Udostępnij za pośrednictwem


Databricks Runtime 18.0 for Machine Learning

Środowisko Databricks Runtime 18.0 dla uczenia maszynowego zapewnia gotowe środowisko do uczenia maszynowego i data science na podstawie Databricks Runtime 18.0. Środowisko Databricks Runtime ML zawiera wiele popularnych bibliotek uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i XGBoost. Środowisko Databricks Runtime ML obsługuje również rozproszone trenowanie uczenia głębokiego przy użyciu narzędzi TorchDistributor, DeepSpeed i Ray.

Nowe funkcje i ulepszenia

Środowisko Databricks Runtime 18.0 ML jest oparte na środowisku Databricks Runtime 18.0. Aby uzyskać informacje na temat nowości w środowisku Databricks Runtime 18.0, w tym Apache Spark MLlib i SparkR, zobacz informacje o wydaniu Databricks Runtime 18.0.

Niektóre aktualizacje biblioteki to:

  • Aktualizacja CUDA do wersji 12.9
  • flash_attn 2.8.3
  • keras 3.12.0
  • langchain 1.0.3
  • mlflow-skinny 3.8.1
  • openai 2.7.0
  • torch 2.9.0+cu129
  • torchvision 0.24.0+cu129
  • Transformers 4.57.1
  • triton 3.5.0
  • xgboost 3.1.1

Inne zmiany

Wprowadzono następujące dodatkowe zmiany, począwszy od środowiska Databricks Runtime 18.0 ML:

  • Rozwiązanie AutoML zostało usunięte.
  • TensorFlow nie jest już objęty wsparciem najwyższego poziomu.

Środowisko systemu

Środowisko systemowe w środowisku Databricks Runtime 18.0 ML różni się od środowiska Databricks Runtime 18.0 w następujący sposób.

  • W przypadku klastrów gpu środowisko Databricks Runtime ML obejmuje następujące biblioteki procesora GPU FIRMY NVIDIA:
    • CUDA 12.9
    • cublas 12.9.1.4-1
    • cusolver 11.7.5.82
    • cupti 12.9.79
    • cusparse 12.5.10.65
    • cuDNN 9.15.1.9-1
    • NCCL 2.27.5

Libraries

W poniższych sekcjach wymieniono biblioteki zawarte w środowisku Databricks Runtime 18.0 ML, które różnią się od bibliotek zawartych w środowisku Databricks Runtime 18.0.

Biblioteki najwyższego poziomu

Środowisko Databricks Runtime 18.0 ML obejmuje następujące biblioteki najwyższego poziomu:

biblioteki Python

Środowisko Databricks Runtime 18.0 ML używa virtualenv do zarządzania pakietami Python i zawiera wiele popularnych pakietów uczenia maszynowego.

Aby odtworzyć środowisko Python dla uczenia maszynowego Databricks Runtime w lokalnym wirtualnym środowisku Python, pobierz requirements-cpu-18.0.txt dla klastrów CPU lub requirements-gpu-18.0.txt dla klastrów GPU. Następnie należy uruchomić polecenie pip install -r requirements-<cpu|gpu>-18.0.txt. To polecenie instaluje wszystkie biblioteki open source używane przez usługę Databricks Runtime ML, ale nie instaluje bibliotek opracowanych przez usługę Databricks.

biblioteki Python w klastrach procesora CPU

Biblioteka wersja Biblioteka wersja Biblioteka wersja
absl-py 2.3.1 przyspieszać 1.11.0 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
alembic 1.17.1 dokument z adnotacjami 0.0.4 typy z adnotacjami 0.7.0
anyio 4.7.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
arro3-core 0.6.5 strzałka 1.3.0 asttokens 3.0.0
astunparse 1.6.3 async-lru 2.0.4 attrs 24.3.0
odczyt dźwięku 3.1.0 azure-common 1.1.28 azure-core 1.36.0
azure-cosmos 4.3.1 azure-identity 1.20.0 azure-mgmt-core (rdzeń zarządzania Azure) 1.6.0
azure-mgmt-web 8.0.0 Azure Storage Blob 12.27.1 Usługa przechowywania w chmurze Azure (azure-storage-file-datalake) 12.22.0
Babel 2.16.0 bcrypt 4.3.0 beautifulsoup4 4.12.3
czarny 24.10.0 wybielacz 6.2.0 kierunkowskaz 1.7.0
błogość 0.7.11 boto3 1.40.45 botocore 1.40.45
brotli 1.2.0 cachetools (narzędzia do zarządzania pamięcią podręczną) 5.5.1 katalog 2.0.10
certyfikat 2025.4.26 cffi 1.17.1 chardet 4.0.0
normalizator zestawu znaków 3.3.2 wyłącznik obwodowy 2.1.3 kliknij 8.1.8
cloudpathlib 0.23.0 cloudpickle (biblioteka Python do serializacji obiektów) 3.0.0 cmdstanpy 1.3.0
kolorowy 0.5.8 log kolorów 6.10.1 komunikacja 0.2.1
wyrób cukierniczy 0.1.5 ContourPy 1.3.1 cramjam 2.11.0
kryptografia 44.0.1 rowerzysta 0.11.0 cymem 2.0.12
Cython 3.1.5 dacyt 1.9.2 databricks-agents 1.9.1
proces inżynierii cech w Databricks 0.13.0.1 databricks-sdk 0.67.0 dataclasses-json 0.6.7
zbiory danych 4.3.0 dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.3.2
debugpy 1.8.11 dekorator 5.1.1 Deepspeed 0.18.1
defusedxml (biblioteka zabezpieczająca przetwarzanie XML) 0.7.1 deltalake 1.1.4 Deprecated 1.2.18
koper 0.3.8 distlib 0.3.9 dystrybucja (distro) 1.9.0
informacje o dystrybucji 1.7+kompilacja1 dm-tree 0.1.9 Konwertowanie docstringów na markdown 0,11
einops 0.8.1 ocenić 0.4.6 wykonywanie 1.2.0
aspekty — omówienie 1.1.1 Powiadomienia Farama 0.0.4 fastapi 0.121.2
fastjsonschema 2.21.1 blokada plików 3.17.0 typ pliku 1.2.0
Flask 2.2.5 flatbuffers 25.9.23 fonttools 4.55.3
Fqdn 1.5.1 zablokowana lista 1.5.0 fsspec 2023.5.0
Гаст 0.6.0 gitdb (baza danych Git) 4.0.11 GitPython 3.1.43
google-api-core 2.28.1 google-auth (autoryzacja Google) 2.43.0 google-cloud-core 2.5.0
Google Cloud Storage (usługa przechowywania danych w chmurze od Google) 3.2.0 google-crc32c (biblioteka do obsługi algorytmu crc32c od Google) 1.7.1 Google-pasta 0.2.0
Google Media z Możliwością Wznowienia 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0 graphql-core 3.2.4
zielona nitka 3.1.1 grpcio 1.67.0 grpcio-status 1.67.0
sala gimnastyczna 0.28.1 h11 0.16.0 h5py 3.12.1
hf-xet 1.2.0 hjson 3.1.0 wakacje 0,54
httpcore 1.0.9 httplib2 0.20.4 httpx 0.28.1
Hugging Face Hub 0.36.0 IDNA 3.7 ImageHash 4.3.1
imageio 2.37.0 niezrównoważona nauka 0.13.0 importlib_metadata 8.5.0
importlib_resources 6.5.2 iniconfig 1.1.1 ipyflow-core 0.0.209
ipykernel 6.29.5 ipython 8.30.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.8.1 isodate 0.7.2 izoduracja 20.11.0
to jest niebezpieczne 2.2.0 jax-jumpy 1.0.0 Jedi 0.19.2
Jinja2 3.1.6 drżenie 0.12.0 jmespath 1.0.1
joblib 1.4.2 joblibspark 0.6.0 json5 0.9.25
jsonpatch 1.33 JsonPointer 3.0.0 jsonschema 4.23.0
Specyfikacje schematu JSON 2023.7.1 jupyter 1.1.1 jupyter-console 6.6.3
If the term needs to stay in English, it should remain "jupyter-events". If a translation is needed, it could potentially be "wydarzenia jupyter", depending on the context and recognition among the target audience. 0.12.0 jupyter-lsp 2.2.5 jupyter_client 8.6.3
jupyter_core 5.7.2 jupyter_server 2.15.0 jupyter_server_terminals (terminale serwera Jupyter) 0.5.3
jupyterlab 4.3.4 jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_server 2.27.3
jupyterlab_widgets 1.1.11 Keras 3.12.0 kiwisolver 1.4.8
langchain 1.0.3 langchain-core 1.0.4 langchain-openai 1.0.2
kody językowe 3.5.0 langgraph 1.0.3 langgraph-checkpoint 3.0.1
langgraph-prebuilt 1.0.4 langgraph-sdk 0.2.9 langsmith 0.4.41
dane_językowe 1.3.0 launchpadlib 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6
lazr.uri 1.0.6 leniwy ładowacz 0,4 libclang 15.0.6.1
librosa 0.11.0 lightgbm 4.6.0 linkify-it-py 2.0.0
litellm 1.75.9 llvmlite 0.44.0 lz4 4.3.2
Mako 1.3.10 marisa-trie 1.2.0 Markdown 3,8
markdown —it-py 2.2.0 MarkupSafe 3.0.2 pianka cukrowa 3.26.1
matplotlib 3.10.0 matplotlib-inline 0.1.7 Mccabe 0.7.0
mdit-py-plugins 0.3.0 mdurl 0.1.0 memray 1.19.1
minify_html 0.18.1 Mistune 3.1.2 ml_dtypes 0.5.3
mlflow-skinny 3.8.1 mmh3 5.2.0 mosaicml-streaming 0.13.0
mpmath 1.3.0 msal 1.34.0 msal-extensions 1.3.1
msgpack 1.1.2 multidict 6.1.0 wielometoda 1.12
wieloprocesowy 0.70.16 MurmurHash 1.0.14 mypy-extensions 1.0.0
namex 0.1.0 NBClient 0.10.2 nbconvert - narzędzie do konwersji plików Jupyter Notebook 7.16.6
nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0 networkx 3.4.2
Ninja 1.13.0 Natural Language Toolkit (nltk) 3.9.1 nodeenv 1.9.1
notes 7.3.2 notebook_shim 0.2.4 numba 0.61.0
numpy 2.1.3 nvidia-nccl-cu12 2.28.7 oauthlib 3.2.0
Oci 2.163.1 openai 2.7.0 opencensus 0.11.4
opencensus-context 0.1.3 opentelemetry-api 1.38.0 opentelemetry-proto 1.38.0
opentelemetry-sdk 1.38.0 opentelemetry-semantic-conventions (standardowe konwencje semantyczne w OpenTelemetry) 0,59b0 opt_einsum 3.4.0
optree 0.17.0 optuna 3.6.1 integracja Optuna 3.6.0
orjson 3.11.4 ormsgpack 1.12.0 Zastępuje 7.4.0
opakowanie 24,2 Pandas 2.2.3 pandocfilters 1.5.0
paramiko - biblioteka do protokołu SSH2 dla języka Python 3.5.1 parso 0.8.4 specyfikacja ścieżki 0.10.3
ofiara 1.0.1 pexpect 4.8.0 phik 0.12.5
poduszka 11.1.0 platformdirs 4.3.7 kreślenie 5.24.1
wtyczkowy 1.5.0 kundel 1.8.2 przeszhetowany 3.0.11
prometheus_client 0.21.1 zestaw narzędzi prompt 3.0.43 propcache 0.3.1
prorok 1.2.1 proto-plus 1.26.1 Protobuf (w skrócie od Protocol Buffers) 5.29.4
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.11 ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 puremagic 1.30 py-cpuinfo 9.0.0
py-spy 0.4.1 pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 pyccolo 0.0.71 pycparser 2.21
pydantic (biblioteka Python do walidacji danych i zarządzania ustawieniami) 2.10.6 pydantic_core 2.27.2 pyflakes (narzędzie do analizy statycznej kodu Python) 3.2.0
Pygments 2.19.1 PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.10.0
PyJWT 2.10.1 PyNaCl 1.5.0 pyodbc 5.2.0
pyOpenSSL 25.0.0 pyparsing – biblioteka do przetwarzania tekstu w Pythonie 3.2.0 pyright 1.1.394
piroaring 1.0.3 pytesseract 0.3.10 pytest 8.3.5
python-apt 2.7.7+ubuntu5.2 python-dateutil (biblioteka Pythona do zarządzania datami) 2.9.0.post0 python-dotenv 1.2.1
Pythonowy edytor 1.0.4 python-json-logger 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2
python-lsp-server 1.12.2 python-snappy 0.7.3 pytoolconfig 1.2.6
pytz (biblioteka Pythona do obliczeń stref czasowych) 2024.1 PyWavelets 1.8.0 PyYAML 6.0.2
pyzmq 26.2.0 promień 2.37.0 odwoływanie się 0.30.2
wyrażenie regularne 2024.11.6 żądania 2.32.3 requests-toolbelt (narzędzie wspomagające dla biblioteki requests w Pythonie) 1.0.0
rfc3339-validator 0.1.4 rfc3986-validator 0.1.1 bogaty 13.9.4
lina 1.13.0 rpds-py 0.22.3 rsa 4.9.1
s3transfer 0.14.0 safetensors 0.6.2 scikit-image 0.25.0
scikit-learn 1.6.1 scipy (biblioteka naukowa dla Pythona) 1.15.3 urodzony na morzu 0.13.2
Send2Trash 1.8.2 transformatory zdań 5.1.2 element zdania 0.2.1
setuptools 78.1.1 kształt 0.49.1 shellingham 1.5.4
sześć 1.17.0 sklearn-compat 0.1.3 fragmentator 0.0.8
inteligentne_otwarcie 7.5.0 smmap 5.0.0 Sniffio 1.3.0
posortowane kontenery 2.4.0 Plik dźwiękowy 0.13.1 sitko do zupy 2.5
soxr 1.0.0 przestronny 3.7.5 spacy-legacy 3.0.12
spacy-loggers 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.39 sqlparse 0.5.3
serio 2.5.1 ssh-import-id (narzędzie do importowania kluczy SSH) 5.11 stos danych 0.6.3
cyna 0.5.1 gwiazdka 0.49.3 statsmodels - biblioteka do modelowania statystycznego 0.14.4
strictyaml 1.7.3 sympy 1.13.3 Wytrzymałość 9.0.0
TensorBoard 2.20.0 serwer danych TensorBoard 0.7.2 tensorboardX 2.6.4
TensorFlow 2.20.0 termcolor (narzędzie do zarządzania kolorami w terminalu) 3.2.0 zakończony 0.17.1
Tekstowy 4.0.0 tf_keras 2.20.1 cienki 8.2.4
threadpoolctl 3.5.0 tifffile 2025.2.18 tiktoken 0.9.0
tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0 narzędzia tokenizacji 0.22.1
tomli 2.0.1 pochodnia 2.9.0 + procesor torcheval 0.0.7
torchvision 0.24.0 +cpu tornado 6.5.1 tqdm 4.67.1
traitlets 5.14.3 Transformersi 4.57.1 typeguard 4.4.2
pisarz 0.20.0 typer-slim 0.20.0 types-python-dateutil 2.9.0.20251108
monitorowanie pisania 0.9.0 moduł typing_extensions 4.12.2 tzdata 2024.1
uc-micro-py 1.0.1 ujson (szybka biblioteka do obsługi formatu JSON) 5.10.0 nienadzorowane uaktualnienia 0.1
Szablon adresu URI 1.3.0 urllib3 2.3.0 uvicorn 0.38.0
virtualenv 20.29.3 Wizje 0.8.1 wadllib 1.3.6
wasabi 1.1.3 szerokość(wcwidth) 0.2.5 łasica 0.4.3
kolory sieci Web 25.10.0 kodowania webowe 0.5.1 websocket-klient 1.8.0
Narzędzie 3.1.3 czymjestłatka 1.0.2 wheel 0.45.1
ilekroć 0.7.3 widgetsnbextension 3.6.6 wordcloud 1.9.4
zawinięty 1.17.0 xgboost 3.1.1 xgboost-ray 0.1.19
xxhash 3.5.0 yapf (Yet Another Python Formatter - Kolejny Formatator Pythona) 0.40.2 Yarl 1.18.0
ydata-profiling (profilowanie danych) 4.17.0 zamek błyskawiczny 3.21.0 zstandard 0.23.0
zstd 1.5.5.1

