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. Сведения о дате окончания поддержки см. в журнале завершения поддержки. Все поддерживаемые версии среды выполнения Databricks см. в заметках о выпуске Databricks Runtime и совместимости.
Databricks Runtime 16.2 для машинного обучения предоставляет готовуюto-go среду для машинного обучения и обработки и анализа данных на основе Databricks Runtime 16.2 (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 распределенное обучение глубокого обучения с помощью TorchDistributor, DeepSpeed и Ray.
Новые функции и внесенные улучшения
Databricks Runtime 16.2 ML построен на основе Databricks Runtime 16.2. Сведения о новых возможностях Databricks Runtime 16.2, включая Apache Spark MLlib и SparkR, см. в заметках о выпуске Databricks Runtime 16.2 (EoS).
Другие изменения
TensorFlow 2.17.x не может загрузить библиотеку cuDNN
Известная проблема в Databricks Runtime 16.2 ML, которая TensorFlow 2.17.x (версия по умолчанию) не может получить доступ к устройствам GPU из-за ошибки загрузки библиотеки cuDNN. Чтобы устранить эту проблему, обновите TensorFlow до версии 2.18.x или более поздней.
Системная среда
Системная среда в Databricks Runtime 16.2 ML отличается от Databricks Runtime 16.2, как показано ниже.
- Для кластеров GPU Databricks Runtime ML включает следующие библиотеки 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
В следующих разделах перечислены библиотеки, включенные в Databricks Runtime 16.2 ML, которые отличаются от библиотек, включенных в Databricks Runtime 16.2.
В этом разделе рассматриваются следующие вопросы.
- Библиотеки верхнего уровня
- Библиотеки Python
- Библиотеки R
- Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.12)
Библиотеки верхнего уровня
Databricks Runtime 16.2 ML включает следующие библиотеки верхнего уровня:
- Наборов данных
- Граффреймы
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector (соединитель для Spark и TensorFlow)
- Scikit-learn
- течение
- TensorFlow
- TensorBoard
- Трансформаторы
Библиотеки Python
Databricks Runtime 16.2 ML используется virtualenv для управления пакетами Python и включает множество популярных пакетов машинного обучения.
Помимо пакетов, указанных в следующих разделах, Databricks Runtime 16.2 ML также включает следующие пакеты:
- Hyperopt 0.2.8+db1
- automl 1.30.0
Чтобы воспроизвести среду Python среды выполнения Databricks в локальной виртуальной среде Python, скачайте файл requirements-16.2.txt и запустите pip install -r requirements-16.2.txtего. Эта команда устанавливает все библиотеки с открытым исходным кодом, которые использует Databricks Runtime ML, но не устанавливает библиотеки, разработанные Databricks, например databricks-automl, databricks-feature-engineering, или форк Databricks hyperopt.
