Nota
O acesso a esta página requer autorização. Podes tentar iniciar sessão ou mudar de diretório.
O acesso a esta página requer autorização. Podes tentar mudar de diretório.
O Databricks Runtime 16.4 LTS for Machine Learning fornece um ambiente deto-go pronto para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 16.4 LTS. O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui o AutoML, uma ferramenta para treinar automaticamente pipelines de aprendizado de máquina. O Databricks Runtime ML também suporta treinamento distribuído de aprendizado profundo usando TorchDistributor, DeepSpeed e Ray.
Sugestão
Para ver as notas de versão das versões do Databricks Runtime que atingiram o fim do suporte (EoS), consulte Notas de versão do End-of-support Databricks Runtime. As versões do EoS Databricks Runtime foram desativadas e podem não ser atualizadas.
Novos recursos e melhorias
O Databricks Runtime 16.4 LTS ML é construído sobre o Databricks Runtime 16.4 LTS. Para obter informações sobre o que há de novo no Databricks Runtime 16.4 LTS, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 16.4 LTS .
Outras alterações
XGBoost4J-Spark foi preterido
XGBoost4J-Spark agora foi preterido e não será pré-instalado na próxima versão principal do Databricks Runtime ML. O Databricks recomenda o uso da API Python para xgboost.spark. Consulte Treino distribuído de modelos XGBoost usando xgboost.spark
O TensorFlow 2.17.x não pode carregar a biblioteca cuDNN
É um problema conhecido no Databricks Runtime 16.4 LTS ML que o TensorFlow 2.17.x (versão padrão) não pode acessar dispositivos GPU devido a um erro de carregamento da biblioteca cuDNN. Para corrigir esse problema, atualize o TensorFlow para a versão 2.18.x ou superior.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 16.4 LTS ML difere do Databricks Runtime 16.4 LTS da seguinte forma.
- Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de 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
Bibliotecas
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 16.4 LTS ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 16.4 LTS.
Nesta secção:
- Bibliotecas de nível superior
- Bibliotecas Python
- Bibliotecas R
- Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Bibliotecas de nível superior
O Databricks Runtime 16.4 LTS ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- conjuntos de dados
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- conector spark-tensorflow
- Scikit-aprender
- Streaming
- TensorFlow
- TensorBoard
- transformadores
Bibliotecas Python
Databricks Runtime 16.4 LTS ML usa virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes de ML populares.
Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 16.4 LTS ML também inclui os seguintes pacotes:
- hiperopt 0.2.8+db1
- AutoML 1.30.0 |
Para reproduzir o ambiente Databricks Runtime ML Python em seu ambiente virtual Python local, baixe o arquivo requirements-16.4.txt e execute pip install -r requirements-16.4.txt. Este comando instala todas as bibliotecas de código aberto que o Databricks Runtime ML usa, mas não instala bibliotecas desenvolvidas pelo Databricks, como databricks-automl ou a bifurcação Databricks do hyperopt.
Bibliotecas Python em clusters de CPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 1.5.2 | AIOHTTP | 3.9.5 |
| aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 | Alambique | 1.14.1 |
| tipos com anotações | 0.7.0 | Anyio | 4.2.0 | argcomplete | 3.6.2 |
| Argão2-CFFI | 21.3.0 | argon2-cffi-vinculações | 21.2.0 | seta | 1.2.3 |
| Astor | 0.8.1 | AstTokens | 2.0.5 | "Astunparse" | 1.6.3 |
| Async-LRU | 2.0.4 | Atributos | 23.1.0 | audioleitura | 3.0.1 |
| Comando automático | 2.2.2 | azure-core | 1.33.0 | Azure-Cosmos | 4.3.1 |
| azure-identity (serviços de identidade do Azure) | 1.21.0 | Azure Storage Blob | 12.23.0 | Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake | 12.17.0 |
| Babel | 2.11.0 | recuo | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| Cripta | 3.2.0 | BeautifulSoup4 | 4.12.3 | preto | 24.4.2 |
| lixívia | 4.1.0 | pisca | 1.7.0 | felicidade | 0.7.11 |
| Boto3 | 1.34.69 | Botocore | 1.34.69 | Brotli | 1.0.9 |
| Ferramentas de cache | 5.3.3 | catálogo | 2.0.10 | codificadores de categorias | 2.6.3 |
| certifi | 2024.6.2 | CFFI | 1.16.0 | Chardet | 4.0.0 |
| Normalizador de Charset | 2.0.4 | Disjuntor | 2.1.3 | clicar | 8.1.7 |
| CloudPathlib | 0.21.0 | Cloudpickle | 2.2.1 | CMDSTANPY | 1.2.5 |
| colorido | 0.5.6 | colorlog | 6.9.0 | Comunicação | 0.2.1 |
| compositor | 0.29.0 | Confeção | 0.1.5 | ConfigParser | 5.2.0 |
| contorno | 1.2.0 | nome fixe | 2.2.0 | criptografia | 42.0.5 |
| ciclista | 0.11.0 | cymem | 2.0.11 | Cython | 3.0.11 |
| dacito | 1.9.2 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Databricks-Engenharia de Características | 0.10.2 |
| Databricks-SDK | 0.30.0 | conjuntos de dados | 3.5.0 | DBL-TEMPO | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.3.2 | depuração | 1.6.7 | decorador | 5.1.1 |
| DeepSpeed | 0.16.5 | DeUsedXML | 0.7.1 | Preterido | 1.2.18 |
| aneto | 0.3.8 | Distlib | 0.3.8 | dm-árvore | 0.1.9 |
| convertendo docstring em markdown | 0.11 | einops | 0.8.1 | pontos de entrada | 0.4 |
| avaliar | 0.4.3 | executar | 0.8.3 | facetas-visão geral | 1.1.1 |
| Farama-Notificações | 0.0.4 | fastapi | 0.115.12 | fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.21.1 |
| roda de texto rápido | 0.9.2 | bloqueio de arquivo | 3.13.1 | Frasco | 2.2.5 |
| flatbuffers | 25.2.10 | Fonttools | 4.51.0 | FQDN (Nome de Domínio Completo) | 1.5.1 |
| Frozenlist | 1.4.0 | FSspec | 2023.5.0 | Futuro | 0.18.3 |
| gast | 0.4.0 | GitDB | 4.0.11 | GitPython | 3.1.37 |
| google-api-core | 2.20.0 | Google-Auth (Autenticação) | 2.21.0 | google-auth-oauthlib (biblioteca de autenticação OAuth do Google) | 1.2.1 |
| Google Cloud Core | 2.4.3 | google-armazenamento-em-nuvem | 2.10.0 | Google-CRC32C | 1.7.1 |
| Google-Pasta | 0.2.0 | google-media-reutilizável | 2.7.2 | googleapis-comuns-protos | 1.70.0 |
| GQL | 3.5.2 | GraphQL-Core | 3.2.4 | Greenlet | 3.0.1 |
| Grpcio | 1.60.0 | grpcio-status | 1.60.0 | Gunicorn | 20.1.0 |
| GVIZ-API | 1.10.0 | ginásio | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 |
| H5PY | 3.11.0 | HJSON | 3.1.0 | feriados | 0.54 |
| htmlmin | 0.1.12 | Núcleo Http | 1.0.8 | httplib2 | 0.20.4 |
| Disponível em: | 0.28.1 | Hugging Face Hub | 0.29.3 | IDNA | 3.7 |
| ImagemHash | 4.3.1 | imagem | 2.33.1 | aprendizagem não balanceada | 0.12.3 |
| importlib-metadados | 6.0.0 | importlib_resources | 6.5.2 | flexionar | 7.3.1 |
| ipyflow-núcleo | 0.0.201 | Ipykernel | 6.28.0 | IPython | 8.25.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 | Isodato | 0.6.1 |
| isoduração | 20.11.0 | é perigoso | 2.2.0 | jaraco.contexto | 5.3.0 |
| jaraco.functools | 4.0.1 | jaraco.texto | 3.12.1 | Jax-Jumpy | 1.0.0 |
| Jedi | 0.19.1 | Jinja2 | 3.1.4 | Jiter | 0.9.0 |
| JmesPath | 1.0.1 | Joblib | 1.4.2 | Joblibspark | 0.5.3 |
| JSON5 | 0.9.6 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.0.0 |
| jsonschema | 4.19.2 | jsonschema-especificações | 2023.7.1 | Jupyter-Eventos | 0.10.0 |
| Jupyter-LSP | 2.2.0 | jupyter_client | 8.6.0 | jupyter_core | 5.7.2 |
| jupyter_servidor | 2.14.1 | jupyter_server_terminals | 0.4.4 | Jupyterlab | 4.0.11 |
| JupyterLab-Pygments | 0.1.2 | jupyterlab_server | 2.25.1 | Keras | 3.9.0 |
| Kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.3.21 | langchain-núcleo | 0.3.51 |
| divisores de texto langchain | 0.3.8 | códigos de idioma | 3.5.0 | Langsmith | 0.1.133 |
| dados_de_linguagem | 1.3.0 | launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 |
| lazr.uri | 1.0.6 | carregador lento (lazy_loader) | 0.4 | libclang | 15.0.6.1 |
| librosa | 0.10.2 | LightGBM | 4.5.0 | utilitários relâmpagos | 0.14.3 |
| linkify-it-py | 2.0.0 | LLVMLITE | 0.42.0 | LZ4 | 4.3.2 |
| Mako | 1.2.0 | Marisa-Trie | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 |
| markdown-it-py | 2.2.0 | Marcação Segura | 2.1.3 | Matplotlib | 3.8.4 |
| matplotlib-em linha | 0.1.6 | Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| Mdurl | 0.1.0 | Memray | 1.17.1 | Mistune | 2.0.4 |
| ml-dtypes | 0.4.1 | mlflow-magro | 2.21.3 | mais-itertools | 10.3.0 |
| mosaicml-cli | | 0.6.41 | mosaicml-streaming | 0.11.0 | MPMmath | 1.3.0 |
| MSAL | 1.32.0 | msal-extensões | 1.3.1 | msgpack | 1.1.0 |
| multidicionário | 6.0.4 | multimétodo | 1.12 | multiprocesso | 0.70.16 |
| Murmurhash | 1.0.12 | mypy | 1.10.0 | mypy extensions | 1.0.0 |
| NomeX | 0.0.8 | nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.10.0 |
| nbformat | 5.9.2 | Ninho-Asyncio | 1.6.0 | redex | 3.2.1 |
| ninja | 1.11.1.1 | NLTK | 3.8.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| bloco de notas | 7.0.8 | notebook_shim | 0.2.3 | Dormência | 0.59.1 |
| dormência | 1.26.4 | OAuthlib | 3.2.0 | OCI | 2.150.0 |
| OpenAI | 1.69.0 | OpenCensus | 0.11.4 | contexto do opencensus | 0.1.3 |
| OpenTelemetry API | 1.32.0 | OpenTelemetry SDK | 1.32.0 | Convenções Semânticas de OpenTelemetry | 0,53b0 |
| opt_einsum | 3.4.0 | Optree | 0.15.0 | Optuna | 3.6.1 |
| Optuna-Integração | 3.6.0 | Orjson | 3.10.16 | sobrescrições | 7.4.0 |
| embalagem | 24.1 | pandas | 1.5.3 | PandocFilters | 1.5.0 |
| Paramiko | 3.4.0 | Parso | 0.8.3 | PathSpec | 0.10.3 |
| vítima | 0.5.6 | Espere | 4.8.0 | Phik | 0.12.4 |
| almofada | 10.3.0 | pip (o gestor de pacotes do Python) | 24,2 | plataformadirs | 3.10.0 |
| enredo | 5.22.0 | Pluggy | 1.0.0 | PMDARIMA | 2.0.4 |
| cachorrinho | 1.8.2 | Preshed | 3.0.9 | Prometheus-Cliente | 0.14.1 |
| kit de ferramentas de prompt | 3.0.43 | profeta | 1.1.6 | Proto-Plus | 1.26.1 |
| Protobuf | 4.24.1 | PSUTIL | 5.9.0 | PSYCOPG2 | 2.9.3 |
| ptyprocess | 0.7.0 | puro-eval | 0.2.2 | py-cpuinfo | 9.0.0 |
| py-espião | 0.4.0 | Pyarrow | 15.0.2 | Piasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-módulos | 0.2.8 | Pybind11 | 2.13.6 | Pyccolo | 0.0.65 |
| Pycparser | 2.21 | Pidântico | 2.8.2 | pydantic_core | 2.20.1 |
| Pyflakes | 3.2.0 | Pigmentos | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 |
| PyJWT | 2.7.0 | PyNaCl | 1.5.0 | Pyodbc | 5.0.1 |
| pyOpenSSL | 24.0.0 | Pyparsing | 3.0.9 | Pyright | 1.1.294 |
| Pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.9.0.post0 | editor de Python | 1.0.4 |
| python-json-logger | 2.0.7 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-servidor | 1.10.0 |
| Python-Snappy | 0.6.1 | pytoolconfig | 1.2.6 | Pytorch-Ranger | 0.1.1 |
| Pytz | 2024.1 | PyWavelets | 1.5.0 | PyYAML | 6.0.1 |
| Pyzmq | 25.1.2 | Interrogatório | 2.1.0 | raio | 2.37.0 |
| referenciação | 0.30.2 | regex | 3/10/2023 | pedidos | 2.32.2 |
| pedidos-oauthlib | 1.3.1 | pedidos-cinto de ferramentas | 1.0.0 | rfc3339-verificador | 0.1.4 |
| rfc3986-validador | 0.1.1 | rico | 13.3.5 | corda | 1.12.0 |
| RPDS-PY | 0.10.6 | RSA | 4,9 | ruamel.yaml | 0.18.10 |
| ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | s3transferência | 0.10.2 | Safetensors | 0.4.4 |
| scikit-imagem | 0.23.2 | scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.4.2 | SciPy | 1.13.1 |
| nascido no mar | 0.13.2 | Enviar para o Lixo | 1.8.2 | transformadores de frases | 3.4.1 |
| Peça de frase | 0.2.0 | Ferramentas de configuração | 74.0.0 | forma | 0.46.0 |
| Shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | seis | 1.16.0 |
| cortador | 0.0.8 | inteligente-aberto | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
| sniffio | 1.3.0 | arquivo de som | 0.12.1 | Coador de sopa | 2,5 |
| SOXR | 0.5.0.post1 | espaçoso | 3.7.5 | Spacy-legado | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.30 | SQLPARSE | 0.4.2 |
| a sério? | 2.5.1 | ssh-import-id | 5.11 | dados do stack | 0.2.0 |
| Estanio | 0.5.1 | Starlette | 0.46.2 | statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.14.2 |
| SymPy | 1.13.1 | organizar em tabela | 0.9.0 | enredado em Unicode | 0.2.0 |
| tenacidade | 8.2.2 | TensorBoard | 2.17.0 | TensorBoard-Servidor de Dados | 0.7.2 |
| TensorBoard Plugin Profile | 2.17.0 | tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) | 2.6.2.2 | TensorFlow | 2.17.0 |
| TensorFlow-Estimador | 2.15.0 | Termcolor | 3.0.1 | terminado | 0.17.1 |
| textual | 3.1.0 | tf_keras | 2.17.0 | Thinc | 8.2.5 |
| Threadpoolctl | 2.2.0 | ficheiro TIFF | 2023.4.12 | tiktoken | 0.7.0 |
| tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 | Tokenizadores | 0.21.0 |
| Tomli | 2.0.1 | tocha | 2.6.0+CPU | otimizador de tocha | 0.3.0 |
| Torcheval | 0.0.7 | tocha | 1.6.0 | Torchvision | 0.21.0+CPU |
| tornado | 6.4.1 | TQDM | 4.66.4 | traços | 5.14.3 |
| transformadores | 4.50.2 | Protetor de Tipografia | 4.4.2 | mecanógrafo | 0.15.2 |
| tipos-protobuf | 3.20.3 | tipos-psutil | 5.9.0 | tipos-pytz | 2023.3.1.1 |
| tipos-PyYAML | 6.0.0 | tipos-de-pedidos | 2.31.0.0 | tipos de setuptools | 68.0.0.0 |
| seis tipos | 1.16.0 | tipos-urllib3 | 1.26.25.14 | typing_extensions (extensões de digitação) | 4.11.0 |
| UC-Micro-PY | 1.0.1 | Ujson | 5.10.0 | Atualizações não supervisionadas | 0.1 |
| uri-modelo | 1.3.0 | urllib3 | 1.26.16 | Uvicórnio | 0.34.1 |
| validadores | 0.34.0 | virtualenv | 20.26.2 | visões | 0.7.5 |
| wadllib | 1.3.6 | Wasabi | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.5 |
| doninha | 0.4.1 | Webcolors | 24.11.1 | codificações da web | 0.5.1 |
| Websocket-cliente | 1.8.0 | WebSockets | 11.0.3 | Werkzeug | 3.0.3 |
| whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) | 1.0.2 | wheel | 0.43.0 | nuvem de palavras | 1.9.4 |
| embrulhado | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xgboost-raio | 0.1.19 |
| xxhash | 3.4.1 | Yapf | 0.33.0 | fios | 1.9.3 |
| ydata-profiling | 4.9.0 | zipp | | 3.17.0 | ZSTD | 1.5.5.1 |
Bibliotecas Python em clusters GPU
Observação
O PyTorch usa as dependências CUDA PyPI para fornecer suporte CUDA em vez das versões da biblioteca CUDA que são incorporadas no Databricks Runtime 16.4 LTS ML.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 1.5.2 | AIOHTTP | 3.9.5 |
| aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 | tipos com anotações | 0.7.0 |
| Anyio | 4.2.0 | argcomplete | 3.6.2 | Argão2-CFFI | 21.3.0 |
| argon2-cffi-vinculações | 21.2.0 | seta | 1.2.3 | Astor | 0.8.1 |
| AstTokens | 2.0.5 | "Astunparse" | 1.6.3 | Async-LRU | 2.0.4 |
| Atributos | 23.1.0 | audioleitura | 3.0.1 | Comando automático | 2.2.2 |
| azure-core | 1.33.0 | Azure-Cosmos | 4.3.1 | azure-identity (serviços de identidade do Azure) | 1.21.0 |
| Azure Storage Blob | 12.23.0 | Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake | 12.17.0 | Babel | 2.11.0 |
| recuo | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 | Cripta | 3.2.0 |
| BeautifulSoup4 | 4.12.3 | preto | 24.4.2 | lixívia | 4.1.0 |
| pisca | 1.7.0 | felicidade | 0.7.11 | Boto3 | 1.34.69 |
| Botocore | 1.34.69 | Brotli | 1.0.9 | Ferramentas de cache | 5.3.3 |
| catálogo | 2.0.10 | codificadores de categorias | 2.6.3 | certifi | 2024.6.2 |
| CFFI | 1.16.0 | Chardet | 4.0.0 | Normalizador de Charset | 2.0.4 |
| Disjuntor | 2.1.3 | clicar | 8.1.7 | CloudPathlib | 0.21.0 |
| Cloudpickle | 2.2.1 | CMDSTANPY | 1.2.5 | colorido | 0.5.6 |
| colorlog | 6.9.0 | Comunicação | 0.2.1 | compositor | 0.29.0 |
| Confeção | 0.1.5 | ConfigParser | 5.2.0 | contorno | 1.2.0 |
| nome fixe | 2.2.0 | criptografia | 42.0.5 | ciclista | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.11 | Cython | 3.0.11 | dacito | 1.9.2 |
| databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Databricks-Engenharia de Características | 0.10.2 | Databricks-SDK | 0.30.0 |
| conjuntos de dados | 3.5.0 | DBL-TEMPO | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 |
| depuração | 1.6.7 | decorador | 5.1.1 | DeepSpeed | 0.16.5 |
| DeUsedXML | 0.7.1 | Preterido | 1.2.18 | aneto | 0.3.8 |
| Distlib | 0.3.8 | dm-árvore | 0.1.9 | convertendo docstring em markdown | 0.11 |
| einops | 0.8.1 | pontos de entrada | 0.4 | avaliar | 0.4.3 |
| executar | 0.8.3 | facetas-visão geral | 1.1.1 | Farama-Notificações | 0.0.4 |
| fastapi | 0.115.12 | fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.21.1 | roda de texto rápido | 0.9.2 |
| bloqueio de arquivo | 3.13.1 | flash_attn | 2.7.4.post1 | Frasco | 2.2.5 |
| flatbuffers | 25.2.10 | Fonttools | 4.51.0 | FQDN (Nome de Domínio Completo) | 1.5.1 |
| Frozenlist | 1.4.0 | FSspec | 2023.5.0 | Futuro | 0.18.3 |
| gast | 0.4.0 | GitDB | 4.0.11 | GitPython | 3.1.37 |
| google-api-core | 2.20.0 | Google-Auth (Autenticação) | 2.21.0 | google-auth-oauthlib (biblioteca de autenticação OAuth do Google) | 1.2.1 |
| Google Cloud Core | 2.4.3 | google-armazenamento-em-nuvem | 2.10.0 | Google-CRC32C | 1.7.1 |
| Google-Pasta | 0.2.0 | google-media-reutilizável | 2.7.2 | googleapis-comuns-protos | 1.70.0 |
| GQL | 3.5.2 | GraphQL-Core | 3.2.4 | Greenlet | 3.0.1 |
| Grpcio | 1.60.0 | grpcio-status | 1.60.0 | Gunicorn | 20.1.0 |
| GVIZ-API | 1.10.0 | ginásio | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 |
| H5PY | 3.11.0 | HJSON | 3.1.0 | feriados | 0.54 |
| htmlmin | 0.1.12 | Núcleo Http | 1.0.8 | httplib2 | 0.20.4 |
| Disponível em: | 0.28.1 | Hugging Face Hub | 0.29.3 | IDNA | 3.7 |
| ImagemHash | 4.3.1 | imagem | 2.33.1 | aprendizagem não balanceada | 0.12.3 |
| importlib-metadados | 6.0.0 | importlib_resources | 6.5.2 | flexionar | 7.3.1 |
| ipyflow-núcleo | 0.0.201 | Ipykernel | 6.28.0 | IPython | 8.25.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 7.7.2 | Isodato | 0.6.1 |
| isoduração | 20.11.0 | é perigoso | 2.2.0 | jaraco.contexto | 5.3.0 |
| jaraco.functools | 4.0.1 | jaraco.texto | 3.12.1 | Jax-Jumpy | 1.0.0 |
| Jedi | 0.19.1 | Jinja2 | 3.1.4 | Jiter | 0.9.0 |
| JmesPath | 1.0.1 | Joblib | 1.4.2 | Joblibspark | 0.5.3 |
| JSON5 | 0.9.6 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.0.0 |
| jsonschema | 4.19.2 | jsonschema-especificações | 2023.7.1 | Jupyter-Eventos | 0.10.0 |
| Jupyter-LSP | 2.2.0 | jupyter_client | 8.6.0 | jupyter_core | 5.7.2 |
| jupyter_servidor | 2.14.1 | jupyter_server_terminals | 0.4.4 | Jupyterlab | 4.0.11 |
| JupyterLab-Pygments | 0.1.2 | jupyterlab_server | 2.25.1 | Keras | 3.9.0 |
| Kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.3.21 | langchain-núcleo | 0.3.51 |
| divisores de texto langchain | 0.3.8 | códigos de idioma | 3.5.0 | Langsmith | 0.1.133 |
| dados_de_linguagem | 1.3.0 | launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 |
| lazr.uri | 1.0.6 | carregador lento (lazy_loader) | 0.4 | libclang | 15.0.6.1 |
| librosa | 0.10.2 | LightGBM | 4.5.0 | utilitários relâmpagos | 0.14.3 |
| linkify-it-py | 2.0.0 | LLVMLITE | 0.42.0 | LZ4 | 4.3.2 |
| Mako | 1.2.0 | Marisa-Trie | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 |
| markdown-it-py | 2.2.0 | Marcação Segura | 2.1.3 | Matplotlib | 3.8.4 |
| matplotlib-em linha | 0.1.6 | Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| Mdurl | 0.1.0 | Memray | 1.17.1 | Mistune | 2.0.4 |
| ml-dtypes | 0.4.1 | mlflow-magro | 2.21.3 | mais-itertools | 10.3.0 |
| mosaicml-cli | | 0.6.41 | mosaicml-streaming | 0.11.0 | MPMmath | 1.3.0 |
| MSAL | 1.32.0 | msal-extensões | 1.3.1 | msgpack | 1.1.0 |
| multidicionário | 6.0.4 | multimétodo | 1.12 | multiprocesso | 0.70.16 |
| Murmurhash | 1.0.12 | mypy | 1.10.0 | mypy extensions | 1.0.0 |
