Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Замечание
Поддержка этой версии databricks Runtime закончилась. Для получения информации о дате окончания поддержки см. историю окончания поддержки и окончания срока службы. Для всех поддерживаемых версий Databricks Runtime см. заметки о версиях выпуска и совместимости Databricks Runtime.
Databricks Runtime 14.1 для машинного обучения предлагает готовую средуto-go для машинного обучения и Data Science, основанную на Databricks Runtime 14.1 (EoS). Databricks Runtime ML содержит множество популярных библиотек машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch и XGBoost. Databricks Runtime ML включает AutoML – средство для автоматического обучения конвейеров машинного обучения. Databricks Runtime ML также поддерживает распределённое глубокое обучение с помощью Horovod.
Новые функции и улучшения
Databricks Runtime 14.1 ML построен на основе Databricks Runtime 14.1. Сведения о новых возможностях Databricks Runtime 14.1, включая Apache Spark MLlib и SparkR, см. в заметках о выпуске Databricks Runtime 14.1 (EoS).
Усовершенствования в AutoML
Автоматически созданные блокноты теперь сохраняются как артефакты MLflow.
Улучшения в Databricks Feature Store
Теперь вы можете автоматически выводить и записывать входной пример при регистрации модели. Для этого задайте для infer_model_example значение True при вызове log_model. Пример основан на обучающих данных, указанных в параметре training_set .
Дополнительные сведения о Databricks Feature Store см. в разделе Databricks Feature Store.
Системная среда
Системная среда в Databricks Runtime 14.1 ML отличается от Databricks Runtime 14.1 следующим образом:
-
DBUtils: Databricks Runtime ML не включает служебную программу библиотеки (dbutils.library) (устаревшая версия).
Вместо нее используйте команды
%pip. См. статью Библиотеки Python, привязанные к блокноту. - Для кластеров GPU в Databricks Runtime ML входят следующие библиотеки GPU NVIDIA:
- CUDA 11.8
- cuDNN 8.9.0.131-1
- NCCL 2.15.5
- TensorRT 8.5.3-1
Databricks Runtime 14.1 ML включает XGBoost 1.7.6, который не поддерживает кластеры GPU с возможностями вычислений 5.2 и ниже.
Библиотеки
В следующих разделах перечислены библиотеки, включенные в Databricks Runtime 14.1 ML, которые отличаются от библиотек, включенных в Databricks Runtime 14.1.
В этом разделе:
- Библиотеки верхнего уровня
- Библиотеки Python
- Библиотеки R
- Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.12)
Библиотеки верхнего уровня
Databricks Runtime 14.1 ML включает следующие библиотеки верхнего уровня:
- Граффреймы
- Horovod и HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector (соединитель для Spark и TensorFlow)
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
Библиотеки Python
Databricks Runtime 14.1 ML использует Virtualenv для управления пакетами Python и включает множество популярных пакетов машинного обучения.
Помимо пакетов, указанных в следующих разделах, Databricks Runtime 14.1 ML также включает следующие пакеты:
- Hyperopt 0.2.7+db4
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.22.0
Чтобы воспроизвести среду выполнения Python Databricks в вашей локальной виртуальной среде Python, скачайте файл requirements-14.1.txt и запустите pip install -r requirements-14.1.txt. Эта команда устанавливает все библиотеки с открытым исходным кодом, которые использует Databricks Runtime ML, но не устанавливает библиотеки, разработанные Databricks, такие как databricks-automl, databricks-feature-store или форк Databricks hyperopt.