Библиотеки Python в кластерах CPU
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | ускорять | 1.2.1 | aiohttp | 3.9.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | перегонный куб | 1.14.0 |
| аннотированные типы | 0.7.0 | anyio | 4.2.0 | argcomplete | 3.5.3 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-связки | 21.2.0 | стрела | 1.2.3 |
| Астор | 0.8.1 | асттокенс | 2.0.5 | астунпарс | 1.6.3 |
| async-lru | 2.0.4 | атрибуты | 23.1.0 | аудиочтение | 3.0.1 |
| autocommand | 2.2.2 | azure-core | 1.32.0 | azure-cosmos | 4.3.1 |
| azure-identity | 1.19.0 | азур-сторадж-блоб | 12.23.0 | система хранения данных Azure (azure-storage-file-datalake) | 12.17.0 |
| Вавилон | 2.11.0 | backoff | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| bcrypt (алгоритм хеширования паролей) | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 | чёрный | 24.4.2 |
| отбеливатель | 4.1.0 | поворотник | 1.7.0 | блаженство | 0.7.11 |
| boto3 | 1.34.69 | botocore | 1.34.69 | Бротли | 1.0.9 |
| инструменты для кэша | 5.3.3 | каталог | 2.0.10 | кодировщики категорий | 2.6.3 |
| сертификат | 2024.6.2 | cffi | 1.16.0 | chardet | 4.0.0 |
| нормализатор кодировки | 2.0.4 | авторазрыв | 2.0.0 | щелчок | 8.1.7 |
| cloudpathlib | 0.20.0 | Клаудпикл | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.5 |
| колоритный | 0.5.6 | colorlog | 6.9.0 | comm | 0.2.1 |
| композитор | 0.28.0 | сладости | 0.1.5 | конфигпарсер | 5.2.0 |
| контурная диаграмма | 1.2.0 | coolname | 2.2.0 | криптография | 42.0.5 |
| велосипедист | 0.11.0 | цимем | 2.0.11 | Cython | 3.0.11 |
| дацит | 1.8.1 | Databricks-AutoML-Runtime | 0.2.21 | databricks-feature-engineering | 0.8.0 |
| databricks-sdk | 0.30.0 | наборы данных | 3.2.0 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.6.7 | декоратор | 5.1.1 |
| глубокое время | 0.16.2 | defusedxml | 0.7.1 | Deprecated | 1.2.15 |
| укроп | 0.3.8 | Дистлиб | 0.3.8 | dm-tree | 0.1.8 |
| docstring-to-markdown (конвертация строк документации в Markdown) | 0.11 | einops | 0.8.0 | точки входа | 0,4 |
| оценивать | 0.4.3 | выполнение | 0.8.3 | Обзор аспектов | 1.1.1 |
| Farama-Notifications | 0.0.4 | fastjsonschema | 2.21.1 | fasttext-wheel | 0.9.2 |
| блокировка файла | 3.13.1 | Фласк | 2.2.5 | флэтбафферы | 24.12.23 |
| шрифтовые инструменты | 4.51.0 | Полное доменное имя | 1.5.1 | замороженный список | 1.4.0 |
| fsspec | 2023.5.0 | будущее | 0.18.3 | гаст | 0.4.0 |
| gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.37 | google-api-core | 2.20.0 |
| google-auth (аутентификация от Google) | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.2.1 | google-cloud-core (основной модуль Google Cloud) | 2.4.1 |
| Хранилище Google Cloud | 2.10.0 | google-crc32c | 1.6.0 | гугл-паста | 0.2.0 |
| гугл-возобновляемые-медиа | 2.7.2 | googleapis-common-protos (общие протоколы googleapis) | 1.66.0 | gql | 3.5.0 |
| graphql-core | 3.2.4 | гринлет | 3.0.1 | grpcio | 1.60.0 |
| grpcio-status | 1.60.0 | гуникорн | 20.1.0 | интерфейс программирования приложений gviz | 1.10.0 |
| спортзал | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 | h5py | 3.11.0 |
| hjson | 3.1.0 | праздники | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 |
| httpcore | 1.0.7 | httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.28.1 |
| платформа huggingface-hub | 0.27.1 | IDNA | 3,7 | ImageHash (Хэш изображений) | 4.3.1 |
| imageio | 2.33.1 | imbalanced-learn (библиотека Python для работы с несбалансированными данными) | 0.12.3 | importlib-metadata | 6.0.0 |
| importlib_resources | 6.5.2 | гнуть | 7.3.1 | ipyflow-core | 0.0.201 |
| ipykernel | 6.28.0 | ipython | 8.25.0 | ipython-genutils (утилиты для iPython) | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.7.2 | isodate (стандартная дата ISO) | 0.6.1 | isoduration | 20.11.0 |
| это опасно | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
| jaraco.text | 3.12.1 | jax-jumpy | 1.0.0 | джедай | 0.19.1 |
| Джинджа2 | 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 (JSON-схема) | 4.19.2 |
| jsonschema-спецификации | 2023.7.1 | jupyter-events | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
| jupyter_client | 8.6.0 | jupyter_core (ядро Jupyter) | 5.7.2 | jupyter_server | 2.14.1 |
| jupyter_server_terminals | 0.4.4 | jupyterlab | 4.0.11 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab_server | 2.25.1 | Керас | 3.8.0 | Кивисолвер | 1.4.4 |
| Лангчейн | 0.3.14 | langchain-core | 0.3.30 | langchain-text-splitters | 0.3.5 |
| языковые коды | 3.5.0 | langsmith | 0.1.133 | language_data | 1.3.0 |
| launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 |
| ленивый загрузчик | 0,4 | libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.2 |
| LightGBM (фреймворк для машинного обучения) | 4.5.0 | молния-служебные программы | 0.11.9 | linkify-it-py | 2.0.0 |
| llvmlite | 0.42.0 | lz4 | 4.3.2 | Мако | 1.2.0 |
| мариса-три | 1.2.0 | Markdown (язык разметки) | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 2.1.3 | matplotlib | 3.8.4 | матплотлиб-инлайн | 0.1.6 |
| Маккейб | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 | mdurl | 0.1.0 |
| memray | 1.15.0 | Мистун | 2.0.4 | ml-dtypes | 0.4.1 |
| mlflow-skinny (упрощённая версия пакета mlflow) | 2.15.1 | дополнительные итермые инструменты | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 |
| mosaicml-streaming | 0.10.0 | mpmath | 1.3.0 | msal | 1.31.1 |
| msal-extensions | 1.2.0 | msgpack | 1.1.0 | мультидикт | 6.0.4 |
| мультиметод | 1.12 | многопроцессорный | 0.70.16 | murmurhash (алгоритм хеширования MurmurHash) | 1.0.12 |
| mypy | 1.10.0 | mypy-extensions (расширения для mypy) | 1.0.0 | namex | 0.0.8 |
| nbclient | 0.8.0 | Перекодировщик nbconvert | 7.10.0 | nbformat | 5.9.2 |
| nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.2.1 | ниндзя | 1.11.1.1 |
| nltk (Natural Language Toolkit) | 3.8.1 | nodeenv | 1.9.1 | notebook | 7.0.8 |
| notebook_shim | 0.2.3 | намба | 0.59.1 | numpy (библиотека для работы с массивами и матрицами в Python) | 1.26.4 |
| OAuthlib | 3.2.0 | oci | 2.142.0 | openai | 1.59.6 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.29.0 |
| opentelemetry-sdk | 1.29.0 | соглашения opentelemetry-semantic-conventions | 0.50b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| optree | 0.14.0 | optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 3.6.0 |
| orjson | 3.10.14 | Переопределения | 7.4.0 | упаковка | 24.1 |
| Панды | 1.5.3 | пандокфильтры | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 |
| Парсо | 0.8.3 | спецификация пути | 0.10.3 | простак | 0.5.6 |
| pexpect (библиотека Python для автоматизации взаимодействия с приложениями) | 4.8.0 | фик | 0.12.4 | подушка | 10.3.0 |
