Observação
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As notas de versão a seguir fornecem informações sobre o Databricks Runtime 19 ML.
Azure Databricks lançou esta versão em junho de 2026.
O Databricks Runtime 19 ML é criado com base no Databricks Runtime 19. Para obter informações sobre as novidades no Databricks Runtime 19, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 19 .
Alterações comportamentais
-
Pacotes Python removidos: em comparação com o Databricks Runtime 18 ML, cerca de 40 pacotes de runtime de ML foram removidos do Databricks Runtime 19 ML, além dos pacotes removidos do Databricks Runtime 19. A pilha TensorFlow/Keras (
tensorflow,keras,tf_keras) é removida. As cargas de trabalho que dependem desses pacotes devem instalá-las explicitamente usando uma biblioteca de cluster ou um script de inicialização. Para obter a lista completa de pacotes incluídos no Databricks Runtime 19 ML, consulte Python bibliotecas.
Novos recursos e melhorias
As atualizações da biblioteca incluem:
- Atualização do CUDA para 13.0
- flash_attn 2.8.3
- langchain 1.3.1
- mlflow-skinny 3.12.0
- openai 2.37.0
- torch 2.12.0
- torchvision 0.27.0
- transformadores 4.57.6
- triton 3.7.0
- xgboost 3.2.0
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 19 ML difere do Databricks Runtime 19 da seguinte maneira.
- Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
- CUDA 13.0
- cublas 13.1.1.3-1
- cusolver 12.0.4.66
- cupti 13.0.85
- cusparse 12.6.3.3
- cuDNN 9.23.0.39
- NCCL 2.28.3
Libraries
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 19 ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 19.
Bibliotecas de camada superior
O Databricks Runtime 19 ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
Bibliotecas do Python
O Databricks Runtime 19 ML usa virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes populares de ML.
Observação
Os arquivos de requisitos registram as versões dos pacotes para este lançamento. Reproduzir essas versões pode instalar pacotes de autoridades certificadoras desatualizados, incluindo certifi. Antes de fazer conexões remotas por HTTPS, aplique as atualizações do pacote listadas no aviso de segurança do eMudhra. Mantenha a verificação de certificados TLS ativada e teste a compatibilidade dos pacotes após as atualizações.
Para reproduzir o ambiente de Python de ML do Databricks Runtime em seu ambiente virtual Python local, baixe requirements-cpu-19.txt para clusters de CPU ou requirements-gpu-19.txt para clusters de GPU. Em seguida, execute pip install -r requirements-<cpu|gpu>-19.txt. Esse comando instala todas as bibliotecas de software livre que o Databricks Runtime ML usa, mas não instala bibliotecas desenvolvidas pelo Databricks.
Bibliotecas do Python em clusters de CPU
| Library | Versão | Library | Versão | Library | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 2.3.1 | acelerar | 1.13.0 | aiohappyeyeballs | 2.6.1 |
| aiohttp | 3.13.2 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.4.0 |
| alambique | 1.18.4 | documento-anotado | 0.0.4 | annotated-types | 0.7.0 |
| anyio | 4.10.0 | arro3-core | 0.8.0 | asttokens | 3.0.0 |
| astunparse | 1.6.3 | attrs | 25.4.0 | audioread | 3.1.0 |
| autocommand | 2.2.2 | azure-core | 1.41.0 | azure-cosmos | 4.3.1 |
| azure-identity | 1.25.3 | azure-mgmt-core | 1.6.0 | azure-mgmt-web | 10.1.0 |
| azure-storage-blob | 12.29.0 | Serviço de armazenamento de arquivos do Azure chamado "azure-storage-file-datalake" | 12.24.0 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| black | 25.9.0 | blinker | 1.7.0 | blis | 1.3.3 |
