Nota
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Observação
O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para a data de fim de suporte, consulte Fim de suporte e histórico de fim de vida útil. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.
O Databricks Runtime 16.3 for Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso imediato para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 16.3 (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 TorchDistributor, DeepSpeed e Ray.
Novos recursos e melhorias
O Databricks Runtime 16.3 ML é construído sobre o Databricks Runtime 16.3. Para obter informações sobre o que há de novo no Databricks Runtime 16.3, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 16.3 (EoS).
Outras alterações
O TensorFlow 2.17.x não pode carregar a biblioteca cuDNN
É um problema conhecido no Databricks Runtime 16.3 ML que o TensorFlow 2.17.x (versão padrão) não pode acessar dispositivos GPU devido a um erro de carregamento da biblioteca cuDNN. Para corrigir esse problema, atualize o TensorFlow para a versão 2.18.x ou superior.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 16.3 ML difere do Databricks Runtime 16.3 da seguinte forma.
- Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
- CUDA 12,6
- Cublas 12.6.0.22-1
- cusolver 11.6.4.38-1
- Cupti 12.6.37-1
- cusparse 12.5.2.23-1
- cuDNN 9.3.0.75-1
- NCCL 2.22.3
- TensorRT 10.2.0.19-1
Libraries
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 16.3 ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 16.3.
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 16.3 ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- conjuntos de dados
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- Spark-TensorFlow Connector
- Scikit-learn
- streaming
- TensorFlow
- TensorBoard
- transformadores
Bibliotecas Python
O Databricks Runtime 16.3 ML é usado virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes ML populares.
Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 16.3 ML também inclui os seguintes pacotes:
- hiperopt 0.2.8+db1
- AutoML 1.30.0 |
Para reproduzir o ambiente Databricks Runtime ML Python em seu ambiente virtual Python local, baixe o arquivo requirements-16.3.txt e execute pip install -r requirements-16.3.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 ou a bifurcação Databricks do hyperopt.
Bibliotecas Python em clusters de CPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 1.4.0 | AIOHTTP | 3.9.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | Alambique | 1.14.0 |
| tipos com anotações | 0.7.0 | anyio | 4.2.0 | argcomplete | 3.5.3 |
| Argão2-CFFI | 21.3.0 | argon2-cffi-vinculações | 21.2.0 | seta | 1.2.3 |
| Astor | 0.8.1 | AstTokens | 2.0.5 | "Astunparse" | 1.6.3 |
| Async-LRU | 2.0.4 | Atributos | 23.1.0 | audioread | 3.0.1 |
| Comando automático | 2.2.2 | azure-core | 1.32.0 | Azure-Cosmos | 4.3.1 |
| azure-identity (serviços de identidade do Azure) | 1.19.0 | Azure Storage Blob | 12.23.0 | Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake | 12.17.0 |
| Babel | 2.11.0 | recuo | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | BeautifulSoup4 | 4.12.3 | preto | 24.4.2 |
| lixívia | 4.1.0 | pisca | 1.7.0 | felicidade | 0.7.11 |
| boto3 | 1.34.69 | Botocore | 1.34.69 | Brotli | 1.0.9 |
| Ferramentas de cache | 5.3.3 | catálogo | 2.0.10 | codificadores de categorias | 2.6.3 |
| certifi | 2024.6.2 | cffi | 1.16.0 | Chardet | 4.0.0 |
| Normalizador de Charset | 2.0.4 | Disjuntor | 2.0.0 | clicar | 8.1.7 |
| CloudPathlib | 0.20.0 | Cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.5 |
| colorido | 0.5.6 | colorlog | 6.9.0 | Comunicação | 0.2.1 |
| compositor | 0.29.0 | Confeção | 0.1.5 | configparser | 5.2.0 |
| contorno | 1.2.0 | coolname | 2.2.0 | criptografia | 42.0.5 |
| ciclista | 0.11.0 | cymem | 2.0.11 | Cython | 3.0.11 |
| dacito | 1.8.1 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Databricks-Engenharia de Características | 0.8.0 |
| Databricks-SDK | 0.30.0 | conjuntos de dados | 3.3.2 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.6.7 | decorador | 5.1.1 |
| DeepSpeed | 0.16.4 | defusedxml | 0.7.1 | Deprecated | 1.2.15 |
| aneto | 0.3.8 | Distlib | 0.3.8 | dm-árvore | 0.1.8 |
| convertendo docstring em markdown | 0.11 | einops | 0.8.0 | pontos de entrada | 0.4 |
| avaliar | 0.4.3 | executar | 0.8.3 | facetas-visão geral | 1.1.1 |
| Farama-Notificações | 0.0.4 | fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.21.1 | roda de texto rápido | 0.9.2 |
| bloqueio de arquivo | 3.13.1 | Flask | 2.2.5 | flatbuffers | 24.12.23 |
| Fonttools | 4.51.0 | FQDN (Nome de Domínio Completo) | 1.5.1 | Frozenlist | 1.4.0 |
| fsspec | 2023.5.0 | Futuro | 0.18.3 | gast | 0.4.0 |
| GitDB | 4.0.11 | GitPython | 3.1.37 | google-api-core | 2.20.0 |
| Google-Auth (Autenticação) | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.2.1 | Google Cloud Core | 2.4.1 |
| google-armazenamento-em-nuvem | 2.10.0 | Google-CRC32C | 1.6.0 | Google-Pasta | 0.2.0 |
| google-media-reutilizável | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.66.0 | GQL | 3.5.0 |
| GraphQL-Core | 3.2.4 | greenlet | 3.0.1 | 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 | 3.11.0 |
| hjson | 3.1.0 | feriados | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 |
| httpcore | 1.0.7 | httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.28.1 |
| Hugging Face Hub | 0.29.1 | IDNA | 3.7 | ImageHash | 4.3.1 |
| imageio | 2.33.1 | aprendizagem não balanceada | 0.12.3 | importlib-metadata | 6.0.0 |
| importlib_resources | 6.5.2 | flexionar | 7.3.1 | ipyflow-core | 0.0.201 |
| Ipykernel | 6.28.0 | IPython | 8.25.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.7.2 | isodate | 0.6.1 | isoduração | 20.11.0 |
| é perigoso | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
| jaraco.text | 3.12.1 | Jax-Jumpy | 1.0.0 | Jedi | 0.19.1 |
| Jinja2 | 3.1.4 | Jiter | 0.8.2 | jmespath | 1.0.1 |
| Joblib | 1.4.2 | Joblibspark | 0.5.1 | JSON5 | 0.9.6 |
| jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.0.0 | jsonschema | 4.19.2 |
| jsonschema-especificações | 2023.7.1 | Jupyter-Eventos | 0.10.0 | Jupyter-LSP | 2.2.0 |
| jupyter_client | 8.6.0 | jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_servidor | 2.14.1 |
| jupyter_server_terminals | 0.4.4 | Jupyterlab | 4.0.11 | JupyterLab-Pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab_server | 2.25.1 | Keras | 3.8.0 | kiwisolver | 1.4.4 |
| langchain | 0.3.19 | langchain-núcleo | 0.3.30 | divisores de texto langchain | 0.3.5 |
| códigos de idioma | 3.5.0 | Langsmith | 0.1.133 | dados_de_linguagem | 1.3.0 |
| launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 |
| carregador lento (lazy_loader) | 0.4 | libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.2 |
| LightGBM | 4.5.0 | utilitários relâmpagos | 0.11.9 | linkify-it-py | 2.0.0 |
| llvmlite | 0.42.0 | lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.2.0 |
| Marisa-Trie | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 2.1.3 | Matplotlib | 3.8.4 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
| Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 | mdurl | 0.1.0 |
| Memray | 1.15.0 | Mistune | 2.0.4 | ml-dtypes | 0.4.1 |
| mlflow-skinny | 2.15.1 | more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 |
| mosaicml-streaming | 0.11.0 | mpmath | 1.3.0 | MSAL | 1.31.1 |
| MSAL-extensões | 1.2.0 | msgpack | 1.1.0 | multidict | 6.0.4 |
| multimétodo | 1.12 | multiprocesso | 0.70.16 | Murmurhash | 1.0.12 |
| mypy | 1.10.0 | mypy extensions | 1.0.0 | NomeX | 0.0.8 |
| nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.10.0 | nbformat | 5.9.2 |
| nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.2.1 | ninja | 1.11.1.1 |
| NLTK | 3.8.1 | nodeenv | 1.9.1 | bloco de notas | 7.0.8 |
| notebook_shim | 0.2.3 | numba | 0.59.1 | numpy | 1.26.4 |
| OAuthlib | 3.2.0 | oci | 2.142.0 | OpenAI | 1.64.0 |
| OpenCensus | 0.11.4 | contexto do opencensus | 0.1.3 | OpenTelemetry API | 1.29.0 |
| OpenTelemetry SDK | 1.29.0 | Convenções Semânticas de OpenTelemetry | 0,50b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| Optree | 0.14.0 | Optuna | 3.6.1 | Optuna-Integração | 3.6.0 |
| Orjson | 3.10.14 | sobrescrições | 7.4.0 | embalagem | 24.1 |
| pandas | 1.5.3 | PandocFilters | 1.5.0 | Paramiko | 3.4.0 |
| Parso | 0.8.3 | PathSpec | 0.10.3 | vítima | 0.5.6 |
| pexpect | 4.8.0 | Phik | 0.12.4 | almofada | 10.3.0 |
| pip (o gestor de pacotes do Python) | 24,2 | platformdirs | 3.10.0 | enredo | 5.22.0 |
| Pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.4 | cachorrinho | 1.8.2 |
| Portalocker | 2.10.1 | Preshed | 3.0.9 | Prometheus-Cliente | 0.14.1 |
| kit de ferramentas de prompt | 3.0.43 | profeta | 1.1.5 | Proto-Plus | 1.25.0 |
| Protobuf | 4.24.1 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
| ptyprocess | 0.7.0 | puro-eval | 0.2.2 | py-cpuinfo | 9.0.0 |
| py-spy | 0.4.0 | Pyarrow | 15.0.2 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-módulos | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.6 | pyccolo | 0.0.65 |
| Pycparser | 2.21 | Pidântico | 2.8.2 | pydantic_core | 2.20.1 |
| Pyflakes | 3.2.0 | Pigmentos | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 |
| PyJWT | 2.7.0 | PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 5.0.1 |
| pyOpenSSL | 24.0.0 | pyparsing | 3.0.9 | Pyright | 1.1.294 |
| Pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.9.0.post0 | editor de Python | 1.0.4 |
| python-json-logger | 2.0.7 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-servidor | 1.10.0 |
| Python-Snappy | 0.6.1 | pytoolconfig | 1.2.6 | Pytorch-Ranger | 0.1.1 |
| Pytz | 2024.1 | PyWavelets | 1.5.0 | PyYAML | 6.0.1 |
| Pyzmq | 25.1.2 | Interrogatório | 2.1.0 | raio | 2.37.0 |
| referenciação | 0.30.2 | regex | 2023.10.3 | pedidos | 2.32.2 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | pedidos-cinto de ferramentas | 1.0.0 | rfc3339-verificador | 0.1.4 |
| rfc3986-validador | 0.1.1 | rico | 13.3.5 | corda | 1.12.0 |
| rpds-py | 0.10.6 | RSA | 4,9 | ruamel.yaml | 0.18.10 |
| ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | s3transfer | 0.10.2 | Safetensors | 0.4.4 |
| scikit-image | 0.23.2 | scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.4.2 | SciPy | 1.13.1 |
| nascido no mar | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | transformadores de frases | 3.4.1 |
| Peça de frase | 0.2.0 | Ferramentas de configuração | 74.0.0 | forma | 0.46.0 |
| Shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | seis | 1.16.0 |
| cortador | 0.0.8 | smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
| sniffio | 1.3.0 | arquivo de som | 0.12.1 | Coador de sopa | 2.5 |
| soxr | 0.5.0.post1 | espaçoso | 3.7.5 | Spacy-legado | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.30 | SQLPARSE | 0.4.2 |
| a sério? | 2.5.1 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.2.0 |
| Estanio | 0.5.1 | statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.14.2 | SymPy | 1.13.1 |
| organizar em tabela | 0.9.0 | enredado em Unicode | 0.2.0 | tenacidade | 8.2.2 |
| TensorBoard | 2.18.0 | TensorBoard-Servidor de Dados | 0.7.2 | TensorBoard Plugin Profile | 2.18.0 |
| tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) | 2.6.2.2 | TensorFlow | 2.18.0 | TensorFlow-Estimador | 2.15.0 |
| Termcolor | 2.5.0 | terminado | 0.17.1 | textual | 1.0.0 |
| tf_keras | 2.18.0 | Thinc | 8.2.5 | Threadpoolctl | 2.2.0 |
| ficheiro TIFF | 2023.4.12 | tiktoken | 0.7.0 | tinycss2 | 1.2.1 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | Tokenizadores | 0.21.0 | Tomli | 2.0.1 |
| tocha | 2.6.0+cpu | otimizador de tocha | 0.3.0 | Torcheval | 0.0.7 |
| torchmetrics | 1.6.0 | Torchvision | 0.21.0+cpu | tornado | 6.4.1 |
| tqdm | 4.66.4 | traitlets | 5.14.3 | transformadores | 4.49.0 |
| Protetor de Tipografia | 4.4.1 | mecanógrafo | 0.15.1 | tipos-protobuf | 3.20.3 |
| tipos-psutil | 5.9.0 | tipos-pytz | 2023.3.1.1 | tipos-PyYAML | 6.0.0 |
| tipos-de-pedidos | 2.31.0.0 | tipos de setuptools | 68.0.0.0 | seis tipos | 1.16.0 |
| tipos-urllib3 | 1.26.25.14 | typing_extensions (extensões de digitação) | 4.11.0 | UC-Micro-PY | 1.0.1 |
| Ujson | 5.10.0 | Atualizações não supervisionadas | 0.1 | uri-modelo | 1.3.0 |
| urllib3 | 1.26.16 | validadores | 0.34.0 | virtualenv | 20.26.2 |
| visões | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | Wasabi | 1.1.3 |
| wcwidth | 0.2.5 | doninha | 0.4.1 | Webcolors | 24.11.1 |
| codificações da web | 0.5.1 | Websocket-cliente | 1.8.0 | WebSockets | 11.0.3 |
| Werkzeug | 3.0.3 | whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) | 1.0.2 | wheel | 0.43.0 |
| nuvem de palavras | 1.9.4 | embrulhado | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.4.1 | Yapf | 0.33.0 |
| yarl | 1.9.3 | ydata-profiling | 4.9.0 | zipp | 3.17.0 |
| zstd | 1.5.5.1 |
Bibliotecas Python em clusters GPU
Observação
O PyTorch usa as dependências CUDA PyPI para fornecer suporte CUDA em vez das versões da biblioteca CUDA que são incorporadas no Databricks Runtime 16.3 ML.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 1.4.0 | AIOHTTP | 3.9.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | tipos com anotações | 0.7.0 |
| anyio | 4.2.0 | argcomplete | 3.5.3 | Argão2-CFFI | 21.3.0 |
| argon2-cffi-vinculações | 21.2.0 | seta | 1.2.3 | Astor | 0.8.1 |
| AstTokens | 2.0.5 | "Astunparse" | 1.6.3 | Async-LRU | 2.0.4 |
| Atributos | 23.1.0 | audioread | 3.0.1 | Comando automático | 2.2.2 |
| azure-core | 1.32.0 | Azure-Cosmos | 4.3.1 | azure-identity (serviços de identidade do Azure) | 1.19.0 |
| Azure Storage Blob | 12.23.0 | Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake | 12.17.0 | Babel | 2.11.0 |
| recuo | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt | 3.2.0 |
| BeautifulSoup4 | 4.12.3 | preto | 24.4.2 | lixívia | 4.1.0 |
| pisca | 1.7.0 | felicidade | 0.7.11 | boto3 | 1.34.69 |
| Botocore | 1.34.69 | Brotli | 1.0.9 | Ferramentas de cache | 5.3.3 |
| catálogo | 2.0.10 | codificadores de categorias | 2.6.3 | certifi | 2024.6.2 |
| cffi | 1.16.0 | Chardet | 4.0.0 | Normalizador de Charset | 2.0.4 |
| Disjuntor | 2.0.0 | clicar | 8.1.7 | CloudPathlib | 0.20.0 |
| Cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.5 | colorido | 0.5.6 |
| colorlog | 6.9.0 | Comunicação | 0.2.1 | compositor | 0.29.0 |
| Confeção | 0.1.5 | configparser | 5.2.0 | contorno | 1.2.0 |
| coolname | 2.2.0 | criptografia | 42.0.5 | ciclista | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.11 | Cython | 3.0.11 | dacito | 1.8.1 |
| databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Databricks-Engenharia de Características | 0.8.0 | Databricks-SDK | 0.30.0 |
| conjuntos de dados | 3.3.2 | dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 |
| debugpy | 1.6.7 | decorador | 5.1.1 | DeepSpeed | 0.16.4 |
| defusedxml | 0.7.1 | Deprecated | 1.2.15 | aneto | 0.3.8 |
| Distlib | 0.3.8 | dm-árvore | 0.1.8 | convertendo docstring em markdown | 0.11 |
| einops | 0.8.0 | pontos de entrada | 0.4 | avaliar | 0.4.3 |
| executar | 0.8.3 | facetas-visão geral | 1.1.1 | Farama-Notificações | 0.0.4 |
| fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.21.1 | roda de texto rápido | 0.9.2 | bloqueio de arquivo | 3.13.1 |
| flash-attn | 2.7.4.post1 | Flask | 2.2.5 | flatbuffers | 24.12.23 |
| Fonttools | 4.51.0 | FQDN (Nome de Domínio Completo) | 1.5.1 | Frozenlist | 1.4.0 |
| fsspec | 2023.5.0 | Futuro | 0.18.3 | gast | 0.4.0 |
| GitDB | 4.0.11 | GitPython | 3.1.37 | google-api-core | 2.20.0 |
| Google-Auth (Autenticação) | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.2.1 | Google Cloud Core | 2.4.1 |
| google-armazenamento-em-nuvem | 2.10.0 | Google-CRC32C | 1.6.0 | Google-Pasta | 0.2.0 |
| google-media-reutilizável | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.66.0 | GQL | 3.5.0 |
| GraphQL-Core | 3.2.4 | greenlet | 3.0.1 | 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 | 3.11.0 |
| hjson | 3.1.0 | feriados | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 |
| httpcore | 1.0.7 | httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.28.1 |
| Hugging Face Hub | 0.29.0 | IDNA | 3.7 | ImageHash | 4.3.1 |
| imageio | 2.33.1 | aprendizagem não balanceada | 0.12.3 | importlib-metadata | 6.0.0 |
| importlib_resources | 6.5.2 | flexionar | 7.3.1 | ipyflow-core | 0.0.201 |
| Ipykernel | 6.28.0 | IPython | 8.25.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.7.2 | isodate | 0.6.1 | isoduração | 20.11.0 |
| é perigoso | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
| jaraco.text | 3.12.1 | Jax-Jumpy | 1.0.0 | Jedi | 0.19.1 |
| Jinja2 | 3.1.4 | Jiter | 0.8.2 | jmespath | 1.0.1 |
| Joblib | 1.4.2 | Joblibspark | 0.5.1 | JSON5 | 0.9.6 |
| jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.0.0 | jsonschema | 4.19.2 |
| jsonschema-especificações | 2023.7.1 | Jupyter-Eventos | 0.10.0 | Jupyter-LSP | 2.2.0 |
| jupyter_client | 8.6.0 | jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_servidor | 2.14.1 |
| jupyter_server_terminals | 0.4.4 | Jupyterlab | 4.0.11 | JupyterLab-Pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab_server | 2.25.1 | Keras | 3.8.0 | kiwisolver | 1.4.4 |
| langchain | 0.3.19 | langchain-núcleo | 0.3.30 | divisores de texto langchain | 0.3.5 |
| códigos de idioma | 3.5.0 | Langsmith | 0.1.133 | dados_de_linguagem | 1.3.0 |
| launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 |
| carregador lento (lazy_loader) | 0.4 | libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.2 |
| LightGBM | 4.5.0 | utilitários relâmpagos | 0.11.9 | linkify-it-py | 2.0.0 |
| llvmlite | 0.42.0 | lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.2.0 |
| Marisa-Trie | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 2.1.3 | Matplotlib | 3.8.4 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
| Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 | mdurl | 0.1.0 |
| Memray | 1.15.0 | Mistune | 2.0.4 | ml-dtypes | 0.4.1 |
| mlflow-skinny | 2.15.1 | more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 |
| mosaicml-streaming | 0.11.0 | mpmath | 1.3.0 | MSAL | 1.31.1 |
| MSAL-extensões | 1.2.0 | msgpack | 1.1.0 | multidict | 6.0.4 |
| multimétodo | 1.12 | multiprocesso | 0.70.16 | Murmurhash | 1.0.12 |
| mypy | 1.10.0 | mypy extensions | 1.0.0 | NomeX | 0.0.8 |
| nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.10.0 | nbformat | 5.9.2 |
| nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.2.1 | ninja | 1.11.1.1 |
| NLTK | 3.8.1 | nodeenv | 1.9.1 | bloco de notas | 7.0.8 |
| notebook_shim | 0.2.3 | numba | 0.59.1 | numpy | 1.26.4 |
| nvidia-cublas-cu12 | 12.4.5.8 | nvidia-cuda-cupti-cu12 | 12.4.127 | nvidia-cuda-nvrtc-cu12 | 12.4.127 |
| nvidia-cuda-runtime-cu12 | 12.4.127 | NVIDIA-CUDNN-CU12 | 9.1.0.70 | nvidia-cufft-cu12 | 11.2.1.3 |
| nvidia-curand-cu12 | 10.3.5.147 | NVIDIA-CUSOLVER-CU12 | 11.6.1.9 | nvidia-cusparse-cu12 | 12.3.1.170 |
| NVIDIA-NCCL-CU12 | 2.21.5 | nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.4.127 | NVIDIA-NVTX-CU12 | 12.4.127 |
| OAuthlib | 3.2.0 | oci | 2.142.0 | OpenAI | 1.64.0 |
| OpenCensus | 0.11.4 | contexto do opencensus | 0.1.3 | OpenTelemetry API | 1.29.0 |
| OpenTelemetry SDK | 1.29.0 | Convenções Semânticas de OpenTelemetry | 0,50b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| Optree | 0.14.0 | Optuna | 3.6.1 | Optuna-Integração | 3.6.0 |
| Orjson | 3.10.14 | sobrescrições | 7.4.0 | embalagem | 24.1 |
| pandas | 1.5.3 | PandocFilters | 1.5.0 | Paramiko | 3.4.0 |
| Parso | 0.8.3 | PathSpec | 0.10.3 | vítima | 0.5.6 |
| pexpect | 4.8.0 | Phik | 0.12.4 | almofada | 10.3.0 |
| pip (o gestor de pacotes do Python) | 24,2 | platformdirs | 3.10.0 | enredo | 5.22.0 |
| Pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.4 | cachorrinho | 1.8.2 |
| Portalocker | 2.10.1 | Preshed | 3.0.9 | Prometheus-Cliente | 0.14.1 |
| kit de ferramentas de prompt | 3.0.43 | profeta | 1.1.5 | Proto-Plus | 1.25.0 |
| Protobuf | 4.24.1 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
| ptyprocess | 0.7.0 | puro-eval | 0.2.2 | py-cpuinfo | 9.0.0 |
| py-spy | 0.4.0 | Pyarrow | 15.0.2 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-módulos | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.6 | pyccolo | 0.0.65 |
| Pycparser | 2.21 | Pidântico | 2.8.2 | pydantic_core | 2.20.1 |
| Pyflakes | 3.2.0 | Pigmentos | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 |
| PyJWT | 2.7.0 | PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 5.0.1 |
| pyOpenSSL | 24.0.0 | pyparsing | 3.0.9 | Pyright | 1.1.294 |
| Pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.9.0.post0 | editor de Python | 1.0.4 |
| python-json-logger | 2.0.7 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-servidor | 1.10.0 |
| Python-Snappy | 0.6.1 | pytoolconfig | 1.2.6 | Pytorch-Ranger | 0.1.1 |
| Pytz | 2024.1 | PyWavelets | 1.5.0 | PyYAML | 6.0.1 |
| Pyzmq | 25.1.2 | Interrogatório | 2.1.0 | raio | 2.37.0 |
| referenciação | 0.30.2 | regex | 2023.10.3 | pedidos | 2.32.2 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | pedidos-cinto de ferramentas | 1.0.0 | rfc3339-verificador | 0.1.4 |
| rfc3986-validador | 0.1.1 | rico | 13.3.5 | corda | 1.12.0 |
| rpds-py | 0.10.6 | RSA | 4,9 | ruamel.yaml | 0.18.10 |
| ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | s3transfer | 0.10.2 | Safetensors | 0.4.4 |
| scikit-image | 0.23.2 | scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.4.2 | SciPy | 1.13.1 |
| nascido no mar | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | transformadores de frases | 3.4.1 |
| Peça de frase | 0.2.0 | Ferramentas de configuração | 74.0.0 | forma | 0.46.0 |
| Shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | seis | 1.16.0 |
| cortador | 0.0.8 | smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
| sniffio | 1.3.0 | arquivo de som | 0.12.1 | Coador de sopa | 2.5 |
| soxr | 0.5.0.post1 | espaçoso | 3.7.5 | Spacy-legado | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.30 | SQLPARSE | 0.4.2 |
| a sério? | 2.5.1 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.2.0 |
| Estanio | 0.5.1 | statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.14.2 | SymPy | 1.13.1 |
| organizar em tabela | 0.9.0 | enredado em Unicode | 0.2.0 | tenacidade | 8.2.2 |
| TensorBoard | 2.18.0 | TensorBoard-Servidor de Dados | 0.7.2 | TensorBoard Plugin Profile | 2.18.0 |
| tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) | 2.6.2.2 | TensorFlow | 2.18.0 | TensorFlow-Estimador | 2.15.0 |
| Termcolor | 2.5.0 | terminado | 0.17.1 | textual | 1.0.0 |
| tf_keras | 2.18.0 | Thinc | 8.2.5 | Threadpoolctl | 2.2.0 |
| ficheiro TIFF | 2023.4.12 | tiktoken | 0.7.0 | tinycss2 | 1.2.1 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | Tokenizadores | 0.21.0 | Tomli | 2.0.1 |
| tocha | 2.6.0+cu124 | otimizador de tocha | 0.3.0 | Torcheval | 0.0.7 |
| torchmetrics | 1.6.0 | Torchvision | 0.21.0+cu124 | tornado | 6.4.1 |
| tqdm | 4.66.4 | traitlets | 5.14.3 | transformadores | 4.49.0 |
| Tritão | 3.1.0 | Protetor de Tipografia | 4.4.1 | mecanógrafo | 0.15.1 |
| tipos-protobuf | 3.20.3 | tipos-psutil | 5.9.0 | tipos-pytz | 2023.3.1.1 |
| tipos-PyYAML | 6.0.0 | tipos-de-pedidos | 2.31.0.0 | tipos de setuptools | 68.0.0.0 |
| seis tipos | 1.16.0 | tipos-urllib3 | 1.26.25.14 | typing_extensions (extensões de digitação) | 4.11.0 |
| UC-Micro-PY | 1.0.1 | Ujson | 5.10.0 | Atualizações não supervisionadas | 0.1 |
| uri-modelo | 1.3.0 | urllib3 | 1.26.16 | validadores | 0.34.0 |
| virtualenv | 20.26.2 | visões | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
| Wasabi | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.5 | doninha | 0.4.1 |
| Webcolors | 24.11.1 | codificações da web | 0.5.1 | Websocket-cliente | 1.8.0 |
| WebSockets | 11.0.3 | Werkzeug | 3.0.3 | whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) | 1.0.2 |
| wheel | 0.43.0 | nuvem de palavras | 1.9.4 | embrulhado | 1.14.1 |
| xgboost | 2.0.3 | xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.4.1 |
| Yapf | 0.33.0 | yarl | 1.9.3 | ydata-profiling | 4.9.0 |
| zipp | 3.17.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Bibliotecas R
As bibliotecas R são idênticas às bibliotecas R no Databricks Runtime 16.3.
Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 16.3, o Databricks Runtime 16.3 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 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow cliente | 2.15.1 |
| 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-spark-gpu_2.12 | 1.7.3 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow cliente | 2.15.1 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 (conector de Spark para TensorFlow versão 2.12) | 1.15.0 |