| NomeX | 0.0.8 | nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.10.0 |
| nbformat | 5.9.2 | Ninho-Asyncio | 1.6.0 | redex | 3.2.1 |
| ninja | 1.11.1.1 | NLTK | 3.8.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| bloco de notas | 7.0.8 | notebook_shim | 0.2.3 | Dormência | 0.59.1 |
| dormência | 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-Cusparselt-CU12 | 0.6.2 | NVIDIA-NCCL-CU12 | 2.21.5 |
| nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.4.127 | NVIDIA-NVTX-CU12 | 12.4.127 | OAuthlib | 3.2.0 |
| OCI | 2.150.0 | OpenAI | 1.69.0 | OpenCensus | 0.11.4 |
| contexto do opencensus | 0.1.3 | OpenTelemetry API | 1.32.0 | OpenTelemetry SDK | 1.32.0 |
| Convenções Semânticas de OpenTelemetry | 0,53b0 | opt_einsum | 3.4.0 | Optree | 0.15.0 |
| Optuna | 3.6.1 | Optuna-Integração | 3.6.0 | Orjson | 3.10.16 |
| sobrescrições | 7.4.0 | embalagem | 24.1 | pandas | 1.5.3 |
| PandocFilters | 1.5.0 | Paramiko | 3.4.0 | Parso | 0.8.3 |
| PathSpec | 0.10.3 | vítima | 0.5.6 | Espere | 4.8.0 |
| Phik | 0.12.4 | almofada | 10.3.0 | pip (o gestor de pacotes do Python) | 24,2 |
| plataformadirs | 3.10.0 | enredo | 5.22.0 | Pluggy | 1.0.0 |
| PMDARIMA | 2.0.4 | cachorrinho | 1.8.2 | Preshed | 3.0.9 |
| Prometheus-Cliente | 0.14.1 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.43 | profeta | 1.1.6 |
| Proto-Plus | 1.26.1 | Protobuf | 4.24.1 | PSUTIL | 5.9.0 |
| PSYCOPG2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | puro-eval | 0.2.2 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | py-espião | 0.4.0 | Pyarrow | 15.0.2 |
| Piasn1 | 0.4.8 | pyasn1-módulos | 0.2.8 | Pybind11 | 2.13.6 |
| Pyccolo | 0.0.65 | Pycparser | 2.21 | Pidântico | 2.8.2 |
| pydantic_core | 2.20.1 | Pyflakes | 3.2.0 | Pigmentos | 2.15.1 |
| PyGObject | 3.48.2 | PyJWT | 2.7.0 | PyNaCl | 1.5.0 |
| Pyodbc | 5.0.1 | pyOpenSSL | 24.0.0 | Pyparsing | 3.0.9 |
| Pyright | 1.1.294 | Pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.9.0.post0 |
| editor de Python | 1.0.4 | python-json-logger | 2.0.7 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 |
| python-lsp-servidor | 1.10.0 | Python-Snappy | 0.6.1 | pytoolconfig | 1.2.6 |
| Pytorch-Ranger | 0.1.1 | Pytz | 2024.1 | PyWavelets | 1.5.0 |
| PyYAML | 6.0.1 | Pyzmq | 25.1.2 | Interrogatório | 2.1.0 |
| raio | 2.37.0 | referenciação | 0.30.2 | regex | 3/10/2023 |
| pedidos | 2.32.2 | pedidos-oauthlib | 1.3.1 | pedidos-cinto de ferramentas | 1.0.0 |
| rfc3339-verificador | 0.1.4 | rfc3986-validador | 0.1.1 | rico | 13.3.5 |
| corda | 1.12.0 | RPDS-PY | 0.10.6 | RSA | 4,9 |
| ruamel.yaml | 0.18.10 | ruamel.yaml.clib | 0.2.12 | s3transferência | 0.10.2 |
| Safetensors | 0.4.4 | scikit-imagem | 0.23.2 | scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.4.2 |
| SciPy | 1.13.1 | nascido no mar | 0.13.2 | Enviar para o Lixo | 1.8.2 |
| transformadores de frases | 3.4.1 | Peça de frase | 0.2.0 | Ferramentas de configuração | 74.0.0 |
| forma | 0.46.0 | Shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 |
| seis | 1.16.0 | cortador | 0.0.8 | inteligente-aberto | 5.2.1 |
| smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 | arquivo de som | 0.12.1 |
| Coador de sopa | 2,5 | SOXR | 0.5.0.post1 | espaçoso | 3.7.5 |
| Spacy-legado | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.30 |
| SQLPARSE | 0.4.2 | a sério? | 2.5.1 | ssh-import-id | 5.11 |
| dados do stack | 0.2.0 | Estanio | 0.5.1 | Starlette | 0.46.2 |
| statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.14.2 | SymPy | 1.13.1 | organizar em tabela | 0.9.0 |
| enredado em Unicode | 0.2.0 | tenacidade | 8.2.2 | TensorBoard | 2.17.0 |
| TensorBoard-Servidor de Dados | 0.7.2 | TensorBoard Plugin Profile | 2.17.0 | tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) | 2.6.2.2 |
| TensorFlow | 2.17.0 | TensorFlow-Estimador | 2.15.0 | Termcolor | 3.0.1 |
| terminado | 0.17.1 | textual | 3.1.0 | tf_keras | 2.17.0 |
| Thinc | 8.2.5 | Threadpoolctl | 2.2.0 | ficheiro TIFF | 2023.4.12 |
| tiktoken | 0.7.0 | tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| Tokenizadores | 0.21.0 | Tomli | 2.0.1 | tocha | 2.6.0+CU124 |
| otimizador de tocha | 0.3.0 | Torcheval | 0.0.7 | tocha | 1.6.0 |
| Torchvision | 0.21.0+CU124 | tornado | 6.4.1 | TQDM | 4.66.4 |
| traços | 5.14.3 | transformadores | 4.50.2 | Tritão | 3.2.0 |
| Protetor de Tipografia | 4.4.2 | mecanógrafo | 0.15.2 | tipos-protobuf | 3.20.3 |
| tipos-psutil | 5.9.0 | tipos-pytz | 2023.3.1.1 | tipos-PyYAML | 6.0.0 |
| tipos-de-pedidos | 2.31.0.0 | tipos de setuptools | 68.0.0.0 | seis tipos | 1.16.0 |
| tipos-urllib3 | 1.26.25.14 | typing_extensions (extensões de digitação) | 4.11.0 | UC-Micro-PY | 1.0.1 |
| Ujson | 5.10.0 | Atualizações não supervisionadas | 0.1 | uri-modelo | 1.3.0 |
| urllib3 | 1.26.16 | Uvicórnio | 0.34.1 | validadores | 0.34.0 |
| virtualenv | 20.26.2 | visões | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
| Wasabi | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.5 | doninha | 0.4.1 |
| Webcolors | 24.11.1 | codificações da web | 0.5.1 | Websocket-cliente | 1.8.0 |
| WebSockets | 11.0.3 | Werkzeug | 3.0.3 | whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) | 1.0.2 |
| wheel | 0.43.0 | nuvem de palavras | 1.9.4 | embrulhado | 1.14.1 |
| xgboost | 2.0.3 | xgboost-raio | 0.1.19 | xxhash | 3.4.1 |
| Yapf | 0.33.0 | fios | 1.9.3 | ydata-profiling | 4.9.0 |
| zipp | | 3.17.0 | ZSTD | 1.5.5.1 |
Bibliotecas R
As bibliotecas R são idênticas às bibliotecas R no Databricks Runtime 16.4 LTS.
Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 16.4 LTS, o Databricks Runtime 16.4 LTS ML contém os seguintes JARs:
Clusters de CPU
| ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
| 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-Faísca3,5 |
| org.mlflow | mlflow cliente | 2.15.1 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 (conector de Spark para TensorFlow versão 2.12) | 1.15.0 |
Clusters de GPU
| ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2,12 | 2.5.23 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_2,12 | 1.7.3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-faísca-gpu_2.12 | 1.7.3 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.4-DB1-Faísca3,5 |
| org.mlflow | mlflow cliente | 2.15.1 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 (conector de Spark para TensorFlow versão 2.12) | 1.15.0 |