| boto3 | 1.40.46 | botocore | 1.40.46 | cachetools | 5.5.1 |
| catálogo | 2.0.10 | certifi... | 2025.11.12 | cffi | 2.0.0 |
| charset-normalizer | 3.4.4 | clique | 8.2.1 | cloudpathlib | 0.24.0 |
| cloudpickle | 3.1.1 | cmdstanpy | 1.3.0 | colorido | 0.5.8 |
| colorlog | 6.10.1 | Comunicação | 0.2.3 | confeitaria | 1.3.3 |
| contourpy | 1.3.3 | criptografia | 46.0.3 | cycler | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.13 | databricks-agents | 1.10.2 | databricks-feature-engineering | 0.13.0.1 |
| databricks-sdk | 0.108.0 | dataclasses-json | 0.6.7 | datasets | 4.8.5 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.16 |
| decorador | 5.2.1 | deepspeed | 0.19.0 | deltalake | 1.5.1 |
| Deprecated | 1.3.1 | dill | 0.4.0 | distlib | 0.4.0 |
| dm-tree | 0.1.10 | einops | 0.8.2 | evaluate | 0.4.6 |
| em execução | 2.2.1 | Farama-Notificações | 0.0.6 | fastapi | 0.136.1 |
| filelock | 3.20.0 | Flask | 2.2.5 | fonttools | 4.60.1 |
| lista de itens congelados | 1.8.0 | fsspec | 2023.5.0 | gitdb | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.45 | google-api-core | 2.30.3 | google-auth | 2.53.0 |
| google-cloud-core | 2.6.0 | google-cloud-storage | 3.10.1 | google-crc32c | 1.8.0 |
| google-resumable-media | 2.9.0 | googleapis-common-protos | 1.71.0 | graphql-core | 3.2.4 |
| greenlet | 3.2.4 | grpcio | 1.76.0 | grpcio-status | 1.76.0 |
| ginásio | 0.28.1 | h11 | 0.16.0 | hf-xet | 1.5.0 |
| hjson | 3.1.0 | Férias | 0,54 | httpcore | 1.0.9 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.28.1 | huggingface_hub | 0.36.2 |
| idna | 3.11 | ImageIO | 2.37.2 | imbalanced-learn | 0.14.0 |
| importlib_metadata | 8.7.0 | importlib_resources | 7.1.0 | inflect | 7.3.1 |
| iniconfig | 2.1.0 | ipyflow-core | 0.0.227 | ipykernel | 6.31.0 |
| ipython | 9.7.0 | ipython_pygments_lexers | 1.1.1 | ipywidgets | 8.1.7 |
| isodate | 0.7.2 | itsdangerous | 2.2.0 | jaraco.collections | 5.1.0 |
| jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 | jaraco.text | 3.12.1 |
| jax-jumpy | 1.0.0 | jedi | 0.19.2 | Jinja2 | 3.1.6 |
| jiter | 0.15.0 | jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.5.2 |
| joblibspark | 0.6.0 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.1.1 |
| jsonschema | 4.25.0 | jsonschema-specifications | 2025.9.1 | jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.8.1 | jupyterlab_widgets | 3.0.15 | kiwisolver | 1.4.8 |
| langchain | 1.3.1 | langchain-core | 1.4.0 | langchain-protocol | 0.0.15 |
| langgraph | 1.2.1 | langgraph-checkpoint | 4.1.1 | langgraph-prebuilt | 1.1.0 |
| langgraph-sdk | 0.3.15 | langsmith | 0.4.41 | launchpadlib | 1.11.0 |
| lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.4 |
| librosa | 0.11.0 | lightgbm | 4.6.0 | linkify-it-py | 2.0.3 |
| llvmlite | 0.45.1 | lz4 | 4.4.5 | Mako | 1.3.12 |
| marisa-trie | 1.2.0 | Markdown | 3.8 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 3.0.2 | malvavisco | 3.26.2 | matplotlib | 3.10.6 |
| matplotlib-inline | 0.2.1 | Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.5.0 |
| mdurl | 0.1.2 | memray | 1.19.3 | mlflow-skinny | 3.12.0 |
| mmh3 | 5.2.1 | more-itertools | 10.3.0 | mpmath | 1.3.0 |
| msal | 1.36.0 | msal-extensions | 1.3.1 | msgpack | 1.1.2 |
| msrest | 0.7.1 | multidict | 6.7.0 | multiprocess | 0.70.18 |
| murmurhash | 1.0.15 | mypy-extensions | 1.0.0 | nest-asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3,5 | ninja | 1.13.0 | nltk | 3.9.2 |
| nodeenv | 1.10.0 | numba | 0.62.1 | numpy | 2.3.4 |
| nvidia-nccl-cu12 | 2.30.4 | oauthlib | 3.2.0 | openai | 2.37.0 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.42.1 |
| opentelemetry-proto | 1.42.1 | opentelemetry-sdk | 1.42.1 | opentelemetry-semantic-conventions | 0,63b1 |
| optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 3.6.0 | orjson | 3.11.9 |
| ormsgpack | 1.12.2 | packaging | 25.0 | pandas | 2.3.3 |
| parso | 0.8.5 | pathspec | 0.12.1 | patsy | 1.0.1 |
| pexpect | 4.9.0 | pillow | 12.0.0 | pip | 25,3 |
| platformdirs | 4.5.0 | pluggy | 1.5.0 | cachorrinho | 1.9.0 |
| preshed | 3.0.13 | prometheus_client | 0.21.1 | prompt_toolkit | 3.0.52 |
| propcache | 0.3.1 | profeta | 1.2.1 | proto-plus | 1.28.0 |
| protobuf | 6.33.5 | psutil | 7.0.0 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure_eval | 0.2.3 | py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy (ferramenta de monitoramento do Python) | 0.4.2 |
| pyarrow | 21.0.0 | pyasn1 | 0.6.1 | pyasn1_modules | 0.4.2 |
| pyccolo | 0.0.83 | pycparser | 2.23 | pydantic | 2.13.3 |
| pydantic_core | 2.46.3 | ferramenta pyflakes para verificação estática de código em Python | 3.2.0 | Pygments | 2.19.2 |
| PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.11.1 | PyJWT | 2.10.1 |
| pyparsing | 3.2.5 | pyright | 1.1.409 | pyroaring | 1.1.0 |
| pytesseract | 0.3.13 | pytest | 8.4.2 | python-dateutil | 2.9.0.post0 |
| python-dotenv | 1.2.2 | Editor de Python | 1.0.4 | pytokens | 0.2.0 |
| pytz | 2025.2 | PyYAML | 6.0.3 | pyzmq | 27.1.0 |
| raio | 2.37.0 | Referenciamento | 0.37.0 | regex | 2025.9.1 |
| requests | 2.32.5 | requests-oauthlib | 2.0.0 | requests-toolbelt | 1.0.0 |
| rich | 14.2.0 | rpds-py | 0.28.0 | s3transfer | 0.14.0 |
| safetensors | 0.7.0 | scikit-image | 0.25.2 | scikit-learn | 1.7.2 |
| scipy | 1.16.3 | transformadores de frase | 5.5.1 | sentencepiece | 0.2.1 |
| setuptools | 80.9.0 | shap | 0.51.0 | shellingham | 1.5.4 |
| six | 1.17.0 | segmentação | 0.0.8 | smart_open | 7.6.1 |
| smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 | arquivo de som | 0.13.1 |
| soxr | 1.1.0 | spacy | 3.8.14 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.43 | sqlparse | 0.5.5 |
| srsly | 2.5.3 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.3 |
| estanho | 0.5.1 | starlette | 0.52.1 | statsmodels | 0.14.5 |
| strictyaml | 1.7.3 | sympy | 1.14.0 | tenacity | 9.1.2 |
| Tensorboard | 2.20.0 | tensorboard-data-server | 0.7.2 | tensorboardX | 2.6.5 |
| textual | 8.2.7 | thinc | 8.3.13 | threadpoolctl | 3.5.0 |
| tifffile | 2025.10.4 | tiktoken | 0.13.0 | tokenize_rt | 6.2.0 |
| criadores de token | 0.22.1 | tomli | 2.0.1 | lanterna | 2.12.0+cpu |
| torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.27.0+cpu | tornado | 6.5.1 |
| tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 | transformadores | 4.57.6 |
| typeguard | 4.3.0 | typer | 0.25.1 | typing-inspect | 0.9.0 |
| inspeção de digitação | 0.4.2 | typing_extensions | 4.15.0 | tzdata | 2026.2 |
| uc-micro-py | 1.0.3 | unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 2.5.0 |
| uuid_utils | 0.16.0 | uvicorn | 0.47.0 | virtualenv | 20.35.4 |
| wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.13 |
| doninha | 1.0.0 | Ferramentas | 3.1.3 | wheel | 0.45.1 |
| whenever | 0.7.3 | widgetsnbextension | 4.0.14 | wrapt | 1.17.0 |
| xgboost | 3.2.0 | xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 |
| yarl | 1.22.0 | zipp | 3.23.0 | zstandard | 0.25.0 |
Bibliotecas do Python em clusters de GPU
Observação
O PyTorch usa as dependências do CUDA PyPI para fornecer suporte ao CUDA em vez das versões da biblioteca CUDA incorporadas ao Databricks Runtime 19 ML.
| Library | Versão | Library | Versão | Library | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 2.3.1 | acelerar | 1.13.0 | aiohappyeyeballs | 2.6.1 |
| aiohttp | 3.13.2 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.4.0 |
| documento-anotado | 0.0.4 | annotated-types | 0.7.0 | anyio | 4.10.0 |
| arro3-core | 0.8.0 | asttokens | 3.0.0 | astunparse | 1.6.3 |
| attrs | 25.4.0 | audioread | 3.1.0 | autocommand | 2.2.2 |
| azure-core | 1.41.0 | azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.25.3 |
| azure-mgmt-core | 1.6.0 | azure-mgmt-web | 10.1.0 | azure-storage-blob | 12.29.0 |
| Serviço de armazenamento de arquivos do Azure chamado "azure-storage-file-datalake" | 12.24.0 | backports.tarfile | 1.2.0 | black | 25.9.0 |
| blinker | 1.7.0 | blis | 1.3.3 | boto3 | 1.40.46 |
| botocore | 1.40.46 | cachetools | 5.5.1 | catálogo | 2.0.10 |
| certifi... | 2025.11.12 | cffi | 2.0.0 | charset-normalizer | 3.4.4 |
| clique | 8.2.1 | cloudpathlib | 0.24.0 | cloudpickle | 3.1.1 |
| cmdstanpy | 1.3.0 | colorido | 0.5.8 | colorlog | 6.10.1 |
| Comunicação | 0.2.3 | confeitaria | 1.3.3 | contourpy | 1.3.3 |
| criptografia | 46.0.3 | cuda-bindings | 13.2.0 | cuda-pathfinder | 1.5.4 |
| Kit de ferramentas CUDA | 13.0.2 | cycler | 0.11.0 | cymem | 2.0.13 |
| databricks-agents | 1.10.2 | databricks-feature-engineering | 0.13.0.1 | databricks-sdk | 0.108.0 |
| dataclasses-json | 0.6.7 | datasets | 4.8.5 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.16 | decorador | 5.2.1 |
| deepspeed | 0.19.0 | deltalake | 1.5.1 | Deprecated | 1.3.1 |
| dill | 0.4.0 | distlib | 0.4.0 | dm-tree | 0.1.10 |
| einops | 0.8.2 | evaluate | 0.4.6 | em execução | 2.2.1 |
| Farama-Notificações | 0.0.6 | fastapi | 0.136.3 | filelock | 3.20.0 |
| flash_attn | 2.8.3 | Flask | 2.2.5 | fonttools | 4.60.1 |
| lista de itens congelados | 1.8.0 | fsspec | 2023.5.0 | gitdb | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.45 | google-api-core | 2.30.3 | google-auth | 2.53.0 |
| google-cloud-core | 2.6.0 | google-cloud-storage | 3.10.1 | google-crc32c | 1.8.0 |
| google-resumable-media | 2.9.0 | googleapis-common-protos | 1.71.0 | graphql-core | 3.2.4 |
| greenlet | 3.2.4 | grpcio | 1.76.0 | grpcio-status | 1.76.0 |
| ginásio | 0.28.1 | h11 | 0.16.0 | hf-xet | 1.5.0 |
| hjson | 3.1.0 | Férias | 0,54 | httpcore | 1.0.9 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.28.1 | huggingface_hub | 0.36.2 |
| idna | 3.11 | ImageIO | 2.37.2 | imbalanced-learn | 0.14.0 |
| importlib_metadata | 8.7.0 | importlib_resources | 7.1.0 | inflect | 7.3.1 |
| iniconfig | 2.1.0 | ipyflow-core | 0.0.227 | ipykernel | 6.31.0 |
| ipython | 9.7.0 | ipython_pygments_lexers | 1.1.1 | ipywidgets | 8.1.7 |
| isodate | 0.7.2 | itsdangerous | 2.2.0 | jaraco.collections | 5.1.0 |
| jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 | jaraco.text | 3.12.1 |
| jax-jumpy | 1.0.0 | jedi | 0.19.2 | Jinja2 | 3.1.6 |
| jiter | 0.15.0 | jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.5.2 |
| joblibspark | 0.6.0 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.1.1 |