| пит | 24.2 | Platformdirs | 3.10.0 | библиотека Plotly для визуализации данных | 5.22.0 |
| Pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.4 | пёсик | 1.8.2 |
| portalocker | 2.10.1 | придавленный | 3.0.9 | prometheus-client | 0.14.1 |
| prompt-toolkit (инструментарий подсказок) | 3.0.43 | пророк | 1.1.5 | proto-plus | 1.25.0 |
| protobuf (протобуф) | 4.24.1 | 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 |
| py-spy | 0.4.0 | pyarrow | 15.0.2 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.6 | pyccolo | 0.0.65 |
| pycparser | 2.21 | pydantic (библиотека Python для валидации данных) | 2.8.2 | pydantic_core | 2.20.1 |
| pyflakes (аналитический инструмент для Python) | 3.2.0 | Пигменты | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 |
| PyJWT | 2.7.0 | PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 5.0.1 |
| pyOpenSSL | 24.0.0 | pyparsing (библиотека для синтаксического анализа в Python) | 3.0.9 | pyright | 1.1.294 |
| pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil (библиотека для работы с датами и временем в Python) | 2.9.0.post0 | редактор Python | 1.0.4 |
| python-json-logger | 2.0.7 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | Сервер Python LSP | 1.10.0 |
| python-snappy | 0.6.1 | Pytoolconfig | 1.2.6 | pytorch-ranger | 0.1.1 |
| pytz (библиотека Python для работы с часовыми поясами) | 2024.1 | PyWavelets | 1.5.0 | PyYAML | 6.0.1 |
| pyzmq | 25.1.2 | вопросительное | 2.1.0 | луч | 2.37.0 |
| Ссылки | 0.30.2 | regex | 2023.10.3 | Запросы | 2.32.2 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | requests-toolbelt | 1.0.0 | rfc3339-validator | 0.1.4 |
| rfc3986-validator | 0.1.1 | богатый | 13.3.5 | верёвка | 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 | безопасные тензоры | 0.4.4 |
| scikit-image | 0.23.2 | scikit-learn (библиотека машинного обучения) | 1.4.2 | scipy (библиотека Python) | 1.13.1 |
| мореборн | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | sentence-transformers (преобразователи предложений) | 3.3.1 |
| предложение | 0.2.0 | setuptools (пакет для установки и управления Python-пакетами) | 74.0.0 | шап | 0.46.0 |
| shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | шесть | 1.16.0 |
| Ломтерезка | 0.0.8 | смарт-оупен | 5.2.1 | сммап | 5.0.0 |
| сниффио | 1.3.0 | звуковой файл | 0.12.1 | ситечко для супа | 2.5 |
| soxr | 0.5.0.post1 | пространственный | 3.7.5 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| спейси-логгеры | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.30 | sqlparse | 0.4.2 |
| серьезно | 2.5.1 | ssh-import-id (импортировать идентификатор SSH) | 5,11 | стековые данные | 0.2.0 |
| стэнио | 0.5.1 | statsmodels (библиотека Python для статистического моделирования) | 0.14.2 | sympy | 1.13.1 |
| табулировать | 0.9.0 | запутанный-в-юникоде | 0.2.0 | упорство | 8.2.2 |
| ТензорБорд | 2.18.0 | сервер данных tensorboard | 0.7.2 | плагин профилирования для TensorBoard | 2.18.0 |
| tensorboardX | 2.6.2.2 | Tensorflow | 2.18.0 | TensorFlow Estimator | 2.15.0 |
| термколор | 2.5.0 | закончено | 0.17.1 | текстовый | 1.0.0 |
| tf_keras | 2.18.0 | тонкий | 8.2.5 | Threadpoolctl | 2.2.0 |
| tifffile | 2023.4.12 | тиктокен | 0.7.0 | tinycss2 | 1.2.1 |
| токенизация-рт | 4.2.1 | токенизаторы | 0.21.0 | томли | 2.0.1 |
| факел | 2.5.1+ЦП | факел-оптимизатор | 0.3.0 | факел | 0.0.7 |
| факелметрики | 1.6.0 | torchvision (библиотека PyTorch для компьютерного зрения) | 0.20.1+ЦП | торнадо | 6.4.1 |
| tqdm | 4.66.4 | Трейтлеты | 5.14.3 | Трансформаторы | 4.48.0 |
| типгард | 4.4.1 | машинистка / печатник / типировщик | 0.15.1 | types-protobuf | 3.20.3 |
| types-psutil | 5.9.0 | types-pytz | 2023.3.1.1 | types-PyYAML | 6.0.0 |
| типы-запросы | 2.31.0.0 | типы-setuptools | 68.0.0.0 | типы-шесть | 1.16.0 |
| types-urllib3 | 1.26.25.14 | typing_extensions (расширения для ввода текста) | 4.11.0 | uc-micro-py | 1.0.1 |
| ujson | 5.10.0 | автоматические обновления | 0,1 | URI-template | 1.3.0 |
| urllib3 | 1.26.16 | проверяющие элементы | 0.34.0 | virtualenv | 20.26.2 |
| видения | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | васаби | 1.1.3 |
| wcwidth (ширина символа в Unicode) | 0.2.5 | ласка | 0.4.1 | webcolors | 24.11.1 |
| веб-энкодинги | 0.5.1 | Вебсокет-клиент | 1.8.0 | websockets | 11.0.3 |
| Инструмент | 3.0.3 | чтоэтолатка | 1.0.2 | колесо | 0.43.0 |
| облако слов | 1.9.4 | завёрнут | 1.14.1 | XGBoost | 2.0.3 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.4.1 | yapf (форматировщик Python кода) | 0.33.0 |
| ярл | 1.9.3 | ydata-profiling | 4.9.0 | ZIPP | 3.17.0 |
| zstd | 1.5.5.1 |
Библиотеки Python в кластерах GPU
Замечание
PyTorch использует зависимости PyPI CUDA для предоставления поддержки CUDA вместо версий библиотеки CUDA, встроенных в Databricks Runtime 16.2 ML.
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | ускорять | 1.2.1 | aiohttp | 3.9.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | аннотированные типы | 0.7.0 |
| anyio | 4.2.0 | argcomplete | 3.5.3 | argon2-cffi | 21.3.0 |
| argon2-cffi-связки | 21.2.0 | стрела | 1.2.3 | Астор | 0.8.1 |
| асттокенс | 2.0.5 | астунпарс | 1.6.3 | async-lru | 2.0.4 |
| атрибуты | 23.1.0 | аудиочтение | 3.0.1 | autocommand | 2.2.2 |
| azure-core | 1.32.0 | azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.19.0 |
| азур-сторадж-блоб | 12.23.0 | система хранения данных Azure (azure-storage-file-datalake) | 12.17.0 | Вавилон | 2.11.0 |
| backoff | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt (алгоритм хеширования паролей) | 3.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.12.3 | чёрный | 24.4.2 | отбеливатель | 4.1.0 |
| поворотник | 1.7.0 | блаженство | 0.7.11 | boto3 | 1.34.69 |
| botocore | 1.34.69 | Бротли | 1.0.9 | инструменты для кэша | 5.3.3 |
| каталог | 2.0.10 | кодировщики категорий | 2.6.3 | сертификат | 2024.6.2 |
| cffi | 1.16.0 | chardet | 4.0.0 | нормализатор кодировки | 2.0.4 |
| авторазрыв | 2.0.0 | щелчок | 8.1.7 | cloudpathlib | 0.20.0 |
| Клаудпикл | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.5 | колоритный | 0.5.6 |
| colorlog | 6.9.0 | comm | 0.2.1 | композитор | 0.28.0 |
| сладости | 0.1.5 | конфигпарсер | 5.2.0 | контурная диаграмма | 1.2.0 |
| coolname | 2.2.0 | криптография | 42.0.5 | велосипедист | 0.11.0 |
| цимем | 2.0.11 | Cython | 3.0.11 | дацит | 1.8.1 |
| Databricks-AutoML-Runtime | 0.2.21 | databricks-feature-engineering | 0.8.0 | databricks-sdk | 0.30.0 |
| наборы данных | 3.2.0 | dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 |
| debugpy | 1.6.7 | декоратор | 5.1.1 | глубокое время | 0.16.2 |
| defusedxml | 0.7.1 | Deprecated | 1.2.15 | укроп | 0.3.8 |
| Дистлиб | 0.3.8 | dm-tree | 0.1.8 | docstring-to-markdown (конвертация строк документации в Markdown) | 0.11 |
| einops | 0.8.0 | точки входа | 0,4 | оценивать | 0.4.3 |
| выполнение | 0.8.3 | Обзор аспектов | 1.1.1 | Farama-Notifications | 0.0.4 |
| fastjsonschema | 2.21.1 | fasttext-wheel | 0.9.2 | блокировка файла | 3.13.1 |
| flash-attn | 2.7.2.post1 | Фласк | 2.2.5 | флэтбафферы | 24.12.23 |
| шрифтовые инструменты | 4.51.0 | Полное доменное имя | 1.5.1 | замороженный список | 1.4.0 |
| fsspec | 2023.5.0 | будущее | 0.18.3 | гаст | 0.4.0 |
| gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.37 | google-api-core | 2.20.0 |
| google-auth (аутентификация от Google) | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.2.1 | google-cloud-core (основной модуль Google Cloud) | 2.4.1 |
| Хранилище Google Cloud | 2.10.0 | google-crc32c | 1.6.0 | гугл-паста | 0.2.0 |
| гугл-возобновляемые-медиа | 2.7.2 | googleapis-common-protos (общие протоколы googleapis) | 1.66.0 | gql | 3.5.0 |
| graphql-core | 3.2.4 | гринлет | 3.0.1 | grpcio | 1.60.0 |
| grpcio-status | 1.60.0 | гуникорн | 20.1.0 | интерфейс программирования приложений gviz | 1.10.0 |
| спортзал | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 | h5py | 3.11.0 |
| hjson | 3.1.0 | праздники | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 |
| httpcore | 1.0.7 | httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.28.1 |
| платформа huggingface-hub | 0.27.1 | IDNA | 3,7 | ImageHash (Хэш изображений) | 4.3.1 |
| imageio | 2.33.1 | imbalanced-learn (библиотека Python для работы с несбалансированными данными) | 0.12.3 | importlib-metadata | 6.0.0 |
| importlib_resources | 6.5.2 | гнуть | 7.3.1 | ipyflow-core | 0.0.201 |
| ipykernel | 6.28.0 | ipython | 8.25.0 | ipython-genutils (утилиты для iPython) | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.7.2 | isodate (стандартная дата ISO) | 0.6.1 | isoduration | 20.11.0 |
| это опасно | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
| jaraco.text | 3.12.1 | jax-jumpy | 1.0.0 | джедай | 0.19.1 |
| Джинджа2 | 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 (JSON-схема) | 4.19.2 |
| jsonschema-спецификации | 2023.7.1 | jupyter-events | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
| jupyter_client | 8.6.0 | jupyter_core (ядро Jupyter) | 5.7.2 | jupyter_server | 2.14.1 |
| jupyter_server_terminals | 0.4.4 | jupyterlab | 4.0.11 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab_server | 2.25.1 | Керас | 3.8.0 | Кивисолвер | 1.4.4 |
| Лангчейн | 0.3.14 | langchain-core | 0.3.30 | langchain-text-splitters | 0.3.5 |
| языковые коды | 3.5.0 | langsmith | 0.1.133 | language_data | 1.3.0 |
| launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 |
| ленивый загрузчик | 0,4 | libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.2 |
| LightGBM (фреймворк для машинного обучения) | 4.5.0 | молния-служебные программы | 0.11.9 | linkify-it-py | 2.0.0 |
| llvmlite | 0.42.0 | lz4 | 4.3.2 | Мако | 1.2.0 |
| мариса-три | 1.2.0 | Markdown (язык разметки) | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 2.1.3 | matplotlib | 3.8.4 | матплотлиб-инлайн | 0.1.6 |
| Маккейб | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 | mdurl | 0.1.0 |
| memray | 1.15.0 | Мистун | 2.0.4 | ml-dtypes | 0.4.1 |
| mlflow-skinny (упрощённая версия пакета mlflow) | 2.15.1 | дополнительные итермые инструменты | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 |
| mosaicml-streaming | 0.10.0 | mpmath | 1.3.0 | msal | 1.31.1 |
| msal-extensions | 1.2.0 | msgpack | 1.1.0 | мультидикт | 6.0.4 |
| мультиметод | 1.12 | многопроцессорный | 0.70.16 | murmurhash (алгоритм хеширования MurmurHash) | 1.0.12 |
| mypy | 1.10.0 | mypy-extensions (расширения для mypy) | 1.0.0 | namex | 0.0.8 |
| nbclient | 0.8.0 | Перекодировщик nbconvert | 7.10.0 | nbformat | 5.9.2 |
| nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.2.1 | ниндзя | 1.11.1.1 |
| nltk (Natural Language Toolkit) | 3.8.1 | nodeenv | 1.9.1 | notebook | 7.0.8 |
| notebook_shim | 0.2.3 | намба | 0.59.1 | numpy (библиотека для работы с массивами и матрицами в Python) | 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 | 1.59.6 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.29.0 |
| opentelemetry-sdk | 1.29.0 | соглашения opentelemetry-semantic-conventions | 0.50b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| optree | 0.14.0 | optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 3.6.0 |
| orjson | 3.10.14 | Переопределения | 7.4.0 | упаковка | 24.1 |
| Панды | 1.5.3 | пандокфильтры | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 |
| Парсо | 0.8.3 | спецификация пути | 0.10.3 | простак | 0.5.6 |
| pexpect (библиотека Python для автоматизации взаимодействия с приложениями) | 4.8.0 | фик | 0.12.4 | подушка | 10.3.0 |
| пит | 24.2 | Platformdirs | 3.10.0 | библиотека Plotly для визуализации данных | 5.22.0 |
| Pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.4 | пёсик | 1.8.2 |
| portalocker | 2.10.1 | придавленный | 3.0.9 | prometheus-client | 0.14.1 |
| prompt-toolkit (инструментарий подсказок) | 3.0.43 | пророк | 1.1.5 | proto-plus | 1.25.0 |
| protobuf (протобуф) | 4.24.1 | 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 |
| py-spy | 0.4.0 | pyarrow | 15.0.2 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.6 | pyccolo | 0.0.65 |
| pycparser | 2.21 | pydantic (библиотека Python для валидации данных) | 2.8.2 | pydantic_core | 2.20.1 |
| pyflakes (аналитический инструмент для Python) | 3.2.0 | Пигменты | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 |
| PyJWT | 2.7.0 | PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 5.0.1 |
| pyOpenSSL | 24.0.0 | pyparsing (библиотека для синтаксического анализа в Python) | 3.0.9 | pyright | 1.1.294 |
| pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil (библиотека для работы с датами и временем в Python) | 2.9.0.post0 | редактор Python | 1.0.4 |
| python-json-logger | 2.0.7 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | Сервер Python LSP | 1.10.0 |
| python-snappy | 0.6.1 | Pytoolconfig | 1.2.6 | pytorch-ranger | 0.1.1 |
| pytz (библиотека Python для работы с часовыми поясами) | 2024.1 | PyWavelets | 1.5.0 | PyYAML | 6.0.1 |
| pyzmq | 25.1.2 | вопросительное | 2.1.0 | луч | 2.37.0 |
| Ссылки | 0.30.2 | regex | 2023.10.3 | Запросы | 2.32.2 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | requests-toolbelt | 1.0.0 | rfc3339-validator | 0.1.4 |
| rfc3986-validator | 0.1.1 | богатый | 13.3.5 | верёвка | 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 | безопасные тензоры | 0.4.4 |
| scikit-image | 0.23.2 | scikit-learn (библиотека машинного обучения) | 1.4.2 | scipy (библиотека Python) | 1.13.1 |
| мореборн | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | sentence-transformers (преобразователи предложений) | 3.3.1 |
| предложение | 0.2.0 | setuptools (пакет для установки и управления Python-пакетами) | 74.0.0 | шап | 0.46.0 |
| shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | шесть | 1.16.0 |
| Ломтерезка | 0.0.8 | смарт-оупен | 5.2.1 | сммап | 5.0.0 |
| сниффио | 1.3.0 | звуковой файл | 0.12.1 | ситечко для супа | 2.5 |
| soxr | 0.5.0.post1 | пространственный | 3.7.5 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| спейси-логгеры | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.30 | sqlparse | 0.4.2 |
| серьезно | 2.5.1 | ssh-import-id (импортировать идентификатор SSH) | 5,11 | стековые данные | 0.2.0 |
| стэнио | 0.5.1 | statsmodels (библиотека Python для статистического моделирования) | 0.14.2 | sympy | 1.13.1 |
| табулировать | 0.9.0 | запутанный-в-юникоде | 0.2.0 | упорство | 8.2.2 |
| ТензорБорд | 2.18.0 | сервер данных tensorboard | 0.7.2 | плагин профилирования для TensorBoard | 2.18.0 |
| tensorboardX | 2.6.2.2 | Tensorflow | 2.18.0 | TensorFlow Estimator | 2.15.0 |
| термколор | 2.5.0 | закончено | 0.17.1 | текстовый | 1.0.0 |
| tf_keras | 2.18.0 | тонкий | 8.2.5 | Threadpoolctl | 2.2.0 |
| tifffile | 2023.4.12 | тиктокен | 0.7.0 | tinycss2 | 1.2.1 |
| токенизация-рт | 4.2.1 | токенизаторы | 0.21.0 | томли | 2.0.1 |
| факел | 2.5.1+cu124 | факел-оптимизатор | 0.3.0 | факел | 0.0.7 |
| факелметрики | 1.6.0 | torchvision (библиотека PyTorch для компьютерного зрения) | 0.20.1+cu124 | торнадо | 6.4.1 |
| tqdm | 4.66.4 | Трейтлеты | 5.14.3 | Трансформаторы | 4.48.0 |
| тритон | 3.1.0 | типгард | 4.4.1 | машинистка / печатник / типировщик | 0.15.1 |
| types-protobuf | 3.20.3 | types-psutil | 5.9.0 | types-pytz | 2023.3.1.1 |
| types-PyYAML | 6.0.0 | типы-запросы | 2.31.0.0 | типы-setuptools | 68.0.0.0 |
| типы-шесть | 1.16.0 | types-urllib3 | 1.26.25.14 | typing_extensions (расширения для ввода текста) | 4.11.0 |
| uc-micro-py | 1.0.1 | ujson | 5.10.0 | автоматические обновления | 0,1 |
| URI-template | 1.3.0 | urllib3 | 1.26.16 | проверяющие элементы | 0.34.0 |
| virtualenv | 20.26.2 | видения | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
| васаби | 1.1.3 | wcwidth (ширина символа в Unicode) | 0.2.5 | ласка | 0.4.1 |
| webcolors | 24.11.1 | веб-энкодинги | 0.5.1 | Вебсокет-клиент | 1.8.0 |
| websockets | 11.0.3 | Инструмент | 3.0.3 | чтоэтолатка | 1.0.2 |
| колесо | 0.43.0 | облако слов | 1.9.4 | завёрнут | 1.14.1 |
| XGBoost | 2.0.3 | xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.4.1 |
| yapf (форматировщик Python кода) | 0.33.0 | ярл | 1.9.3 | ydata-profiling | 4.9.0 |
| ZIPP | 3.17.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Библиотеки R
Библиотеки R идентичны библиотекам R в Databricks Runtime 16.2.
Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.12)
Помимо библиотек Java и Scala в Databricks Runtime 16.2, Databricks Runtime 16.2 ML содержит следующие JAR:
Кластеры ЦП
| ИД 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 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.15.1 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
Кластеры GPU
| ИД 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 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.15.1 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |