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.
Databricks Runtime 17.2 для машинного обучения предоставляет готовую к использованию среду для машинного обучения и науки о данных на основе Databricks Runtime 17.2. 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 улучшения
Databricks Runtime 17.2 ML построен на основе Databricks Runtime 17.2. Дополнительные сведения о новых возможностях Databricks Runtime 17.2, включая Apache Spark MLlib и SparkR, см. в заметках о выпуске Databricks Runtime 17.2 .
Системная среда
Системная среда в Databricks Runtime 17.2 ML отличается от Databricks Runtime 17.2, как показано ниже.
- Для кластеров GPU в Databricks Runtime ML входят следующие библиотеки GPU NVIDIA:
- CUDA 12.6
- cublas 12.6.4.1-1
- cusolver 11.7.1.2-1
- cupti 12.6.80-1
- cusparse 12.5.4.2-1
- cuDNN 9.5.1.17-1
- NCCL 2.26.2
- TensorRT 10.2.0.19-1
Libraries
В следующих разделах перечислены библиотеки, включенные в Databricks Runtime 17.2 ML, которые отличаются от библиотек, включенных в Databricks Runtime 17.2.
В этом разделе:
- Библиотеки верхнего уровня
- Библиотеки Python
- Библиотеки R
- Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.12)
Библиотеки верхнего уровня
Databricks Runtime 17.2 ML включает следующие библиотеки верхнего уровня:
- Наборы данных
- Граффреймы
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector (соединитель для Spark и TensorFlow)
- Scikit-learn
- streaming
- TensorFlow
- TensorBoard
- Трансформаторы
Библиотеки Python
Databricks Runtime 17.2 ML используется virtualenv для управления пакетами Python и включает множество популярных пакетов машинного обучения.
Чтобы воспроизвести среду Python среды выполнения Databricks в локальной виртуальной среде Python, скачайте requirements-cpu-17.2.txt для кластеров ЦП или requirements-gpu-17.2.txt для кластеров GPU. Затем выполните pip install -r requirements-<cpu|gpu>-17.2.txt. Эта команда устанавливает все библиотеки с открытым исходным кодом, которые использует Databricks Runtime ML, но не устанавливает библиотеки, разработанные Databricks, например databricks-automl.
Библиотеки Python в кластерах ЦП
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | ускорить | 1.5.2 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| алембик | 1.16.2 | аннотированные типы | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 |
| argcomplete | 3.6.2 | argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-связки | 21.2.0 |
| стрела | 1.3.0 | Астор | 0.8.1 | асттокенс | 2.0.5 |
| астунпарс | 1.6.3 | async-lru | 2.0.4 | атрибуты | 24.3.0 |
| аудиочтение | 3.0.1 | автоматическая команда | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 |
| azure-core | 1.35.0 | azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.20.0 |
| Платформа управления Azure (azure-mgmt-core) | 1.6.0 | azure-mgmt-web | 8.0.0 | azure-storage-blob (облако сохранения Azure) | 12.23.0 |
| хранилище файлов данных Azure Data Lake | 12.17.0 | Вавилон | 2.16.0 | отступление | 2.2.1 |
| backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt (алгоритм хеширования паролей) | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 |
| черный | 24.10.0 | отбеливатель | 6.2.0 | указатель поворота | 1.7.0 |
| блаженство | 0.7.11 | boto3 | 1.36.2 | botocore | 1.36.3 |
| Бротли | 1.1.0 | инструменты для кэша | 5.5.1 | каталог | 2.0.10 |
| кодировщики категорий | 2.6.3 | сертификат | 2025.1.31 | cffi | 1.17.1 |
| chardet | 4.0.0 | нормализатор кодировки | 3.3.2 | автоматический выключатель | 2.1.3 |
| щелчок | 8.1.7 | cloudpathlib | 0.21.1 | Клаудпикл | 3.0.0 |
| cmdstanpy | 1.2.5 | колоритный | 0.5.7 | colorlog | 6.9.0 |
| коммуникация | 0.2.1 | конфеты | 0.1.5 | конфигпарсер | 5.2.0 |
| Contourpy | 1.3.1 | крутое имя | 2.2.0 | cramjam | 2.10.0 |
| криптография | 43.0.3 | велосипедист | 0.11.0 | цимем | 2.0.11 |
| Cython | 3.0.12 | дацит | 1.9.2 | Databricks-AutoML-Runtime | 0.2.21 |
| фичерная инженерия Databricks | 0.12.1 | databricks-sdk | 0.49.0 | Наборы данных | 3.5.0 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 |
| декоратор | 5.1.1 | DeepSpeed | 0.16.5 | defusedxml | 0.7.1 |
| укроп | 0.3.8 | Дистлиб | 0.3.9 | dm-tree | 0.1.9 |
| Конвертация docstring в markdown | 0.11 | einops | 0.8.1 | точки входа | 0,4 |
| оценивать | 0.4.3 | исполнение | 0.8.3 | Обзор аспектов | 1.1.1 |
| Farama-Уведомления | 0.0.4 | fastapi | 0.116.1 | fastjsonschema | 2.21.1 |
| fasttext-wheel | 0.9.2 | файловая блокировка | 3.13.1 | Фляжка | 2.2.5 |
| FlatBuffers | 25.2.10 | шрифтовые инструменты | 4.55.3 | Полное доменное имя (FQDN) | 1.5.1 |
| замороженный список | 1.5.0 | fsspec | 2023.5.0 | будущее | 0.18.3 |
| гаст | 0.4.0 | gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 |
| google-api-core | 2.20.0 | google-auth (аутентификация от Google) | 2.40.3 | google-cloud-core (основной модуль Google Cloud) | 2.4.3 |
| облачное хранилище Google | 2.10.0 | google-crc32c | 1.7.1 | гугл-паста | 0.2.0 |
| гугл-возобновляемые-медиа | 2.7.2 | googleapis-common-protos (общие протоколы googleapis) | 1.65.0 | gql | 3.5.3 |
| graphql-core | 3.2.4 | гринлет | 3.1.1 | grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | гуникорн | 20.1.0 | спортзал | 0.28.1 |
| h11 | 0.14.0 | h5py | 3.12.1 | hjson | 3.1.0 |
| каникулы | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.2 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 | платформа huggingface-hub | 0.30.2 |
| IDNA | 3,7 | ImageHash (Хэш изображений) | 4.3.1 | imageio | 2.37.0 |
| imbalanced-learn (библиотека Python для работы с несбалансированными данными) | 0.13.0 | importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.5.2 |
| склонять | 7.3.1 | iniconfig | 1.1.1 | ipyflow-core | 0.0.209 |
| ipykernel | 6.29.5 | ipython | 8.30.0 | ipython-genutils (утилиты для iPython) | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.8.1 | isodate (стандартная дата ISO) | 0.6.1 | изодурация | 20.11.0 |
| это опасно | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
| jaraco.text | 3.12.1 | Джакс-Джампи | 1.0.0 | джедаи | 0.19.2 |
| Джинджа2 | 3.1.5 | джиттер | 0.10.0 | jmespath | 1.0.1 |
| joblib | 1.4.2 | joblibspark | 0.6.0 | json5 | 0.9.25 |
| jsonpatch | 1.33 | Джсонпоинтер (jsonpointer) | 3.0.0 | jsonschema (JSON-схема) | 4.23.0 |
| jsonschema-спецификации | 2023.7.1 | Jupyter-события | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
| клиент Jupyter | 8.6.3 | jupyter_core (ядро Jupyter) | 5.7.2 | Джупитер_сервер | 2.14.1 |
| терминалы_сервера_jupyter | 0.4.4 | jupyterlab | 4.3.4 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-мини-приложения | 1.0.0 | jupyterlab_server (сервер для JupyterLab) | 2.27.3 | Керас | 3.5.0 |
| Кивисолвер | 1.4.8 | Лангчейн | 0.3.21 | langchain-core | 0.3.63 |
| Делители текста langchain | 0.3.8 | языковые коды | 3.5.0 | langsmith | 0.1.133 |