| jsonschema | 4.25.0 | jsonschema-specifications | 2025.9.1 | jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.8.1 | jupyterlab_widgets | 3.0.15 | kiwisolver | 1.4.8 |
| langchain | 1.3.1 | langchain-core | 1.4.0 | langchain-protocol | 0.0.15 |
| langgraph | 1.2.1 | langgraph-checkpoint | 4.1.1 | langgraph-prebuilt | 1.1.0 |
| langgraph-sdk | 0.3.15 | langsmith | 0.4.41 | launchpadlib | 1.11.0 |
| lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.4 |
| librosa | 0.11.0 | lightgbm | 4.6.0 | linkify-it-py | 2.0.3 |
| llvmlite | 0.45.1 | lz4 | 4.4.5 | Mako | 1.3.12 |
| marisa-trie | 1.2.0 | Markdown | 3.8 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 3.0.2 | malvavisco | 3.26.2 | matplotlib | 3.10.6 |
| matplotlib-inline | 0.2.1 | Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.5.0 |
| mdurl | 0.1.2 | memray | 1.19.3 | mlflow-skinny | 3.12.0 |
| mmh3 | 5.2.1 | more-itertools | 10.3.0 | mpmath | 1.3.0 |
| msal | 1.36.0 | msal-extensions | 1.3.1 | msgpack | 1.1.2 |
| msrest | 0.7.1 | multidict | 6.7.0 | multiprocess | 0.70.18 |
| murmurhash | 1.0.15 | mypy-extensions | 1.0.0 | nest-asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3,5 | ninja | 1.13.0 | nltk | 3.9.2 |
| nodeenv | 1.10.0 | numba | 0.62.1 | numpy | 2.3.4 |
| nvidia-cublas | 13.1.1.3 | nvidia-cuda-cupti | 13.0.85 | nvidia-cuda-nvrtc | 13.0.88 |
| nvidia-cuda-runtime | 13.0.96 | nvidia-cudnn-cu13 | 9.20.0.48 | nvidia-cufft | 12.0.0.61 |
| nvidia-cufile | 1.15.1.6 | nvidia-curand | 10.4.0.35 | nvidia-cusolver | 12.0.4.66 |
| NVIDIA-cuSPARSE | 12.6.3.3 | nvidia-cusparselt-cu13 | 0.8.1 | nvidia-ml-py | 13.580.82 |
| nvidia-nccl-cu12 | 2.30.4 | nvidia-nccl-cu13 | 2.29.7 | nvidia-nvjitlink | 13.0.88 |
| nvidia-nvshmem-cu13 | 3.4.5 | nvidia-nvtx | 13.0.85 | oauthlib | 3.2.0 |
| openai | 2.37.0 | opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 |
| opentelemetry-api | 1.42.1 | opentelemetry-proto | 1.42.1 | opentelemetry-sdk | 1.42.1 |
| opentelemetry-semantic-conventions | 0,63b1 | optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 3.6.0 |
| orjson | 3.11.9 | ormsgpack | 1.12.2 | packaging | 25.0 |
| pandas | 2.3.3 | parso | 0.8.5 | pathspec | 0.12.1 |
| patsy | 1.0.1 | pexpect | 4.9.0 | pillow | 12.0.0 |
| pip | 25,3 | platformdirs | 4.5.0 | pluggy | 1.5.0 |
| cachorrinho | 1.9.0 | preshed | 3.0.13 | prometheus_client | 0.21.1 |
| prompt_toolkit | 3.0.52 | propcache | 0.3.1 | profeta | 1.2.1 |
| proto-plus | 1.28.0 | protobuf | 6.33.5 | psutil | 7.0.0 |
| ptyprocess | 0.7.0 | pure_eval | 0.2.3 | py-cpuinfo | 9.0.0 |
| py-spy (ferramenta de monitoramento do Python) | 0.4.2 | pyarrow | 21.0.0 | pyasn1 | 0.6.1 |
| pyasn1_modules | 0.4.2 | pyccolo | 0.0.83 | pycparser | 2.23 |
| pydantic | 2.13.3 | pydantic_core | 2.46.3 | ferramenta pyflakes para verificação estática de código em Python | 3.2.0 |
| Pygments | 2.19.2 | PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.11.1 |
| PyJWT | 2.10.1 | pyparsing | 3.2.5 | pyright | 1.1.409 |
| pyroaring | 1.1.0 | pytesseract | 0.3.13 | pytest | 8.4.2 |
| python-dateutil | 2.9.0.post0 | python-dotenv | 1.2.2 | Editor de Python | 1.0.4 |
| pytokens | 0.2.0 | pytz | 2025.2 | PyYAML | 6.0.3 |
| pyzmq | 27.1.0 | raio | 2.37.0 | Referenciamento | 0.37.0 |
| regex | 2025.9.1 | requests | 2.32.5 | requests-oauthlib | 2.0.0 |
| requests-toolbelt | 1.0.0 | rich | 14.2.0 | rpds-py | 0.28.0 |
| s3transfer | 0.14.0 | safetensors | 0.7.0 | scikit-image | 0.25.2 |
| scikit-learn | 1.7.2 | scipy | 1.16.3 | transformadores de frase | 5.5.1 |
| sentencepiece | 0.2.1 | setuptools | 80.9.0 | shap | 0.51.0 |
| shellingham | 1.5.4 | six | 1.17.0 | segmentação | 0.0.8 |
| smart_open | 7.6.1 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 |
| arquivo de som | 0.13.1 | soxr | 1.1.0 | spacy | 3.8.14 |
| spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.43 |
| sqlparse | 0.5.5 | srsly | 2.5.3 | ssh-import-id | 5.11 |
| stack-data | 0.6.3 | estanho | 0.5.1 | starlette | 0.52.1 |
| statsmodels | 0.14.5 | strictyaml | 1.7.3 | sympy | 1.14.0 |
| tenacity | 9.1.2 | Tensorboard | 2.20.0 | tensorboard-data-server | 0.7.2 |
| tensorboardX | 2.6.5 | textual | 8.2.7 | thinc | 8.3.13 |
| threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile | 2025.10.4 | tiktoken | 0.13.0 |
| tokenize_rt | 6.2.0 | criadores de token | 0.22.1 | tomli | 2.0.1 |
| lanterna | 2.12.0 | torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.27.0 |
| tornado | 6.5.1 | tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 |
| transformadores | 4.57.6 | Tritão | 3.7.0 | typeguard | 4.3.0 |
| typer | 0.25.1 | typing-inspect | 0.9.0 | inspeção de digitação | 0.4.2 |
| typing_extensions | 4.15.0 | tzdata | 2026.2 | uc-micro-py | 1.0.3 |
| unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 2.5.0 | uuid_utils | 0.16.0 |
| uvicorn | 0.47.0 | virtualenv | 20.35.4 | wadllib | 1.3.6 |
| wasabi | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.13 | doninha | 1.0.0 |
| Ferramentas | 3.1.3 | wheel | 0.45.1 | whenever | 0.7.3 |
| widgetsnbextension | 4.0.14 | wrapt | 1.17.0 | xgboost | 3.2.0 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 | yarl | 1.22.0 |
| zipp | 3.23.0 | zstandard | 0.25.0 |
Bibliotecas de R
As bibliotecas do R são idênticas às Bibliotecas do R no Databricks Runtime 19.
Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.13)
Além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 19, o Databricks Runtime 19 ML contém os seguintes JARs:
Clusters de CPU
| ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
| 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 |
Clusters de GPU
| ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
| ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.13 | 2.1.3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2.13 | 2.1.3 |
| org.graphframes | graphframes_2.13 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.15.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-collection-compat_2.13 | 2.12.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.13 | 1.15.0 |
Versões sem suporte
Dica
Para ver as notas de release das versões do Databricks Runtime que atingiram o fim do suporte (EoS), confira Notas de release do Databricks Runtime em fim de suporte. As versões do EoS Databricks Runtime foram desativadas e podem não ser atualizadas.