Библиотеки Python в кластерах ЦП
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | ускорить | 0.21.0 | aiohttp | 3.8.5 |
| aiosignal | 1.3.1 | anyio | 3.5.0 | директории приложений | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-связки | 21.2.0 | Астор | 0.8.1 |
| асттокенс | 2.0.5 | астунпарс | 1.6.3 | асинхронный таймаут | 4.0.3 |
| атрибуты | 22.1.0 | аудиочтение | 3.0.0 | azure-core | 1.29.1 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob (облако сохранения Azure) | 12.18.1 | хранилище файлов данных Azure Data Lake | 12.13.1 |
| Обратный вызов | 0.2.0 | bcrypt (алгоритм хеширования паролей) | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.11.1 |
| черный | 22.6.0 | отбеливатель | 4.1.0 | указатель поворота | 1.4 |
| блаженство | 0.7.10 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.96 |
| инструменты для кэша | 5.3.1 | каталог | 2.0.9 | кодировщики категорий | 2.6.2 |
| сертификат | 2022.12.7 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| нормализатор кодировки | 2.0.4 | щелчок | 8.0.4 | Клаудпикл | 2.0.0 |
| cmdstanpy | 1.1.0 | коммуникация | 0.1.2 | конфеты | 0.1.3 |
| конфигпарсер | 5.2.0 | Contourpy | 1.0.5 | преобразовать дату | 2.4.0 |
| криптография | 39.0.1 | велосипедист | 0.11.0 | цимем | 2.0.8 |
| Cython | 0.29.32 | дацит | 1.8.1 | Databricks-AutoML-Runtime | 0.2.19 |
| Databricks-cli (интерфейс командной строки для работы с Databricks) | 0.17.7 | databricks-feature-store (магазин функций Databricks) | 0.15.1 | databricks-sdk | 0.1.6 |
| dataclasses-json | 0.5.14 | Наборы данных | 2.14.4 | dbl-tempo | 0.1.23 |
| dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 | декоратор | 5.1.1 |
| DeepSpeed | 0.10.0 | defusedxml | 0.7.1 | укроп | 0.3.6 |
| дисковый кеш | 5.6.3 | Дистлиб | 0.3.7 | Конвертация docstring в markdown | 0.11 |
| точки входа | 0,4 | эфем | 4.1.4 | оценивать | 0.4.0 |
| исполнение | 0.8.3 | Обзор аспектов | 1.1.1 | fastapi | 0.98.0 |
| fastjsonschema | 2.18.0 | FastText | 0.9.2 | файловая блокировка | 3.9.0 |
| Фляжка | 2.2.5 | FlatBuffers | 26.05.23 | шрифтовые инструменты | 4.25.0 |
| замороженный список | 1.4.0 | fsspec | 2022.11.0 | будущее | 0.18.3 |
| гаст | 0.4.0 | Библиотека среды выполнения GCC | 1.10.0 | gitdb | 4.0.10 |
| GitPython | 3.1.27 | google-api-core | 2.11.1 | google-auth (аутентификация от Google) | 2.21.0 |
| google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-cloud-core (основной модуль Google Cloud) | 2.3.3 | облачное хранилище Google | 2.10.0 |
| google-crc32c | 1.5.0 | гугл-паста | 0.2.0 | гугл-возобновляемые-медиа | 2.6.0 |
| googleapis-common-protos (общие протоколы googleapis) | 1.60.0 | гринлет | 2.0.1 | grpcio | 1.48.2 |
| grpcio-status | 1.48.1 | гуникорн | 20.1.0 | интерфейс программирования приложений gviz | 1.10.0 |
| h11 | 0.14.0 | h5py | 3.7.0 | hjson | 3.1.0 |
| каникулы | 0,30 | Horovod | 0.28.1 | htmlmin | 0.1.12 |
| httplib2 | 0.20.2 | инструменты для HTTP | 0.6.0 | платформа huggingface-hub | 0.14.1 |
| IDNA | 3.4 | ImageHash (Хэш изображений) | 4.3.1 | imbalanced-learn (библиотека Python для работы с несбалансированными данными) | 0.10.1 |
| importlib-metadata | 4.11.3 | importlib-resources | 6.0.1 | ipykernel | 6.25.0 |
| ipython | 8.14.0 | ipython-genutils (утилиты для iPython) | 0.2.0 | ipywidgets (виджеты для IPython) | 7.7.2 |
| isodate (стандартная дата ISO) | 0.6.1 | это опасно | 2.0.1 | джедаи | 0.18.1 |
| джипни | 0.7.1 | Джинджа2 | 3.1.2 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | jsonschema (JSON-схема) | 4.17.3 |
| Джупитер-клиент | 7.3.4 | jupyter-сервер | 1.23.4 | jupyter_core (ядро Jupyter) | 5.2.0 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-мини-приложения | 1.0.0 | Керас | 2.13.1 |
| ключница | 23.5.0 | Кивисолвер | 1.4.4 | Лангчейн | 0.0.267 |
| языковые коды | 3.3.0 | langsmith | 0.0.38 | launchpadlib | 1.10.16 |
| lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | ленивый загрузчик | 0,3 |
| libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.1 | LightGBM (фреймворк для машинного обучения) | 4.0.0 |
| llvmlite | 0.39.1 | Лунный календарь | 0.0.9 | lxml | 4.9.1 |
| Мако | 1.2.0 | Markdown (язык разметки) | 3.4.1 | MarkupSafe | 2.1.1 |
| зефир | 3.20.1 | matplotlib | 3.7.0 | матплотлиб-инлайн | 0.1.6 |
| МакКейб | 0.7.0 | Мистун | 0.8.4 | mlflow-skinny (упрощённая версия пакета mlflow) | 2.7.1 |
| more-itertools | 8.10.0 | mpmath | 1.2.1 | msgpack | 1.0.5 |
| мультидикт | 6.0.4 | мультиметод | 1.9.1 | многопроцессорный | 0.70.14 |
| murmurhash (алгоритм хеширования MurmurHash) | 1.0.10 | mypy-extensions (расширения для mypy) | 0.4.3 | nbclassic | 0.5.2 |
| nbclient | 0.5.13 | Перекодировщик nbconvert | 6.5.4 | nbformat | 5.7.0 |
| nest-asyncio | 1.5.6 | networkx | 2.8.4 | ниндзя | 1.11.1 |
| nltk (Natural Language Toolkit) | 3.7 | nodeenv | 1.8.0 | записная книжка | 6.5.2 |
| ноутбук_шим | 0.2.2 | намба | 0.56.4 | numexpr | 2.8.4 |
| numpy (библиотека для работы с массивами и матрицами в Python) | 1.23.5 | OAuthlib | 3.2.0 | openai | 0.27.8 |
| openapi-schema-pydantic | 1.2.4 | opt-einsum | 3.3.0 | упаковка | 22,0 |
| Панды | 1.5.3 | пандокфильтры | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 |
| Парсо | 0.8.3 | спецификация пути | 0.10.3 | патия | 0.10.2 |
| простак | 0.5.3 | petastorm | 0.12.1 | pexpect (библиотека Python для автоматизации взаимодействия с приложениями) | 4.8.0 |
| фик | 0.12.3 | Пиклшэр | 0.7.5 | Подушка | 9.4.0 |
| пит | 22.3.1 | Platformdirs | 2.5.2 | библиотека Plotly для визуализации данных | 5.9.0 |
| менеджер плагинов Pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.3 | пёс | 1.4.0 |
| придавленный | 3.0.9 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit (инструментарий подсказок) | 3.0.36 |
| пророк | 1.1.4 | protobuf (протобуф) | 4.24.0 | psutil (пакет Python для работы с процессами и системами) | 5.9.0 |
| psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | пьюр-эвэл | 0.2.2 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | pyarrow | 8.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.11.1 | pycparser | 2.21 |
| pydantic (библиотека Python для валидации данных) | 1.10.6 | pyflakes (аналитический инструмент для Python) | 3.0.1 | Пигменты | 2.11.2 |
| PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | PyMeeus | 0.5.12 |
| PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc — библиотека Python для работы с базами данных через ODBC | 4.0.32 | pyparsing (библиотека для синтаксического анализа в Python) | 3.0.9 |
| pyright | 1.1.294 | пирсистент | 0.18.0 | pytesseract | 0.3.10 |
| python-dateutil (библиотека для работы с датами и временем в Python) | 2.8.2 | python-dotenv | 1.0.0 | редактор Python | 1.0.4 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 | python-lsp-server (сервер Python LSP) | 1.7.1 | Pytoolconfig | 1.2.5 |
| pytz (библиотека Python для работы с часовыми поясами) | июль 2022 года | PyWavelets | 1.4.1 | PyYAML | 6,0 |
| pyzmq | 23.2.0 | regex | 2022.7.9 | Запросы | 2.28.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | Ответы | 0.18.0 | верёвка | 1.7.0 |
| rsa | 4,9 | s3transfer | 0.6.2 | файлы safetensors | 0.3.3 |
| scikit-learn (библиотека машинного обучения) | 1.1.1 | мореборн | 0.12.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
| Send2Trash | 1.8.0 | преобразователи предложений (sentence-transformers) | 2.2.2 | предложение | 0.1.99 |
| setuptools (пакет для установки и управления Python-пакетами) | 65.6.3 | шап | 0.42.1 | simplejson | 3.17.6 |
| шесть | 1.16.0 | Нарезчик | 0.0.7 | смарт-оупен | 5.2.1 |
| сммап | 5.0.0 | сниффио | 1.2.0 | аудиофайл | 0.12.1 |
| ситечко для супа | 2.3.2.post1 | soxr | 0.3.6 | просторный | 3.6.1 |
| spacy-legacy | 3.0.12 | спейси-логгеры | 1.0.5 | spark-tensorflow-distributor (дистрибьютор для TensorFlow на Spark) | 1.0.0 |
| SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 | серьёзно? | 2.4.7 |
| ssh-import-id (импортировать идентификатор SSH) | 5.11 | стековые данные | 0.2.0 | старлетка | 0.27.0 |
| statsmodels (библиотека Python для статистического моделирования) | 0.13.5 | SymPy | 1.11.1 | составлять таблицу | 0.8.10 |
| Запутавшийся в юникоде | 0.2.0 | упорство | 8.1.0 | ТензорБорд | 2.13.0 |
| tensorboard-data-server (сервер данных TensorBoard) | 0.7.1 | плагин профилирования для TensorBoard | 2.13.1 | Тензорфлоу-ЦП | 2.13.0 |
| TensorFlow Estimator | 2.13.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem (файловая система GCS для Tensorflow IO) | 0.34.0 | термколор | 2.3.0 |
| закончено | 0.17.1 | тонкий | 8.1.12 | Threadpoolctl | 2.2.0 |
| тиктокен | 0.4.0 | tinycss2 | 1.2.1 | токенизация-рт | 4.2.1 |
| токенизаторы | 0.13.3 | томли | 2.0.1 | факел | 2.0.1+цп |
| torchvision (библиотека PyTorch для компьютерного зрения) | 0.15.2+CPU | торнадо | 6.1 | tqdm | 4.64.1 |
| Трейтлеты | 5.7.1 | Трансформаторы | 4.31.0 | типгард | 2.13.3 |
| машинистка / печатник / типировщик | 0.9.0 | ввод текста и проверка | 0.9.0 | typing_extensions (расширения для ввода текста) | 4.4.0 |
| ujson | 5.4.0 | автоматические обновления без участия пользователя | 0,1 | urllib3 | 1.26.14 |
| uvicorn | 0.23.2 | uvloop | 0.17.0 | virtualenv | 20.16.7 |
| Видения | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | васаби | 1.1.2 |
| watchfiles | 0.20.0 | wcwidth (ширина символа в Unicode) | 0.2.5 | веб-энкодинги | 0.5.1 |
| websocket-клиент | 0.58.0 | websockets | 11.0.3 | Инструмент | 2.2.2 |
| чтоэто за патч | 1.0.2 | колесо | 0.38.4 | widgetsnbextension | 3.6.1 |
| облако слов | 1.9.2 | завёрнут | 1.14.1 | xgboost | 1.7.6 |
| xxhash | 3.3.0 | yapf (форматировщик Python кода) | 0.31.0 | ярл | 1.9.2 |
| ydata-profiling | 4.2.0 | ZIPP | 3.11.0 |
Библиотеки Python в кластерах GPU
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | ускорить | 0.21.0 | aiohttp | 3.8.5 |
| aiosignal | 1.3.1 | anyio | 3.5.0 | директории приложений | 1.4.4 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-связки | 21.2.0 | Астор | 0.8.1 |
| асттокенс | 2.0.5 | астунпарс | 1.6.3 | асинхронный таймаут | 4.0.3 |
| атрибуты | 22.1.0 | аудиочтение | 3.0.0 | azure-core | 1.29.1 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob (облако сохранения Azure) | 12.18.1 | хранилище файлов данных Azure Data Lake | 12.13.1 |
| Обратный вызов | 0.2.0 | bcrypt (алгоритм хеширования паролей) | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.11.1 |
| черный | 22.6.0 | отбеливатель | 4.1.0 | указатель поворота | 1.4 |
| блаженство | 0.7.10 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.96 |
| инструменты для кэша | 5.3.1 | каталог | 2.0.9 | кодировщики категорий | 2.6.2 |
| сертификат | 2022.12.7 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
| нормализатор кодировки | 2.0.4 | щелчок | 8.0.4 | Клаудпикл | 2.0.0 |
| cmake | 3.27.5 | cmdstanpy | 1.1.0 | коммуникация | 0.1.2 |
| конфеты | 0.1.3 | конфигпарсер | 5.2.0 | Contourpy | 1.0.5 |
| преобразовать дату | 2.4.0 | криптография | 39.0.1 | велосипедист | 0.11.0 |
| цимем | 2.0.8 | Cython | 0.29.32 | дацит | 1.8.1 |
| Databricks-AutoML-Runtime | 0.2.19 | Databricks-cli (интерфейс командной строки для работы с Databricks) | 0.17.7 | databricks-feature-store (магазин функций Databricks) | 0.15.1 |
| databricks-sdk | 0.1.6 | dataclasses-json | 0.5.14 | Наборы данных | 2.14.4 |
| dbl-tempo | 0.1.23 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 |
| декоратор | 5.1.1 | DeepSpeed | 0.10.0 | defusedxml | 0.7.1 |
| укроп | 0.3.6 | дисковый кеш | 5.6.3 | Дистлиб | 0.3.7 |
| Конвертация docstring в markdown | 0.11 | einops | 0.6.1 | точки входа | 0,4 |
| эфем | 4.1.4 | оценивать | 0.4.0 | исполнение | 0.8.3 |
| Обзор аспектов | 1.1.1 | fastapi | 0.98.0 | fastjsonschema | 2.18.0 |
| FastText | 0.9.2 | файловая блокировка | 3.9.0 | flash-attn | 2.0.8 |
| Фляжка | 2.2.5 | FlatBuffers | 26.05.23 | шрифтовые инструменты | 4.25.0 |
| замороженный список | 1.4.0 | fsspec | 2022.11.0 | будущее | 0.18.3 |
| гаст | 0.4.0 | Библиотека среды выполнения GCC | 1.10.0 | gitdb | 4.0.10 |
| GitPython | 3.1.27 | google-api-core | 2.11.1 | google-auth (аутентификация от Google) | 2.21.0 |
| google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-cloud-core (основной модуль Google Cloud) | 2.3.3 | облачное хранилище Google | 2.10.0 |
| google-crc32c | 1.5.0 | гугл-паста | 0.2.0 | гугл-возобновляемые-медиа | 2.6.0 |
| googleapis-common-protos (общие протоколы googleapis) | 1.60.0 | гринлет | 2.0.1 | grpcio | 1.48.2 |
| grpcio-status | 1.48.1 | гуникорн | 20.1.0 | интерфейс программирования приложений gviz | 1.10.0 |
| h11 | 0.14.0 | h5py | 3.7.0 | hjson | 3.1.0 |
| каникулы | 0,30 | Horovod | 0.28.1 | htmlmin | 0.1.12 |
| httplib2 | 0.20.2 | инструменты для HTTP | 0.6.0 | платформа huggingface-hub | 0.14.1 |
| IDNA | 3.4 | ImageHash (Хэш изображений) | 4.3.1 | imbalanced-learn (библиотека Python для работы с несбалансированными данными) | 0.10.1 |
| importlib-metadata | 4.11.3 | importlib-resources | 6.0.1 | ipykernel | 6.25.0 |
| ipython | 8.14.0 | ipython-genutils (утилиты для iPython) | 0.2.0 | ipywidgets (виджеты для IPython) | 7.7.2 |
| isodate (стандартная дата ISO) | 0.6.1 | это опасно | 2.0.1 | джедаи | 0.18.1 |
| джипни | 0.7.1 | Джинджа2 | 3.1.2 | jmespath | 0.10.0 |
| joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | jsonschema (JSON-схема) | 4.17.3 |
| Джупитер-клиент | 7.3.4 | jupyter-сервер | 1.23.4 | jupyter_core (ядро Jupyter) | 5.2.0 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-мини-приложения | 1.0.0 | Керас | 2.13.1 |
| ключница | 23.5.0 | Кивисолвер | 1.4.4 | Лангчейн | 0.0.267 |
| языковые коды | 3.3.0 | langsmith | 0.0.38 | launchpadlib | 1.10.16 |
| lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | ленивый загрузчик | 0,3 |
| libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.1 | LightGBM (фреймворк для машинного обучения) | 4.0.0 |
| литерал | 16.0.6 | llvmlite | 0.39.1 | Лунный календарь | 0.0.9 |
| lxml | 4.9.1 | Мако | 1.2.0 | Markdown (язык разметки) | 3.4.1 |
| MarkupSafe | 2.1.1 | зефир | 3.20.1 | matplotlib | 3.7.0 |
| матплотлиб-инлайн | 0.1.6 | МакКейб | 0.7.0 | Мистун | 0.8.4 |
| mlflow-skinny (упрощённая версия пакета mlflow) | 2.7.1 | more-itertools | 8.10.0 | mpmath | 1.2.1 |
| msgpack | 1.0.5 | мультидикт | 6.0.4 | мультиметод | 1.9.1 |
| многопроцессорный | 0.70.14 | murmurhash (алгоритм хеширования MurmurHash) | 1.0.10 | mypy-extensions (расширения для mypy) | 0.4.3 |
| nbclassic | 0.5.2 | nbclient | 0.5.13 | Перекодировщик nbconvert | 6.5.4 |
| nbformat | 5.7.0 | nest-asyncio | 1.5.6 | networkx | 2.8.4 |
| ниндзя | 1.11.1 | nltk (Natural Language Toolkit) | 3.7 | nodeenv | 1.8.0 |
| записная книжка | 6.5.2 | ноутбук_шим | 0.2.2 | намба | 0.56.4 |
| numexpr | 2.8.4 | numpy (библиотека для работы с массивами и матрицами в Python) | 1.23.5 | OAuthlib | 3.2.0 |
| openai | 0.27.8 | openapi-schema-pydantic | 1.2.4 | opt-einsum | 3.3.0 |
| упаковка | 22,0 | Панды | 1.5.3 | пандокфильтры | 1.5.0 |
| paramiko | 2.9.2 | Парсо | 0.8.3 | спецификация пути | 0.10.3 |
| патия | 0.10.2 | простак | 0.5.3 | petastorm | 0.12.1 |
| pexpect (библиотека Python для автоматизации взаимодействия с приложениями) | 4.8.0 | фик | 0.12.3 | Пиклшэр | 0.7.5 |
| Подушка | 9.4.0 | пит | 22.3.1 | Platformdirs | 2.5.2 |
| библиотека Plotly для визуализации данных | 5.9.0 | менеджер плагинов Pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.3 |
| пёс | 1.4.0 | придавленный | 3.0.9 | prompt-toolkit (инструментарий подсказок) | 3.0.36 |
| пророк | 1.1.4 | protobuf (протобуф) | 4.24.0 | psutil (пакет Python для работы с процессами и системами) | 5.9.0 |
| psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | пьюр-эвэл | 0.2.2 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | pyarrow | 8.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.11.1 | pycparser | 2.21 |
| pydantic (библиотека Python для валидации данных) | 1.10.6 | pyflakes (аналитический инструмент для Python) | 3.0.1 | Пигменты | 2.11.2 |
| PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | PyMeeus | 0.5.12 |
| PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc — библиотека Python для работы с базами данных через ODBC | 4.0.32 | pyparsing (библиотека для синтаксического анализа в Python) | 3.0.9 |
| pyright | 1.1.294 | пирсистент | 0.18.0 | pytesseract | 0.3.10 |
| python-dateutil (библиотека для работы с датами и временем в Python) | 2.8.2 | python-dotenv | 1.0.0 | редактор Python | 1.0.4 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 | python-lsp-server (сервер Python LSP) | 1.7.1 | Pytoolconfig | 1.2.5 |
| pytz (библиотека Python для работы с часовыми поясами) | июль 2022 года | PyWavelets | 1.4.1 | PyYAML | 6,0 |
| pyzmq | 23.2.0 | regex | 2022.7.9 | Запросы | 2.28.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | Ответы | 0.18.0 | верёвка | 1.7.0 |
| rsa | 4,9 | s3transfer | 0.6.2 | файлы safetensors | 0.3.3 |