| языковые данные | 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 | 0.11.0 | LightGBM (фреймворк для машинного обучения) | 4.6.0 | Lightning-утилиты | 0.14.3 |
| linkify-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.44.0 | 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 | 3.0.2 | matplotlib | 3.10.0 |
| матплотлиб-инлайн | 0.1.7 | МакКейб | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| mdurl | 0.1.0 | Мемрей | 1.17.2 | Мистун | 2.0.4 |
| ml_dtypes | 0.5.1 | mlflow-skinny (упрощённая версия пакета mlflow) | 3.0.1 | mmh3 | 5.1.0 |
| more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 | mosaicml-streaming | 0.12.0 |
| mpmath | 1.3.0 | msal | 1.32.3 | msal-extensions | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.1 | мультидикт | 6.1.0 | мультиметод | 1.12 |
| многопроцессорный | 0.70.16 | murmurhash (алгоритм хеширования MurmurHash) | 1.0.13 | mypy-extensions (расширения для mypy) | 1.0.0 |
| namex | 0.1.0 | nbclient | 0.8.0 | Перекодировщик nbconvert | 7.16.4 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| ниндзя | 1.11.1.4 | nltk (Natural Language Toolkit) | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| notebook | 7.3.2 | ноутбук_шим | 0.2.3 | намба | 0.61.0 |
| numpy (библиотека для работы с массивами и матрицами в Python) | 2.1.3 | nvidia-nccl-cu12 | 2.27.5 | OAuthlib | 3.2.0 |
| oci | 2.155.2 | openai | 1.69.0 | opencensus | 0.11.4 |
| opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.35.0 | opentelemetry-sdk | 1.35.0 |
| cемантические соглашения opentelemetry | 0.56b0 | opt_einsum | 3.4.0 | optree | 0.16.0 |
| optuna | 3.6.1 | интеграция optuna | 3.6.0 | orjson | 3.11.0 |
| Переопределения | 7.4.0 | упаковка | 24,2 | Панды | 2.2.3 |
| пандокфильтры | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 | Парсо | 0.8.4 |
| спецификация пути | 0.10.3 | простак | 1.0.1 | pexpect (библиотека Python для автоматизации взаимодействия с приложениями) | 4.8.0 |
| фик | 0.12.5 | подушка | 11.1.0 | пит | 25.0.1 |
| Platformdirs | 3.10.0 | библиотека Plotly для визуализации данных | 5.24.1 | менеджер плагинов Pluggy | 1.5.0 |
| pmdarima | 2.0.4 | пёс | 1.8.2 | придавленный | 3.0.10 |
| prometheus_client | 0.21.0 | prompt-toolkit (инструментарий подсказок) | 3.0.43 | кэш свойств | 0.2.0 |
| пророк | 1.1.6 | proto-plus | 1.26.1 | protobuf (протобуф) | 5.29.4 |
| 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 | puremagic | 1.30 | py-cpuinfo | 9.0.0 |
| py-spy | 0.4.0 | pyarrow | 19.0.1 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 3.0.0 | Пикколо | 0.0.71 |
| pycparser | 2.21 | pydantic (библиотека Python для валидации данных) | 2.10.6 | pydantic_core | 2.27.2 |
| pyflakes (аналитический инструмент для Python) | 3.2.0 | Пигменты | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 |
| pyiceberg | 0.9.0 | PyJWT | 2.10.1 | PyNaCl | 1.5.0 |
| pyodbc | 5.2.0 | pyOpenSSL | 24.2.1 | pyparsing (библиотека для синтаксического анализа в Python) | 3.2.0 |
| pyright | 1.1.394 | pytesseract | 0.3.10 | pytest | 8.3.5 |
| python-dateutil (библиотека для работы с датами и временем в Python) | Версия 2.9.0.post0 | редактор Python | 1.0.4 | python-json-logger (пакет для логирования JSON в Python) | 3.2.1 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-server (сервер Python LSP) | 1.12.0 | Python-Snappy | 0.7.3 |
| Pytoolconfig | 1.2.6 | pytorch-ranger | 0.1.1 | pytz (библиотека Python для работы с часовыми поясами) | 2024.1 |
| PyWavelets | 1.8.0 | PyYAML | 6.0.2 | pyzmq | 26.2.0 |
| опросник | 2.1.0 | луч | 2.37.0 | Ссылки | 0.30.2 |
| regex | 2024.11.6 | Запросы | 2.32.3 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| requests-toolbelt | 1.0.0 | rfc3339-валидатор | 0.1.4 | rfc3986-validator | 0.1.1 |
| богатый | 13.9.4 | верёвка | 1.12.0 | rpds-py | 0.22.3 |
| rsa | 4.9.1 | ruamel.yaml | 0.18.14 | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 |
| s3transfer | 0.11.3 | safetensors | 0.5.3 | scikit-image | 0.25.0 |
| scikit-learn (библиотека машинного обучения) | 1.6.1 | scipy (библиотека Python) | 1.15.1 | мореборн | 0.13.2 |
| Send2Trash | 1.8.2 | преобразователи предложений (sentence-transformers) | 4.0.1 | предложение | 0.2.0 |
| setuptools (пакет для установки и управления Python-пакетами) | 74.0.0 | шап | 0.47.1 | шеллингем | 1.5.4 |
| simplejson | 3.17.6 | шесть | 1.16.0 | sklearn-compat | 0.1.3 |
| Нарезчик | 0.0.8 | smart_open | 7.3.0.post1 | сммап | 5.0.0 |
| сниффио | 1.3.0 | отсортированные контейнеры | 2.4.0 | аудиофайл | 0.13.1 |
| ситечко для супа | 2.5 | soxr | 0.5.0.post1 | просторный | 3.7.5 |
| spacy-legacy | 3.0.12 | спейси-логгеры | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.37 |
| sqlparse | 0.4.2 | серьёзно? | 2.5.1 | ssh-import-id (импортировать идентификатор SSH) | 5.11 |
| стековые данные | 0.2.0 | стэнио | 0.5.1 | старлетка | 0.47.2 |
| statsmodels (библиотека Python для статистического моделирования) | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 | SymPy | 1.13.3 |
| составлять таблицу | 0.9.0 | упорство | 9.0.0 | ТензорБорд | 2.19.0 |
| tensorboard-data-server (сервер данных TensorBoard) | 0.7.2 | tensorboardX | 2.6.4 | Tensorflow | 2.19.0 |
| TensorFlow Estimator | 2.15.0 | термколор | 3.1.0 | закончено | 0.17.1 |
| текстуальный | 4.0.0 | tf_keras | 2.19.0 | тонкий | 8.2.4 |
| Threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile (файл формата TIFF) | 2024.12.12 | тиктокен | 0.9.0 |
| tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 | токенизаторы | 0.21.0 |
| томли | 2.0.1 | факел | 2.7.0+CPU | факел-оптимизатор | 0.3.0 |
| факел | 0.0.7 | TorchMetrics | 1.6.0 | torchvision (библиотека PyTorch для компьютерного зрения) | 0.22.0+цп |
| торнадо | 6.4.2 | tqdm | 4.67.1 | Трейтлеты | 5.14.3 |
| Трансформаторы | 4.51.3 | типгард | 4.4.2 | машинистка / печатник / типировщик | 0.16.0 |
| types-python-dateutil | 2.9.0.20250708 | typing_extensions (расширения для ввода текста) | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 |
| uc-micro-py | 1.0.1 | ujson | 5.10.0 | автоматические обновления без участия пользователя | 0,1 |
| URI-шаблон | 1.3.0 | urllib3 | 2.3.0 | uvicorn | 0.35.0 |
| валидаторы | 0.35.0 | virtualenv | 20.29.3 | Видения | 0.8.1 |
| 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 |
| websocket-клиент | 1.8.0 | websockets | 11.0.3 | Инструмент | 3.1.3 |
| чтоэто за патч | 1.0.2 | колесо | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 |
| облако слов | 1.9.4 | завёрнут | 1.17.0 | xgboost | 3.0.0 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 | yapf (форматировщик Python кода) | 0.40.2 |
| ярл | 1.18.0 | ydata-profiling | 4.16.1 | ZIPP | 3.21.0 |
| zstd | 1.5.5.1 |
Библиотеки Python в кластерах GPU
Замечание
PyTorch использует зависимости CUDA PyPI для предоставления поддержки CUDA вместо версий библиотеки CUDA, встроенных в Databricks Runtime 17.2 ML.
| Библиотека | Версия | Библиотека | Версия | Библиотека | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | ускорить | 1.5.2 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| аннотированные типы | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 | argcomplete | 3.6.2 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-связки | 21.2.0 | стрела | 1.3.0 |
| Астор | 0.8.1 | асттокенс | 2.0.5 | астунпарс | 1.6.3 |
| async-lru | 2.0.4 | атрибуты | 24.3.0 | аудиочтение | 3.0.1 |
| автоматическая команда | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 | azure-core | 1.35.0 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.20.0 | Платформа управления Azure (azure-mgmt-core) | 1.6.0 |
| azure-mgmt-web | 8.0.0 | azure-storage-blob (облако сохранения Azure) | 12.23.0 | хранилище файлов данных Azure Data Lake | 12.17.0 |
| Вавилон | 2.16.0 | отступление | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| bcrypt (алгоритм хеширования паролей) | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 | черный | 24.10.0 |
| отбеливатель | 6.2.0 | указатель поворота | 1.7.0 | блаженство | 0.7.11 |
| boto3 | 1.36.2 | botocore | 1.36.3 | Бротли | 1.1.0 |
| инструменты для кэша | 5.5.1 | каталог | 2.0.10 | кодировщики категорий | 2.6.3 |
| сертификат | 2025.1.31 | cffi | 1.17.1 | chardet | 4.0.0 |
| нормализатор кодировки | 3.3.2 | автоматический выключатель | 2.1.3 | щелчок | 8.1.7 |
| cloudpathlib | 0.21.1 | Клаудпикл | 3.0.0 | cmdstanpy | 1.2.5 |
| колоритный | 0.5.7 | colorlog | 6.9.0 | коммуникация | 0.2.1 |
| конфеты | 0.1.5 | конфигпарсер | 5.2.0 | Contourpy | 1.3.1 |
| крутое имя | 2.2.0 | cramjam | 2.10.0 | криптография | 43.0.3 |
| велосипедист | 0.11.0 | цимем | 2.0.11 | Cython | 3.0.12 |
| дацит | 1.9.2 | Databricks-AutoML-Runtime | 0.2.21 | фичерная инженерия Databricks | 0.12.1 |
| databricks-sdk | 0.49.0 | Наборы данных | 3.5.0 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 | декоратор | 5.1.1 |
| DeepSpeed | 0.16.5 | defusedxml | 0.7.1 | укроп | 0.3.8 |
| Дистлиб | 0.3.9 | dm-tree | 0.1.9 | Конвертация docstring в markdown | 0.11 |
| einops | 0.8.1 | точки входа | 0,4 | оценивать | 0.4.3 |
| исполнение | 0.8.3 | Обзор аспектов | 1.1.1 | Farama-Уведомления | 0.0.4 |
| fastapi | 0.116.1 | fastjsonschema | 2.21.1 | fasttext-wheel | 0.9.2 |
| файловая блокировка | 3.13.1 | flash_attn | 2.7.4.post1 | Фляжка | 2.2.5 |
| FlatBuffers | 25.2.10 | шрифтовые инструменты | 4.55.3 | Полное доменное имя (FQDN) | 1.5.1 |
| замороженный список | 1.5.0 | fsspec | 2023.5.0 | будущее | 0.18.3 |
| гаст | 0.4.0 | gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 |
| google-api-core | 2.20.0 | google-auth (аутентификация от Google) | 2.40.3 | google-cloud-core (основной модуль Google Cloud) | 2.4.3 |
| облачное хранилище Google | 2.10.0 | google-crc32c | 1.7.1 | гугл-паста | 0.2.0 |
| гугл-возобновляемые-медиа | 2.7.2 | googleapis-common-protos (общие протоколы googleapis) | 1.65.0 | gql | 3.5.3 |
| graphql-core | 3.2.4 | гринлет | 3.1.1 | grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | гуникорн | 20.1.0 | спортзал | 0.28.1 |
| h11 | 0.14.0 | h5py | 3.12.1 | hjson | 3.1.0 |
| каникулы | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.2 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 | платформа huggingface-hub | 0.30.2 |
| IDNA | 3,7 | ImageHash (Хэш изображений) | 4.3.1 | imageio | 2.37.0 |
| imbalanced-learn (библиотека Python для работы с несбалансированными данными) | 0.13.0 | importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.5.2 |
| склонять | 7.3.1 | iniconfig | 1.1.1 | ipyflow-core | 0.0.209 |
| ipykernel | 6.29.5 | ipython | 8.30.0 | ipython-genutils (утилиты для iPython) | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.8.1 | isodate (стандартная дата ISO) | 0.6.1 | изодурация | 20.11.0 |
| это опасно | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
| jaraco.text | 3.12.1 | Джакс-Джампи | 1.0.0 | джедаи | 0.19.2 |
| Джинджа2 | 3.1.5 | джиттер | 0.10.0 | jmespath | 1.0.1 |
| joblib | 1.4.2 | joblibspark | 0.6.0 | json5 | 0.9.25 |
| jsonpatch | 1.33 | Джсонпоинтер (jsonpointer) | 3.0.0 | jsonschema (JSON-схема) | 4.23.0 |
| jsonschema-спецификации | 2023.7.1 | Jupyter-события | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
| клиент Jupyter | 8.6.3 | jupyter_core (ядро Jupyter) | 5.7.2 | Джупитер_сервер | 2.14.1 |
| терминалы_сервера_jupyter | 0.4.4 | jupyterlab | 4.3.4 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-мини-приложения | 1.0.0 | jupyterlab_server (сервер для JupyterLab) | 2.27.3 | Керас | 3.5.0 |
| Кивисолвер | 1.4.8 | Лангчейн | 0.3.21 | langchain-core | 0.3.63 |
| Делители текста langchain | 0.3.8 | языковые коды | 3.5.0 | langsmith | 0.1.133 |
| языковые данные | 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 | 0.11.0 | LightGBM (фреймворк для машинного обучения) | 4.6.0 | Lightning-утилиты | 0.14.3 |
| linkify-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.44.0 | 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 | 3.0.2 | matplotlib | 3.10.0 |
| матплотлиб-инлайн | 0.1.7 | МакКейб | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| mdurl | 0.1.0 | Мемрей | 1.17.2 | Мистун | 2.0.4 |
| ml_dtypes | 0.5.1 | mlflow-skinny (упрощённая версия пакета mlflow) | 3.0.1 | mmh3 | 5.1.0 |
| more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 | mosaicml-streaming | 0.12.0 |
| mpmath | 1.3.0 | msal | 1.32.3 | msal-extensions | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.1 | мультидикт | 6.1.0 | мультиметод | 1.12 |
| многопроцессорный | 0.70.16 | murmurhash (алгоритм хеширования MurmurHash) | 1.0.13 | mypy-extensions (расширения для mypy) | 1.0.0 |
| namex | 0.1.0 | nbclient | 0.8.0 | Перекодировщик nbconvert | 7.16.4 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| ниндзя | 1.11.1.4 | nltk (Natural Language Toolkit) | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| notebook | 7.3.2 | ноутбук_шим | 0.2.3 | намба | 0.61.0 |
| numpy (библиотека для работы с массивами и матрицами в Python) | 2.1.3 | nvidia-cublas-cu12 | 12.6.4.1 | nvidia-cuda-cupti-cu12 | 12.6.80 |
| nvidia-cuda-nvrtc-cu12 | 12.6.77 | nvidia-cuda-runtime-cu12 | 12.6.77 | nvidia-cudnn-cu12 | 9.5.1.17 |
| nvidia-cufft-cu12 | 11.3.0.4 | nvidia-cufile-cu12 | 1.11.1.6 | nvidia-curand-cu12 | 10.3.7.77 |
| nvidia-cusolver-cu12 | 11.7.1.2 | nvidia-cusparse-cu12 | 12.5.4.2 | nvidia-cusparselt-cu12 | 0.6.3 |
| nvidia-nccl-cu12 | 2.26.2 | nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.6.85 | nvidia-nvtx-cu12 | 12.6.77 |
| OAuthlib | 3.2.0 | oci | 2.155.2 | openai | 1.69.0 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.35.0 |
| opentelemetry-sdk | 1.35.0 | cемантические соглашения opentelemetry | 0.56b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| optree | 0.16.0 | optuna | 3.6.1 | интеграция optuna | 3.6.0 |
| orjson | 3.11.0 | Переопределения | 7.4.0 | упаковка | 24,2 |
| Панды | 2.2.3 | пандокфильтры | 1.5.0 | paramiko | 3.4.0 |
| Парсо | 0.8.4 | спецификация пути | 0.10.3 | простак | 1.0.1 |
| pexpect (библиотека Python для автоматизации взаимодействия с приложениями) | 4.8.0 | фик | 0.12.5 | подушка | 11.1.0 |
| пит | 25.0.1 | Platformdirs | 3.10.0 | библиотека Plotly для визуализации данных | 5.24.1 |
| менеджер плагинов Pluggy | 1.5.0 | pmdarima | 2.0.4 | пёс | 1.8.2 |
| придавленный | 3.0.10 | prometheus_client | 0.21.0 | prompt-toolkit (инструментарий подсказок) | 3.0.43 |
| кэш свойств | 0.2.0 | пророк | 1.1.6 | proto-plus | 1.26.1 |
| protobuf (протобуф) | 5.29.4 | 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 | puremagic | 1.30 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.0 | pyarrow | 19.0.1 |
| pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 3.0.0 |
| Пикколо | 0.0.71 | pycparser | 2.21 | pydantic (библиотека Python для валидации данных) | 2.10.6 |
| pydantic_core | 2.27.2 | pyflakes (аналитический инструмент для Python) | 3.2.0 | Пигменты | 2.15.1 |
| PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.9.0 | PyJWT | 2.10.1 |
| PyNaCl | 1.5.0 | pyodbc | 5.2.0 | pyOpenSSL | 24.2.1 |
| pyparsing (библиотека для синтаксического анализа в Python) | 3.2.0 | pyright | 1.1.394 | pytesseract | 0.3.10 |
| pytest | 8.3.5 | python-dateutil (библиотека для работы с датами и временем в Python) | Версия 2.9.0.post0 | редактор Python | 1.0.4 |
| python-json-logger (пакет для логирования JSON в Python) | 3.2.1 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-server (сервер Python LSP) | 1.12.0 |
| Python-Snappy | 0.7.3 | Pytoolconfig | 1.2.6 | pytorch-ranger | 0.1.1 |
| pytz (библиотека Python для работы с часовыми поясами) | 2024.1 | PyWavelets | 1.8.0 | PyYAML | 6.0.2 |
| pyzmq | 26.2.0 | опросник | 2.1.0 | луч | 2.37.0 |
| Ссылки | 0.30.2 | regex | 2024.11.6 | Запросы | 2.32.3 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | requests-toolbelt | 1.0.0 | rfc3339-валидатор | 0.1.4 |
| rfc3986-validator | 0.1.1 | богатый | 13.9.4 | верёвка | 1.12.0 |
| rpds-py | 0.22.3 | rsa | 4.9.1 | ruamel.yaml | 0.18.14 |
| ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | s3transfer | 0.11.3 | safetensors | 0.5.3 |
| scikit-image | 0.25.0 | scikit-learn (библиотека машинного обучения) | 1.6.1 | scipy (библиотека Python) | 1.15.1 |
| мореборн | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | преобразователи предложений (sentence-transformers) | 4.0.1 |
| предложение | 0.2.0 | setuptools (пакет для установки и управления Python-пакетами) | 74.0.0 | шап | 0.47.1 |
| шеллингем | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | шесть | 1.16.0 |
| sklearn-compat | 0.1.3 | Нарезчик | 0.0.8 | smart_open | 7.3.0.post1 |
| сммап | 5.0.0 | сниффио | 1.3.0 | отсортированные контейнеры | 2.4.0 |
| аудиофайл | 0.13.1 | ситечко для супа | 2.5 | soxr | 0.5.0.post1 |
| просторный | 3.7.5 | spacy-legacy | 3.0.12 | спейси-логгеры | 1.0.5 |
| SQLAlchemy | 2.0.37 | sqlparse | 0.4.2 | серьёзно? | 2.5.1 |
