie | 1.2.0 |
| aspekty — omówienie | 1.1.1 | Powiadomienia Farama | 0.0.4 | fastapi | 0.121.2 |
| fastjsonschema | 2.21.1 | blokada plików | 3.17.0 | filetype | 1.2.0 |
| flash_attn | 2.8.3 | Flask | 2.2.5 | flatbuffers | 25.9.23 |
| fonttools | 4.55.3 | Fqdn | 1.5.1 | zablokowana lista | 1.5.0 |
| fsspec | 2023.5.0 | Гаст | 0.6.0 | gitdb (baza danych Git) | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.43 | google-api-core | 2.28.1 | google-auth (autoryzacja Google) | 2.43.0 |
| google-cloud-core | 2.5.0 | Google Cloud Storage (usługa przechowywania danych w chmurze od Google) | 3.2.0 | 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 |
| graphql-core | 3.2.4 | zielona nitka | 3.1.1 | grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | sala gimnastyczna | 0.28.1 | h11 | 0.16.0 |
| h5py | 3.12.1 | hf-xet | 1.2.0 | hjson | 3.1.0 |
| wakacje | 0,54 | httpcore | 1.0.9 | httplib2 | 0.20.4 |
| httpx | 0.28.1 | Hugging Face Hub | 0.36.0 | 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 | 0.7.2 | izoduracja | 20.11.0 | to jest niebezpieczne | 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 | drżenie | 0.12.0 | 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 | jupyter | 1.1.1 | jupyter-console | 6.6.3 |
| 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. | 0.12.0 | jupyter-lsp | 2.2.5 | jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_server | 2.15.0 | jupyter_server_terminals (terminale serwera Jupyter) | 0.5.3 |
| jupyterlab | 4.3.4 | jupyterlab_pygments | 0.3.0 | jupyterlab_server | 2.27.3 |
| jupyterlab_widgets | 1.1.11 | Keras | 3.12.0 | kiwisolver | 1.4.8 |
| langchain | 1.0.3 | langchain-core | 1.0.4 | langchain-openai | 1.0.2 |
| kody językowe | 3.5.0 | langgraph | 1.0.3 | langgraph-checkpoint | 3.0.1 |
| langgraph-prebuilt | 1.0.4 | langgraph-sdk | 0.2.9 | langsmith | 0.4.41 |
| 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 | linkify-it-py | 2.0.0 |
| llvmlite | 0.44.0 | lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.3.10 |
| marisa-trie | 1.2.0 | Markdown | 3,8 | markdown —it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 3.0.2 | pianka cukrowa | 3.26.1 | matplotlib | 3.10.0 |
| matplotlib-inline | 0.1.7 | Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| mdurl | 0.1.0 | memray | 1.19.1 | minify_html | 0.18.1 |
| Mistune | 3.1.2 | ml_dtypes | 0.5.3 | mlflow-skinny | 3.5.1 |
| mmh3 | 5.2.0 | więcej iteratorów | 10.3.0 | mosaicml-streaming | 0.13.0 |
| mpmath | 1.3.0 | msal | 1.34.0 | msal-extensions | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.2 | multidict | 6.1.0 | wielometoda | 1.12 |
| wieloprocesowy | 0.70.16 | MurmurHash | 1.0.14 | mypy-extensions | 1.0.0 |
| namex | 0.1.0 | NBClient | 0.10.2 | nbconvert - narzędzie do konwersji plików Jupyter Notebook | 7.16.6 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| Ninja | 1.13.0 | Natural Language Toolkit (nltk) | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| notes | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.4 | numba | 0.61.0 |
| numpy | 2.1.3 | nvidia-cublas-cu12 | 12.9.1.4 | nvidia-cuda-cupti-cu12 | 12.9.79 |
| nvidia-cuda-nvrtc-cu12 | 12.9.86 | środowisko uruchomieniowe NVIDIA CUDA cu12 | 12.9.79 | nvidia-cudnn-cu12 | 9.10.2.21 |
| nvidia-cufft-cu12 | 11.4.1.4 | nvidia-cufile-cu12 | 1.14.1.1 | nvidia-curand-cu12 | 10.3.10.19 |
| nvidia-cusolver-cu12 | 11.7.5.82 | nvidia-cusparse-cu12 | 12.5.10.65 | nvidia-cusparselt-cu12 | 0.7.1 |
| nvidia —ml-py | 13.580.82 | nvidia-nccl-cu12 | 2.27.5 | nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.9.86 |
| nvidia-nvshmem-cu12 | 3.3.20 | nvidia-nvtx-cu12 | 12.9.79 | oauthlib | 3.2.0 |
| Oci | 2.163.1 | openai | 2.7.0 | opencensus | 0.11.4 |
| opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.38.0 | opentelemetry-proto | 1.38.0 |
| opentelemetry-sdk | 1.38.0 | opentelemetry-semantic-conventions (standardowe konwencje semantyczne w OpenTelemetry) | 0,59b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| optree | 0.17.0 | optuna | 3.6.1 | integracja Optuna | 3.6.0 |
| orjson | 3.11.4 | ormsgpack | 1.12.0 | Zastępuje | 7.4.0 |
| opakowanie | 24,2 | Pandas | 2.2.3 | pandocfilters | 1.5.0 |
| paramiko - biblioteka do protokołu SSH2 dla języka Python | 3.5.1 | 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 | 4.3.7 |
| kreślenie | 5.24.1 | wtyczkowy | 1.5.0 | kundel | 1.8.2 |
| przeszhetowany | 3.0.11 | prometheus_client | 0.21.1 | zestaw narzędzi prompt | 3.0.43 |
| propcache | 0.3.1 | prorok | 1.2.1 | proto-plus | 1.26.1 |
| Protobuf (w skrócie od Protocol Buffers) | 5.29.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.11 |
| ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 | puremagic | 1.30 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.1 | 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 (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 | 2.19.1 |
| PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.10.0 | PyJWT | 2.10.1 |
| PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 5.2.0 | pyOpenSSL | 25.0.0 |
| pyparsing – biblioteka do przetwarzania tekstu w Pythonie | 3.2.0 | pyright | 1.1.394 | piroaring | 1.0.3 |
| pytesseract | 0.3.10 | pytest | 8.3.5 | python-dateutil (biblioteka Pythona do zarządzania datami) | 2.9.0.post0 |
| python-dotenv | 1.2.1 | Pythonowy edytor | 1.0.4 | python-json-logger | 3.2.1 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-server | 1.12.2 | python-snappy | 0.7.3 |
| pytoolconfig | 1.2.6 | pytz (biblioteka Pythona do obliczeń stref czasowych) | 2024.1 | PyWavelets | 1.8.0 |
| PyYAML | 6.0.2 | pyzmq | 26.2.0 | promień | 2.37.0 |
| odwoływanie się | 0.30.2 | wyrażenie regularne | 2024.11.6 | żądania | 2.32.3 |
| 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 | 1.13.0 | rpds-py | 0.22.3 |
| rsa | 4.9.1 | s3transfer | 0.14.0 | safetensors | 0.6.2 |
| scikit-image | 0.25.0 | scikit-learn | 1.6.1 | scipy (biblioteka naukowa dla Pythona) | 1.15.3 |
| urodzony na morzu | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | transformatory zdań | 5.1.2 |
| element zdania | 0.2.1 | setuptools | 78.1.1 | kształt | 0.49.1 |
| shellingham | 1.5.4 | sześć | 1.17.0 | sklearn-compat | 0.1.3 |
| fragmentator | 0.0.8 | inteligentne_otwarcie | 7.5.0 | 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 | 2.0.39 |
| sqlparse | 0.5.3 | serio | 2.5.1 | ssh-import-id (narzędzie do importowania kluczy SSH) | 5.11 |
| stos danych | 0.6.3 | cyna | 0.5.1 | gwiazdka | 0.49.3 |
| statsmodels - biblioteka do modelowania statystycznego | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 | sympy | 1.13.3 |
| Wytrzymałość | 9.0.0 | TensorBoard | 2.20.0 | serwer danych TensorBoard | 0.7.2 |
| tensorboardX | 2.6.4 | TensorFlow | 2.20.0 | termcolor (narzędzie do zarządzania kolorami w terminalu) | 3.2.0 |
| zakończony | 0.17.1 | Tekstowy | 4.0.0 | tf_keras | 2.20.1 |
| cienki | 8.2.4 | threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile | 2025.2.18 |
| tiktoken | 0.9.0 | tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 |
| narzędzia tokenizacji | 0.22.1 | tomli | 2.0.1 | pochodnia | 2.9.0+cu129 |
| torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.24.0+cu129 | tornado | 6.5.1 |
| tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 | Transformersi | 4.57.1 |
| Triton | 3.5.0 | typeguard | 4.4.2 | pisarz | 0.20.0 |
| typer-slim | 0.20.0 | types-python-dateutil | 2.9.0.20251108 | monitorowanie pisania | 0.9.0 |
| 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 | 0.38.0 | virtualenv | 20.29.3 |
| Wizje | 0.8.1 | wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.3 |
| szerokość(wcwidth) | 0.2.5 | łasica | 0.4.3 | kolory sieci Web | 25.10.0 |
| kodowania webowe | 0.5.1 | websocket-klient | 1.8.0 | Narzędzie | 3.1.3 |
| czymjestłatka | 1.0.2 | wheel | 0.45.1 | ilekroć | 0.7.3 |
| widgetsnbextension | 3.6.6 | wordcloud | 1.9.4 | zawinięty | 1.17.0 |
| xgboost | 3.1.1 | 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) | 4.17.0 |
| zamek błyskawiczny | 3.21.0 | zstandard | 0.23.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Biblioteki języka R
Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 18.0.
Biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.13)
Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 18.0 środowisko Databricks Runtime 18.0 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.