biblioteki Python w klastrach gpu

Uwaga / Notatka

PyTorch używa zależności CUDA PyPI do zapewnienia obsługi CUDA zamiast wersji bibliotek CUDA wbudowanych w środowisko Databricks Runtime 18.0 ML.

Biblioteka wersja Biblioteka wersja Biblioteka wersja
absl-py 2.3.1 przyspieszać 1.11.0 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
alembic 1.18.1 dokument z adnotacjami 0.0.4 typy z adnotacjami 0.7.0
anyio 4.7.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
arro3-core 0.6.5 strzałka 1.3.0 asttokens 3.0.0
astunparse 1.6.3 async-lru 2.0.4 attrs 24.3.0
odczyt dźwięku 3.1.0 azure-common 1.1.28 azure-core 1.36.0
azure-cosmos 4.3.1 azure-identity 1.20.0 azure-mgmt-core (rdzeń zarządzania Azure) 1.6.0
azure-mgmt-web 8.0.0 Azure Storage Blob 12.27.1 Usługa przechowywania w chmurze Azure (azure-storage-file-datalake) 12.22.0
Babel 2.16.0 bcrypt 4.3.0 beautifulsoup4 4.12.3
czarny 24.10.0 wybielacz 6.2.0 kierunkowskaz 1.7.0
błogość 0.7.11 boto3 1.40.45 botocore 1.40.45
brotli 1.2.0 cachetools (narzędzia do zarządzania pamięcią podręczną) 5.5.1 katalog 2.0.10
certyfikat 2025.4.26 cffi 1.17.1 chardet 4.0.0
normalizator zestawu znaków 3.3.2 wyłącznik obwodowy 2.1.3 kliknij 8.1.8
cloudpathlib 0.23.0 cloudpickle (biblioteka Python do serializacji obiektów) 3.0.0 cmdstanpy 1.3.0
kolorowy 0.5.8 log kolorów 6.10.1 komunikacja 0.2.1
wyrób cukierniczy 0.1.5 ContourPy 1.3.1 cramjam 2.11.0
kryptografia 44.0.1 rowerzysta 0.11.0 cymem 2.0.12
Cython 3.1.5 dacyt 1.9.2 databricks-agents 1.9.1
proces inżynierii cech w Databricks 0.13.0.1 databricks-sdk 0.67.0 dataclasses-json 0.6.7
zbiory danych 4.3.0 dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.3.2
debugpy 1.8.11 dekorator 5.1.1 Deepspeed 0.18.1
defusedxml (biblioteka zabezpieczająca przetwarzanie XML) 0.7.1 deltalake 1.1.4 Deprecated 1.2.18
koper 0.3.8 distlib 0.3.9 dystrybucja (distro) 1.9.0
informacje o dystrybucji 1.7+kompilacja1 dm-tree 0.1.9 Konwertowanie docstringów na markdown 0,11
einops 0.8.1 ocenić 0.4.6 wykonywanie 1.2.0
aspekty — omówienie 1.1.1 Powiadomienia Farama 0.0.4 fastapi 0.121.2
fastjsonschema 2.21.1 blokada plików 3.17.0 typ pliku 1.2.0
flash_attn 2.8.3 Flask 2.2.5 flatbuffers 25.9.23
fonttools 4.55.3 Fqdn 1.5.1 zablokowana lista 1.5.0
fsspec 2023.5.0 Гаст 0.6.0 gitdb (baza danych Git) 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.28.1 google-auth (autoryzacja Google) 2.43.0
google-cloud-core 2.5.0 Google Cloud Storage (usługa przechowywania danych w chmurze od Google) 3.2.0 google-crc32c (biblioteka do obsługi algorytmu crc32c od Google) 1.7.1
Google-pasta 0.2.0 Google Media z Możliwością Wznowienia 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0
graphql-core 3.2.4 zielona nitka 3.1.1 grpcio 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 sala gimnastyczna 0.28.1 h11 0.16.0
h5py 3.12.1 hf-xet 1.2.0 hjson 3.1.0
wakacje 0,54 httpcore 1.0.9 httplib2 0.20.4
httpx 0.28.1 Hugging Face Hub 0.36.0 IDNA 3.7
ImageHash 4.3.1 imageio 2.37.0 niezrównoważona nauka 0.13.0
importlib_metadata 8.5.0 importlib_resources 6.5.2 iniconfig 1.1.1
ipyflow-core 0.0.209 ipykernel 6.29.5 ipython 8.30.0
ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.8.1 isodate 0.7.2
izoduracja 20.11.0 to jest niebezpieczne 2.2.0 jax-jumpy 1.0.0
Jedi 0.19.2 Jinja2 3.1.6 drżenie 0.12.0
jmespath 1.0.1 joblib 1.4.2 joblibspark 0.6.0
json5 0.9.25 jsonpatch 1.33 JsonPointer 3.0.0
jsonschema 4.23.0 Specyfikacje schematu JSON 2023.7.1 jupyter 1.1.1
jupyter-console 6.6.3 If the term needs to stay in English, it should remain "jupyter-events". If a translation is needed, it could potentially be "wydarzenia jupyter", depending on the context and recognition among the target audience. 0.12.0 jupyter-lsp 2.2.5
jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter_server 2.15.0
jupyter_server_terminals (terminale serwera Jupyter) 0.5.3 jupyterlab 4.3.4 jupyterlab_pygments 0.3.0
jupyterlab_server 2.27.3 jupyterlab_widgets 1.1.11 Keras 3.12.0
kiwisolver 1.4.8 langchain 1.0.3 langchain-core 1.0.4
langchain-openai 1.0.2 kody językowe 3.5.0 langgraph 1.0.3
langgraph-checkpoint 3.0.1 langgraph-prebuilt 1.0.4 langgraph-sdk 0.2.9
langsmith 0.4.41 dane_językowe 1.3.0 launchpadlib 1.11.0
lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6 leniwy ładowacz 0,4
libclang 15.0.6.1 librosa 0.11.0 lightgbm 4.6.0
linkify-it-py 2.0.0 litellm 1.75.9 llvmlite 0.44.0
lz4 4.3.2 Mako 1.3.10 marisa-trie 1.2.0
Markdown 3,8 markdown —it-py 2.2.0 MarkupSafe 3.0.2
pianka cukrowa 3.26.1 matplotlib 3.10.0 matplotlib-inline 0.1.7
Mccabe 0.7.0 mdit-py-plugins 0.3.0 mdurl 0.1.0
memray 1.19.1 minify_html 0.18.1 Mistune 3.1.2
ml_dtypes 0.5.3 mlflow-skinny 3.8.1 mmh3 5.2.0
mosaicml-streaming 0.13.0 mpmath 1.3.0 msal 1.34.0
msal-extensions 1.3.1 msgpack 1.1.2 multidict 6.1.0
wielometoda 1.12 wieloprocesowy 0.70.16 MurmurHash 1.0.14
mypy-extensions 1.0.0 namex 0.1.0 NBClient 0.10.2
nbconvert - narzędzie do konwersji plików Jupyter Notebook 7.16.6 nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0
networkx 3.4.2 Ninja 1.13.0 Natural Language Toolkit (nltk) 3.9.1
nodeenv 1.9.1 notes 7.3.2 notebook_shim 0.2.4
numba 0.61.0 numpy 2.1.3 nvidia-cublas-cu12 12.9.1.4
nvidia-cuda-cupti-cu12 12.9.79 nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.9.86 środowisko uruchomieniowe NVIDIA CUDA cu12 12.9.79
nvidia-cudnn-cu12 9.10.2.21 nvidia-cufft-cu12 11.4.1.4 nvidia-cufile-cu12 1.14.1.1
nvidia-curand-cu12 10.3.10.19 nvidia-cusolver-cu12 11.7.5.82 nvidia-cusparse-cu12 12.5.10.65
nvidia-cusparselt-cu12 0.7.1 nvidia —ml-py 13.580.82 nvidia-nccl-cu12 2.27.5
nvidia-nvjitlink-cu12 12.9.86 nvidia-nvshmem-cu12 3.3.20 nvidia-nvtx-cu12 12.9.79
oauthlib 3.2.0 Oci 2.163.1 openai 2.7.0
opencensus 0.11.4 opencensus-context 0.1.3 opentelemetry-api 1.38.0
opentelemetry-proto 1.38.0 opentelemetry-sdk 1.38.0 opentelemetry-semantic-conventions (standardowe konwencje semantyczne w OpenTelemetry) 0,59b0
opt_einsum 3.4.0 optree 0.17.0 optuna 3.6.1
integracja Optuna 3.6.0 orjson 3.11.4 ormsgpack 1.12.0
Zastępuje 7.4.0 opakowanie 24,2 Pandas 2.2.3
pandocfilters 1.5.0 paramiko - biblioteka do protokołu SSH2 dla języka Python 3.5.1 parso 0.8.4
specyfikacja ścieżki 0.10.3 ofiara 1.0.1 pexpect 4.8.0
phik 0.12.5 poduszka 11.1.0 platformdirs 4.3.7
kreślenie 5.24.1 wtyczkowy 1.5.0 kundel 1.8.2
przeszhetowany 3.0.11 prometheus_client 0.21.1 zestaw narzędzi prompt 3.0.43
propcache 0.3.1 prorok 1.2.1 proto-plus 1.26.1
Protobuf (w skrócie od Protocol Buffers) 5.29.4 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.11
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 puremagic 1.30
py-cpuinfo 9.0.0 py-spy 0.4.1 pyarrow 21.0.0
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pyccolo 0.0.71
pycparser 2.21 pydantic (biblioteka Python do walidacji danych i zarządzania ustawieniami) 2.10.6 pydantic_core 2.27.2
pyflakes (narzędzie do analizy statycznej kodu Python) 3.2.0 Pygments 2.19.1 PyGObject 3.48.2
pyiceberg 0.10.0 PyJWT 2.10.1 PyNaCl 1.5.0
pyodbc 5.2.0 pyOpenSSL 25.0.0 pyparsing – biblioteka do przetwarzania tekstu w Pythonie 3.2.0
pyright 1.1.394 piroaring 1.0.3 pytesseract 0.3.10
pytest 8.3.5 python-apt 2.7.7+ubuntu5.2 python-dateutil (biblioteka Pythona do zarządzania datami) 2.9.0.post0
python-dotenv 1.2.1 Pythonowy edytor 1.0.4 python-json-logger 3.2.1
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-server 1.12.2 python-snappy 0.7.3
pytoolconfig 1.2.6 pytz (biblioteka Pythona do obliczeń stref czasowych) 2024.1 PyWavelets 1.8.0
PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0 promień 2.37.0
odwoływanie się 0.30.2 wyrażenie regularne 2024.11.6 żądania 2.32.3
requests-toolbelt (narzędzie wspomagające dla biblioteki requests w Pythonie) 1.0.0 rfc3339-validator 0.1.4 rfc3986-validator 0.1.1
bogaty 13.9.4 lina 1.13.0 rpds-py 0.22.3
rsa 4.9.1 s3transfer 0.14.0 safetensors 0.6.2
scikit-image 0.25.0 scikit-learn 1.6.1 scipy (biblioteka naukowa dla Pythona) 1.15.3
urodzony na morzu 0.13.2 Send2Trash 1.8.2 transformatory zdań 5.1.2
element zdania 0.2.1 setuptools 78.1.1 kształt 0.49.1
shellingham 1.5.4 sześć 1.17.0 sklearn-compat 0.1.3
fragmentator 0.0.8 inteligentne_otwarcie 7.5.0 smmap 5.0.0
Sniffio 1.3.0 posortowane kontenery 2.4.0 Plik dźwiękowy 0.13.1
sitko do zupy 2.5 soxr 1.0.0 przestronny 3.7.5
spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.39
sqlparse 0.5.3 serio 2.5.1 ssh-import-id (narzędzie do importowania kluczy SSH) 5.11
stos danych 0.6.3 cyna 0.5.1 gwiazdka 0.49.3
statsmodels - biblioteka do modelowania statystycznego 0.14.4 strictyaml 1.7.3 sympy 1.13.3
Wytrzymałość 9.0.0 TensorBoard 2.20.0 serwer danych TensorBoard 0.7.2
tensorboardX 2.6.4 TensorFlow 2.20.0 termcolor (narzędzie do zarządzania kolorami w terminalu) 3.2.0
zakończony 0.17.1 Tekstowy 4.0.0 tf_keras 2.20.1
cienki 8.2.4 threadpoolctl 3.5.0 tifffile 2025.2.18
tiktoken 0.9.0 tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0
narzędzia tokenizacji 0.22.1 tomli 2.0.1 pochodnia 2.9.0+cu129
torcheval 0.0.7 torchvision 0.24.0+cu129 tornado 6.5.1
tqdm 4.67.1 traitlets 5.14.3 Transformersi 4.57.1
Triton 3.5.0 typeguard 4.4.2 pisarz 0.20.0
typer-slim 0.20.0 types-python-dateutil 2.9.0.20251108 monitorowanie pisania 0.9.0
moduł typing_extensions 4.12.2 tzdata 2024.1 uc-micro-py 1.0.1
ujson (szybka biblioteka do obsługi formatu JSON) 5.10.0 nienadzorowane uaktualnienia 0.1 Szablon adresu URI 1.3.0
urllib3 2.3.0 uvicorn 0.38.0 virtualenv 20.29.3
Wizje 0.8.1 wadllib 1.3.6 wasabi 1.1.3
szerokość(wcwidth) 0.2.5 łasica 0.4.3 kolory sieci Web 25.10.0
kodowania webowe 0.5.1 websocket-klient 1.8.0 Narzędzie 3.1.3
czymjestłatka 1.0.2 wheel 0.45.1 ilekroć 0.7.3
widgetsnbextension 3.6.6 wordcloud 1.9.4 zawinięty 1.17.0
xgboost 3.1.1 xgboost-ray 0.1.19 xxhash 3.5.0
yapf (Yet Another Python Formatter - Kolejny Formatator Pythona) 0.40.2 Yarl 1.18.0 ydata-profiling (profilowanie danych) 4.17.0
zamek błyskawiczny 3.21.0 zstandard 0.23.0 zstd 1.5.5.1

Biblioteki języka R

Biblioteki języka R są identyczne z bibliotekami języka R w środowisku Databricks Runtime 18.0.

biblioteki Java i Scala (klaster Scala 2.13)

Oprócz bibliotek Java i Scala w środowisku Databricks Runtime 18.0 środowisko Databricks Runtime 18.0 ML zawiera następujące elementy JAR:

Klastry procesora CPU

Identyfikator grupy Identyfikator artefaktu wersja
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

Klastry procesora GPU

Identyfikator grupy Identyfikator artefaktu wersja
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

Nieobsługiwane wersje

Wskazówka

Aby wyświetlić informacje o wersji środowiska Databricks Runtime, które osiągnęły koniec wsparcia technicznego (EoS), zobacz End-of-support Databricks Runtime release notes (Informacje o wersji środowiska Databricks Runtime). Wersje środowiska Uruchomieniowego usługi EoS Databricks zostały wycofane i mogą nie zostać zaktualizowane.