| ssh-import-id (импортировать идентификатор SSH) | 5.11 | стековые данные | 0.2.0 | стэнио | 0.5.1 |
| старлетка | 0.47.2 | statsmodels (библиотека Python для статистического моделирования) | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 |
| SymPy | 1.13.3 | составлять таблицу | 0.9.0 | упорство | 9.0.0 |
| ТензорБорд | 2.19.0 | tensorboard-data-server (сервер данных TensorBoard) | 0.7.2 | tensorboardX | 2.6.4 |
| Tensorflow | 2.19.0 | TensorFlow Estimator | 2.15.0 | термколор | 3.1.0 |
| закончено | 0.17.1 | текстуальный | 4.0.0 | tf_keras | 2.19.0 |
| тонкий | 8.2.4 | Threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile (файл формата TIFF) | 2024.12.12 |
| тиктокен | 0.9.0 | tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 |
| токенизаторы | 0.21.0 | томли | 2.0.1 | факел | 2.7.0 |
| факел-оптимизатор | 0.3.0 | факел | 0.0.7 | TorchMetrics | 1.6.0 |
| torchvision (библиотека PyTorch для компьютерного зрения) | 0.22.0 | торнадо | 6.4.2 | tqdm | 4.67.1 |
| Трейтлеты | 5.14.3 | Трансформаторы | 4.51.3 | тритон | 3.3.0 |
| типгард | 4.4.2 | машинистка / печатник / типировщик | 0.16.0 | types-python-dateutil | 2.9.0.20250708 |
| typing_extensions (расширения для ввода текста) | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 | uc-micro-py | 1.0.1 |
| ujson | 5.10.0 | автоматические обновления без участия пользователя | 0,1 | URI-шаблон | 1.3.0 |
| urllib3 | 2.3.0 | uvicorn | 0.35.0 | валидаторы | 0.35.0 |
| virtualenv | 20.29.3 | Видения | 0.8.1 | 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 | websocket-клиент | 1.8.0 |
| websockets | 11.0.3 | Инструмент | 3.1.3 | чтоэто за патч | 1.0.2 |
| колесо | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 | облако слов | 1.9.4 |
| завёрнут | 1.17.0 | xgboost | 3.0.0 | xgboost-ray | 0.1.19 |
| xxhash | 3.5.0 | yapf (форматировщик Python кода) | 0.40.2 | ярл | 1.18.0 |
| ydata-profiling | 4.16.1 | ZIPP | 3.21.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Библиотеки R
Библиотеки R идентичны библиотекам R в Databricks Runtime 17.2.
Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.12)
Помимо библиотек Java и Scala в Databricks Runtime 17.2, Databricks Runtime 17.2 ML содержит следующие JAR:
Кластеры ЦП
| Идентификатор группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.13 | 2.1.3 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.13 | 2.1.3 |
| org.graphframes | graphframes_2.13 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.15.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-collection-compat_2.13 | 2.12.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.13 | 1.15.0 |
Кластеры GPU
| Идентификатор группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.13 | 2.1.3 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.13 | 2.1.3 |
| org.graphframes | graphframes_2.13 | 0.8.4-db1-spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.15.1 |
| org.scala-lang.modules | scala-collection-compat_2.13 | 2.12.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.13 | 1.15.0 |
Неподдерживаемые выпуски
Подсказка
Чтобы ознакомиться с примечаниями к версиям Databricks Runtime, которые достигли окончания поддержки (EoS), см. Примечания к версиям Databricks Runtime с окончанием поддержки. Версии среды выполнения EoS Databricks устарели и могут не обновляться.