Databricks Runtime ML 包含各種熱門的 ML 和 DL 程式庫。 每個版本都會更新程式庫，以包含新功能和修正。 本文說明支援的最上層連結庫、其更新頻率，以及連結庫已被取代時的案例。
圖書館支持政策
Databricks 已將支援的函式庫子集指定為頂級函式庫。 針對這些程式庫，Databricks 提供更快的更新頻率，隨著每個運行環境版本更新至最新的套件版本（除非有相依性衝突）。 Databricks 也提供高階庫的進階支援、測試和內嵌優化。 高級程式庫只會隨著主要版本而新增或移除。
頂級圖書館的完整清單如下：
如需每個執行階段版本中包含的所有函式庫清單，請參閱 Databricks Runtime ML 的版本資訊。
備註
從 Databricks Runtime 18.0 ML 開始，TensorFlow 與 spark-tensorflow-connector 不再是頂尖函式庫。
函式庫棄用原則
在下列情況下，Databricks 可能會從最上層清單中移除連結庫：
- 如果程式庫在兩個月內沒有新的提交，且超過六個月沒有新版本。 當積極維護重新開始時，Databricks 可能會重新加入已移除的資料庫。
- 如果圖書館的使用量大幅下降。
- 在新增套件以填補主要空白的情況下，函式庫將被取代。
當連結庫達到下列任一條件時，Databricks 將會移除預安裝的連結庫：
- 函式庫不再進行積極維護。 當符合下列任一條件時，程式庫會被視為不再積極維護：
- 三個月都沒有新提交，九個多月沒有新版本。
- 圖書館的資料庫已存檔。
- 已經宣布停止維護該函式庫。
- 找不到適用於新運行時間的穩定版本。
當規劃移除程式庫時，Databricks 會採取下列步驟來通知客戶：
- 在運行時間版本資訊中，會新增棄用警告，指出這個程式庫將會在下一個主要 Databricks Runtime ML 版本中被移除。
- 匯入連結庫時會顯示通知，指出下一個主要 Databricks Runtime ML 版本中將會移除連結庫。
- Databricks 參考該庫的文件已更新，顯示該庫計畫被移除。
若要在移除連結庫之後繼續使用，您可以手動安裝連結庫，或使用舊版的 Databricks Runtime ML。