| scikit-learn (библиотека машинного обучения) | 1.1.1 | мореборн | 0.12.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
| Send2Trash | 1.8.0 | преобразователи предложений (sentence-transformers) | 2.2.2 | предложение | 0.1.99 |
| setuptools (пакет для установки и управления Python-пакетами) | 65.6.3 | шап | 0.42.1 | simplejson | 3.17.6 |
| шесть | 1.16.0 | Нарезчик | 0.0.7 | смарт-оупен | 5.2.1 |
| сммап | 5.0.0 | сниффио | 1.2.0 | аудиофайл | 0.12.1 |
| ситечко для супа | 2.3.2.post1 | soxr | 0.3.6 | просторный | 3.6.1 |
| spacy-legacy | 3.0.12 | спейси-логгеры | 1.0.5 | spark-tensorflow-distributor (дистрибьютор для TensorFlow на Spark) | 1.0.0 |
| SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 | серьёзно? | 2.4.7 |
| ssh-import-id (импортировать идентификатор SSH) | 5.11 | стековые данные | 0.2.0 | старлетка | 0.27.0 |
| statsmodels (библиотека Python для статистического моделирования) | 0.13.5 | SymPy | 1.11.1 | составлять таблицу | 0.8.10 |
| Запутавшийся в юникоде | 0.2.0 | упорство | 8.1.0 | ТензорБорд | 2.13.0 |
| tensorboard-data-server (сервер данных TensorBoard) | 0.7.1 | плагин профилирования для TensorBoard | 2.13.1 | Tensorflow | 2.13.0 |
| TensorFlow Estimator | 2.13.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem (файловая система GCS для Tensorflow IO) | 0.34.0 | термколор | 2.3.0 |
| закончено | 0.17.1 | тонкий | 8.1.12 | Threadpoolctl | 2.2.0 |
| тиктокен | 0.4.0 | tinycss2 | 1.2.1 | токенизация-рт | 4.2.1 |
| токенизаторы | 0.13.3 | томли | 2.0.1 | факел | 2.0.1+cu118 |
| torchvision (библиотека PyTorch для компьютерного зрения) | 0.15.2+cu118 | торнадо | 6.1 | tqdm | 4.64.1 |
| Трейтлеты | 5.7.1 | Трансформаторы | 4.31.0 | тритон | 2.0.0 |
| типгард | 2.13.3 | машинистка / печатник / типировщик | 0.9.0 | ввод текста и проверка | 0.9.0 |
| typing_extensions (расширения для ввода текста) | 4.4.0 | ujson | 5.4.0 | автоматические обновления без участия пользователя | 0,1 |
| urllib3 | 1.26.14 | uvicorn | 0.23.2 | uvloop | 0.17.0 |
| virtualenv | 20.16.7 | Видения | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
| васаби | 1.1.2 | watchfiles | 0.20.0 | wcwidth (ширина символа в Unicode) | 0.2.5 |
| веб-энкодинги | 0.5.1 | websocket-клиент | 0.58.0 | websockets | 11.0.3 |
| Инструмент | 2.2.2 | чтоэто за патч | 1.0.2 | колесо | 0.38.4 |
| widgetsnbextension | 3.6.1 | облако слов | 1.9.2 | завёрнут | 1.14.1 |
| xgboost | 1.7.6 | xxhash | 3.3.0 | yapf (форматировщик Python кода) | 0.31.0 |
| ярл | 1.9.2 | ydata-profiling | 4.2.0 | ZIPP | 3.11.0 |
Библиотеки R
Библиотеки R идентичны библиотекам R в Databricks Runtime 14.1.
Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.12)
Помимо библиотек Java и Scala в Databricks Runtime 14.1, Databricks Runtime 14.1 ML содержит следующие JAR:
Кластеры ЦП
| Идентификатор группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| 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 | 0.8.2-db2-spark3.4 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.7.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
Кластеры GPU
| Идентификатор группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| 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 | 0.8.2-db2-spark3.4 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.7.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |