Nota
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Observação
O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para obter a data de fim do suporte, consulte Histórico de fim do suporte. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.
O Databricks Runtime 15.2 for Machine Learning fornece um ambiente pronto parato-go para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 15.2 (EoS). O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui o AutoML, uma ferramenta para treinar automaticamente pipelines de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também suporta treinamento distribuído de aprendizado profundo usando o Horovod.
Novos recursos e melhorias
O Databricks Runtime 15.2 ML é construído sobre o Databricks Runtime 15.2. Para obter informações sobre o que há de novo no Databricks Runtime 15.2, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 15.2 (EoS ).
Adicionar StreamingDataset
O StreamingDataset é usado para tornar o treinamento em grandes conjuntos de dados do armazenamento em nuvem o mais rápido, barato e escalável possível. Ele é pré-instalado no Databricks Runtime 15.2 ML.
Suporte a fótons em clusters de CPU Databricks Runtime ML
A partir do Databricks Runtime 15.2 ML, você pode acelerar suas cargas de trabalho do Spark SQL e do Spark DataFrame habilitando o Photon no cluster da CPU.
Para aplicações de aprendizado de máquina, o Photon fornece um desempenho mais rápido para casos de uso como:
- Preparação de dados usando SQL ou DataFrame API.
- Engenharia de recursos com pesquisa point-in-time.
- Análise de gráficos com GraphFrames.
Photon não melhora o desempenho de bibliotecas Python, como TensorFlow, PyTorch e XGBoost.
As APIs do Spark RDD e o Spark MLlib têm compatibilidade limitada com o Photon. Ao processar grandes conjuntos de dados usando o Spark RDD ou o Spark MLlib, você pode enfrentar problemas de memória do Spark. Consulte Problemas de memória do Spark.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 15.2 ML difere do Databricks Runtime 15.2 da seguinte maneira:
- Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
- 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
Bibliotecas
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 15.2 ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 15.2.
Nesta secção:
- Bibliotecas de nível superior
- Bibliotecas Python
- Bibliotecas R
- Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Bibliotecas de nível superior
O Databricks Runtime 15.2 ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- conjuntos de dados
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- Spark-TensorFlow Connector
- Scikit-aprender
- TensorFlow
- TensorBoard
- transformadores
Bibliotecas Python
O Databricks Runtime 15.2 ML é usado virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes de ML populares.
Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 15.2 ML também inclui os seguintes pacotes:
- hiperopt 0.2.7+db3
- Sparkdl 3.0.0_db1
- AutoML 1.26.0 |
Para reproduzir o ambiente Python do Databricks Runtime ML em seu ambiente virtual Python local, baixe o arquivo requirements-15.2.txt e execute pip install -r requirements-15.2.txt. Este comando instala todas as bibliotecas de código aberto que o Databricks Runtime ML usa, mas não instala bibliotecas desenvolvidas pelo Databricks, como databricks-automl, databricks-feature-engineeringou a bifurcação Databricks do hyperopt.
Bibliotecas Python em clusters de CPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 0.28.0 | AIOHTTP | 3.8.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | Anyio | 3.5.0 |
| Argão2-CFFI | 21.3.0 | argon2-cffi-vinculações | 21.2.0 | Astor | 0.8.1 |
| AstTokens | 2.0.5 | "Astunparse" | 1.6.3 | limite de tempo assíncrono | 4.0.2 |
| Atributos | 22.1.0 | audioleitura | 3.0.1 | azure-core | 1.30.1 |
| Azure-Cosmos | 4.3.1 | azure-identity (serviços de identidade do Azure) | 1.16.0 | Azure Storage Blob | 12.19.1 |
| Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake | 12.14.0 | Chamada de retorno | 0.2.0 | Cripta | 3.2.0 |
| BeautifulSoup4 | 4.12.2 | preto | 23.3.0 | lixívia | 4.1.0 |
| pisca | 1.4 | felicidade | 0.7.11 | Boto3 | 1.34.39 |
| Botocore | 1.34.39 | Brotli | 1.0.9 | Ferramentas de cache | 5.3.3 |
| catálogo | 2.0.10 | codificadores de categorias | 2.6.3 | certifi | 2023.7.22 |
| CFFI | 1.15.1 | Chardet | 4.0.0 | Normalizador de Charset | 2.0.4 |
| Disjuntor | 1.4.0 | clicar | 8.0.4 | CloudPathlib | 0.16.0 |
| Cloudpickle | 2.2.1 | CMDSTANPY | 1.2.2 | colorido | 0.5.6 |
| Comunicação | 0.1.2 | Confeção | 0.1.4 | ConfigParser | 5.2.0 |
| contorno | 1.0.5 | criptografia | 41.0.3 | ciclista | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.8 | Cython | 0.29.32 | dacito | 1.8.1 |
| databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Databricks-Engenharia de Características | 0.4.0 | Databricks-SDK | 0.20.0 |
| DataClasses-JSON | 0.6.4 | conjuntos de dados | 2.18.0 | DBL-TEMPO | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.2.18 | depuração | 1.6.7 | decorador | 5.1.1 |
| DeepSpeed | 0.14.0 | DeUsedXML | 0.7.1 | aneto | 0.3.6 |
| cache de disco | 5.6.3 | Distlib | 0.3.8 | dm-árvore | 0.1.8 |
| pontos de entrada | 0.4 | avaliar | 0.4.1 | executar | 0.8.3 |
| facetas-visão geral | 1.1.1 | Farama-Notificações | 0.0.4 | fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.19.1 |
| FastText | 0.9.2 | bloqueio de arquivo | 3.9.0 | Frasco | 2.2.5 |
| flatbuffers | 24.3.25 | Fonttools | 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 |
| Google-Auth (Autenticação) | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 | Google Cloud Core | 2.4.1 |
| google-armazenamento-em-nuvem | 2.10.0 | Google-CRC32C | 1.5.0 | Google-Pasta | 0.2.0 |
| google-media-reutilizável | 2.7.0 | googleapis-comuns-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 | ginásio | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 |
| H5PY | 3.10.0 | HJSON | 3.1.0 | feriados | 0.45 |
| Horovod (dança tradicional russa) | 0.28.1+DB1 | htmlmin | 0.1.12 | Núcleo Http | 1.0.5 |
| httplib2 | 0.20.2 | Disponível em: | 0.27.0 | Hugging Face Hub | 0.20.2 |
| IDNA | 3.4 | ImagemHash | 4.3.1 | imagem | 2.31.1 |
| aprendizagem não balanceada | 0.11.0 | importlib-metadados | 6.0.0 | importlib_resources | 6.4.0 |
| ipyflow-núcleo | 0.0.198 | Ipykernel | 6.25.1 | IPython | 8.15.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 8.0.4 | Isodato | 0.6.1 |
| é perigoso | 2.0.1 | Jax-Jumpy | 1.0.0 | Jedi | 0.18.1 |
| Jeepney (veículo de transporte público típico das Filipinas) | 0.7.1 | Jinja2 | 3.1.2 | JmesPath | 0.10.0 |
| Joblib | 1.2.0 | Joblibspark | 0.5.1 | jsonpatch | 1.33 |
| jsonpointer | 2,4 | jsonschema | 4.17.3 | jupyter-servidor | 1.23.4 |
| jupyter_client | 7.4.9 | jupyter_core | 5.3.0 | JupyterLab-Pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 3.0.5 | Keras | 3.1.1 | porta-chaves | 23.5.0 |
| Kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.1.13 | langchain-comunidade | 0.0.32 |
| langchain-núcleo | 0.1.41 | divisores de texto langchain | 0.0.1 | códigos de idioma | 3.3.0 |
| Langsmith | 0.1.45 | launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 |
| lazr.uri | 1.0.6 | carregador lento (lazy_loader) | 0.2 | libclang | 15.0.6.1 |
| librosa | 0.10.1 | LightGBM | 4.3.0 | LLVMLITE | 0.40.0 |
| LXML | 4.9.2 | LZ4 | 4.3.2 | Mako | 1.2.0 |
| Markdown | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 | Marcação Segura | 2.1.1 |
| Espuma | 3.21.1 | Matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-em linha | 0.1.6 |
| Mdurl | 0.1.0 | Mistune | 0.8.4 | ml-dtypes | 0.3.2 |
| mlflow-magro | 2.11.3 | mais-itertools | 8.10.0 | mosaicml-streaming | 0.7.4 |
| MPMmath | 1.3.0 | MSAL | 1.28.0 | msal-extensões | 1.1.0 |
| msgpack | 1.0.8 | multidicionário | 6.0.2 | multimétodo | 1.11.2 |
| multiprocesso | 0.70.14 | Murmurhash | 1.0.10 | mypy extensions | 0.4.3 |
| NomeX | 0.0.7 | NBMédico | 0.5.5 | nbclient | 0.5.13 |
| nbconvert | 6.5.4 | nbformat | 5.7.0 | Ninho-Asyncio | 1.5.6 |
| redex | 3.1 | ninja | 1.11.1.1 | NLTK | 3.8.1 |
| bloco de notas | 6.5.4 | notebook_shim | 0.2.2 | Dormência | 0.57.1 |
| dormência | 1.23.5 | OAuthlib | 3.2.0 | OCI | 2.125.2 |
| OpenAI | 1.14.3 | OpenCensus | 0.11.4 | contexto do opencensus | 0.1.3 |
| opt-einsum | 3.3.0 | Optree | 0.11.0 | Orjson | 3.10.0 |
| embalagem | 23.2 | pandas | 1.5.3 | PandocFilters | 1.5.0 |
| Paramiko | 3.4.0 | Parso | 0.8.3 | PathSpec | 0.10.3 |
| vítima | 0.5.3 | petastorm | 0.12.1 | Espere | 4.8.0 |
| Phik | 0.12.4 | pickleshare | 0.7.5 | Almofada | 9.4.0 |
| pip (o gestor de pacotes do Python) | 23.2.1 | plataformadirs | 3.10.0 | enredo | 5.9.0 |
| PMDARIMA | 2.0.4 | cachorrinho | 1.8.1 | Portalocker | 2.8.2 |
| Preshed | 3.0.9 | Prometheus-Cliente | 0.14.1 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.36 |
| profeta | 1.1.5 | Proto-Plus | 1.23.0 | Protobuf | 4.24.1 |
| PSUTIL | 5.9.0 | PSYCOPG2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| puro-eval | 0.2.2 | py-cpuinfo | 8.0.0 | py-espião | 0.3.14 |
| Pyarrow | 14.0.1 | Correção rápida do PyArrow | 0,6 | Piasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-módulos | 0.2.8 | Pybind11 | 2.12.0 | Pyccolo | 0.0.52 |
| Pycparser | 2.21 | Pidântico | 1.10.6 | Pigmentos | 2.15.1 |
| PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 |
| PynVML | 11.5.0 | Pyodbc | 4.0.38 | pyOpenSSL | 23.2.0 |
| Pyparsing | 3.0.9 | pirsistent | 0.18.0 | Pytesseract | 0.3.10 |
| python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.8.2 | editor de 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 | raio | 2.10.0 |
| regex | 2022.7.9 | pedidos | 2.31.0 | pedidos-oauthlib | 1.3.1 |
| Respostas | 0.13.3 | rico | 13.7.1 | RSA | 4,9 |
| s3transferência | 0.10.1 | Safetensors | 0.4.2 | scikit-imagem | 0.20.0 |
| scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.3.0 | SciPy | 1.11.1 | nascido no mar | 0.12.2 |
| Armazenamento Secreto | 3.3.1 | Enviar para o Lixo | 1.8.0 | transformadores de frases | 2.6.1 |
| Peça de frase | 0.1.99 | Ferramentas de configuração | 68.0.0 | forma | 0.44.0 |
| simplejson | 3.17.6 | seis | 1.16.0 | cortador | 0.0.7 |
| inteligente-aberto | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 |
| arquivo de som | 0.12.1 | Coador de sopa | 2,4 | SOXR | 0.3.7 |
| espaçoso | 3.7.2 | Spacy-legado | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 |
| spark-tensorflow-distribuidor | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 | SQLPARSE | 0.4.2 |
| a sério? | 2.4.8 | ssh-import-id | 5.11 | dados do stack | 0.2.0 |
| Estanio | 0.5.0 | statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.14.0 | SymPy | 1.11.1 |
| enredado em Unicode | 0.2.0 | tenacidade | 8.2.2 | TensorBoard | 2.16.2 |
| TensorBoard-Servidor de Dados | 0.7.2 | tensorboard_plugin_profile | 2.15.1 | tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) | 2.6.2.2 |
| TensorFlow CPU | 2.16.1 | TensorFlow-Estimador | 2.15.0 | TensorFlow-IO-GCS-FileSystem | 0.36.0 |
| Termcolor | 2.4.0 | terminado | 0.17.1 | Thinc | 8.2.3 |
| Threadpoolctl | 2.2.0 | ficheiro TIFF | 2021.7.2 | tiktoken | 0.5.2 |
| tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 | Tokenizadores | 0.15.0 |
| tocha | 2.2.2+CPU | Torcheval | 0.0.7 | Torchvision | 0.17.2+CPU |
| tornado | 6.3.2 | TQDM | 4.65.0 | traços | 5.7.1 |
| transformadores | 4.39.2 | Protetor de Tipografia | 2.13.3 | mecanógrafo | 0.9.4 |
| inspeção de digitação | 0.9.0 | typing_extensions (extensões de digitação) | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 |
| Ujson | 5.4.0 | Atualizações não supervisionadas | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 |
| virtualenv | 20.21.0 | visões | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
| Wasabi | 1.1.2 | wcwidth | 0.2.5 | doninha | 0.3.4 |
| codificações da web | 0.5.1 | Websocket-cliente | 0.58.0 | Werkzeug | 2.2.3 |
| wheel | 0.38.4 | widgetsnbextension | 4.0.5 | nuvem de palavras | 1.9.3 |
| embrulhado | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 |
| fios | 1.8.1 | ydata-profiling | 4.5.1 | zipp | | 3.11.0 |
Bibliotecas Python em clusters GPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 0.28.0 | AIOHTTP | 3.8.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | Anyio | 3.5.0 |
| Argão2-CFFI | 21.3.0 | argon2-cffi-vinculações | 21.2.0 | Astor | 0.8.1 |
| AstTokens | 2.0.5 | "Astunparse" | 1.6.3 | limite de tempo assíncrono | 4.0.2 |
| Atributos | 22.1.0 | audioleitura | 3.0.1 | azure-core | 1.30.1 |
| Azure-Cosmos | 4.3.1 | azure-identity (serviços de identidade do Azure) | 1.16.0 | Azure Storage Blob | 12.19.1 |
| Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake | 12.14.0 | Chamada de retorno | 0.2.0 | Cripta | 3.2.0 |
| BeautifulSoup4 | 4.12.2 | preto | 23.3.0 | lixívia | 4.1.0 |
| pisca | 1.4 | felicidade | 0.7.11 | Boto3 | 1.34.39 |
| Botocore | 1.34.39 | Brotli | 1.0.9 | Ferramentas de cache | 5.3.3 |
| catálogo | 2.0.10 | codificadores de categorias | 2.6.3 | certifi | 2023.7.22 |
| CFFI | 1.15.1 | Chardet | 4.0.0 | Normalizador de Charset | 2.0.4 |
| Disjuntor | 1.4.0 | clicar | 8.0.4 | CloudPathlib | 0.16.0 |
| Cloudpickle | 2.2.1 | CMDSTANPY | 1.2.2 | colorido | 0.5.6 |
| Comunicação | 0.1.2 | Confeção | 0.1.4 | ConfigParser | 5.2.0 |
| contorno | 1.0.5 | criptografia | 41.0.3 | ciclista | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.8 | Cython | 0.29.32 | dacito | 1.8.1 |
| databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Databricks-Engenharia de Características | 0.4.0 | Databricks-SDK | 0.20.0 |
| DataClasses-JSON | 0.6.4 | conjuntos de dados | 2.18.0 | DBL-TEMPO | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.2.18 | depuração | 1.6.7 | decorador | 5.1.1 |
| DeepSpeed | 0.14.0 | DeUsedXML | 0.7.1 | aneto | 0.3.6 |
| cache de disco | 5.6.3 | Distlib | 0.3.8 | dm-árvore | 0.1.8 |
| einops | 0.7.0 | pontos de entrada | 0.4 | avaliar | 0.4.1 |
| executar | 0.8.3 | facetas-visão geral | 1.1.1 | Farama-Notificações | 0.0.4 |
| fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.19.1 | FastText | 0.9.2 | bloqueio de arquivo | 3.9.0 |
| flash-attn | 2.5.6 | Frasco | 2.2.5 | flatbuffers | 24.3.25 |
| Fonttools | 4.25.0 | Frozenlist | 1.3.3 | FSspec | 2023.5.0 |
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| googleapis-comuns-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 |
| ginásio | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 | H5PY | 3.10.0 |
| HJSON | 3.1.0 | feriados | 0.45 | Horovod (dança tradicional russa) | 0.28.1+DB1 |
| htmlmin | 0.1.12 | Núcleo Http | 1.0.5 | httplib2 | 0.20.2 |
| Disponível em: | 0.27.0 | Hugging Face Hub | 0.20.2 | IDNA | 3.4 |
| ImagemHash | 4.3.1 | imagem | 2.31.1 | aprendizagem não balanceada | 0.11.0 |
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| jupyter_core | 5.3.0 | JupyterLab-Pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 3.0.5 |
| Keras | 3.1.1 | porta-chaves | 23.5.0 | Kiwisolver | 1.4.4 |
| langchain | 0.1.13 | langchain-comunidade | 0.0.32 | langchain-núcleo | 0.1.41 |
| divisores de texto langchain | 0.0.1 | códigos de idioma | 3.3.0 | Langsmith | 0.1.45 |
| launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 |
| carregador lento (lazy_loader) | 0.2 | libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.1 |
| LightGBM | 4.3.0 | LLVMLITE | 0.40.0 | LXML | 4.9.2 |
| LZ4 | 4.3.2 | Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 |
| markdown-it-py | 2.2.0 | Marcação Segura | 2.1.1 | Espuma | 3.21.1 |
| Matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-em linha | 0.1.6 | Mdurl | 0.1.0 |
| Mistune | 0.8.4 | ml-dtypes | 0.3.2 | mlflow-magro | 2.11.3 |
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| Murmurhash | 1.0.10 | mypy extensions | 0.4.3 | NomeX | 0.0.7 |
| NBMédico | 0.5.5 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.5.4 |
| nbformat | 5.7.0 | Ninho-Asyncio | 1.5.6 | redex | 3.1 |
| ninja | 1.11.1.1 | NLTK | 3.8.1 | bloco de notas | 6.5.4 |
| notebook_shim | 0.2.2 | Dormência | 0.57.1 | dormência | 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-NCCL-CU12 | 2.19.3 | nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.4.127 | NVIDIA-NVTX-CU12 | 12.1.105 |
| OAuthlib | 3.2.0 | OCI | 2.125.2 | OpenAI | 1.14.3 |
| OpenCensus | 0.11.4 | contexto do opencensus | 0.1.3 | opt-einsum | 3.3.0 |
| Optree | 0.11.0 | Orjson | 3.10.0 | embalagem | 23.2 |
| pandas | 1.5.3 | PandocFilters | 1.5.0 | Paramiko | 3.4.0 |
| Parso | 0.8.3 | PathSpec | 0.10.3 | vítima | 0.5.3 |
| petastorm | 0.12.1 | Espere | 4.8.0 | Phik | 0.12.4 |
| pickleshare | 0.7.5 | Almofada | 9.4.0 | pip (o gestor de pacotes do Python) | 23.2.1 |
| plataformadirs | 3.10.0 | enredo | 5.9.0 | PMDARIMA | 2.0.4 |
| cachorrinho | 1.8.1 | Portalocker | 2.8.2 | Preshed | 3.0.9 |
| Prometheus-Cliente | 0.14.1 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.36 | profeta | 1.1.5 |
| Proto-Plus | 1.23.0 | Protobuf | 4.24.1 | PSUTIL | 5.9.0 |
| PSYCOPG2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | puro-eval | 0.2.2 |
| py-cpuinfo | 8.0.0 | py-espião | 0.3.14 | Pyarrow | 14.0.1 |
| Correção rápida do PyArrow | 0,6 | Piasn1 | 0.4.8 | pyasn1-módulos | 0.2.8 |
| Pybind11 | 2.12.0 | Pyccolo | 0.0.52 | Pycparser | 2.21 |
| Pidântico | 1.10.6 | Pigmentos | 2.15.1 | PyGObject | 3.42.1 |
| PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 | PynVML | 11.5.0 |
| Pyodbc | 4.0.38 | pyOpenSSL | 23.2.0 | Pyparsing | 3.0.9 |
| pirsistent | 0.18.0 | Pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.8.2 |
| editor de 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 | raio | 2.10.0 | regex | 2022.7.9 |
| pedidos | 2.31.0 | pedidos-oauthlib | 1.3.1 | Respostas | 0.13.3 |
| rico | 13.7.1 | RSA | 4,9 | s3transferência | 0.10.1 |
| Safetensors | 0.4.2 | scikit-imagem | 0.20.0 | scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.3.0 |
| SciPy | 1.11.1 | nascido no mar | 0.12.2 | Armazenamento Secreto | 3.3.1 |
| Enviar para o Lixo | 1.8.0 | transformadores de frases | 2.6.1 | Peça de frase | 0.1.99 |
| Ferramentas de configuração | 68.0.0 | forma | 0.44.0 | simplejson | 3.17.6 |
| seis | 1.16.0 | cortador | 0.0.7 | inteligente-aberto | 5.2.1 |
| smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 | arquivo de som | 0.12.1 |
| Coador de sopa | 2,4 | SOXR | 0.3.7 | espaçoso | 3.7.2 |
| Spacy-legado | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 | spark-tensorflow-distribuidor | 1.0.0 |
| SQLAlchemy | 1.4.39 | SQLPARSE | 0.4.2 | a sério? | 2.4.8 |
| ssh-import-id | 5.11 | dados do stack | 0.2.0 | Estanio | 0.5.0 |
| statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.14.0 | SymPy | 1.11.1 | enredado em Unicode | 0.2.0 |
| tenacidade | 8.2.2 | TensorBoard | 2.16.2 | TensorBoard-Servidor de Dados | 0.7.2 |
| tensorboard_plugin_profile | 2.15.1 | tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) | 2.6.2.2 | TensorFlow | 2.16.1 |
| TensorFlow-Estimador | 2.15.0 | TensorFlow-IO-GCS-FileSystem | 0.36.0 | Termcolor | 2.4.0 |
| terminado | 0.17.1 | Thinc | 8.2.3 | Threadpoolctl | 2.2.0 |
| ficheiro TIFF | 2021.7.2 | tiktoken | 0.5.2 | tinycss2 | 1.2.1 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | Tokenizadores | 0.15.0 | tocha | 2.2.2+CU121 |
| Torcheval | 0.0.7 | Torchvision | 0.17.2+CU121 | tornado | 6.3.2 |
| TQDM | 4.65.0 | traços | 5.7.1 | transformadores | 4.39.2 |
| Tritão | 2.2.0 | Protetor de Tipografia | 2.13.3 | mecanógrafo | 0.9.4 |
| inspeção de digitação | 0.9.0 | typing_extensions (extensões de digitação) | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 |
| Ujson | 5.4.0 | Atualizações não supervisionadas | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 |
| virtualenv | 20.21.0 | visões | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
| Wasabi | 1.1.2 | wcwidth | 0.2.5 | doninha | 0.3.4 |
| codificações da web | 0.5.1 | Websocket-cliente | 0.58.0 | Werkzeug | 2.2.3 |
| wheel | 0.38.4 | widgetsnbextension | 4.0.5 | nuvem de palavras | 1.9.3 |
| embrulhado | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 |
| fios | 1.8.1 | ydata-profiling | 4.5.1 | zipp | | 3.11.0 |
| ZSTD | 1.5.5.1 |
Bibliotecas R
As bibliotecas R são idênticas às bibliotecas R no Databricks Runtime 15.2.
Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 15.2, o Databricks Runtime 15.2 ML contém os seguintes JARs:
Clusters de CPU
| ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
| 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 | 0.8.3-DB1-Faísca3.5 |
| org.mlflow | mlflow cliente | 2.11.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 (conector de Spark para TensorFlow versão 2.12) | 1.15.0 |
Clusters de GPU
| ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2,12 | 2.5.23 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2,12 | 1.7.3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-faísca-gpu_2.12 | 1.7.3 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.3-DB1-Faísca3.5 |
| org.mlflow | mlflow cliente | 2.11.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 (conector de Spark para TensorFlow versão 2.12) | 1.15.0 |