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O Databricks Runtime 17.1 for Machine Learning fornece um ambiente deto-go pronto para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 17.1. 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.
Novos recursos e melhorias
O Databricks Runtime 17.1 ML é construído sobre o Databricks Runtime 17.1. Para obter informações sobre o que há de novo no Databricks Runtime 17.1, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 17.1 .
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 17.1 ML difere do Databricks Runtime 17.1 da seguinte forma.
- Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de 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
Bibliotecas
As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 17.1 ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 17.1.
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 17.1 ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:
- conjuntos de dados
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- Spark-TensorFlow Connector
- Scikit-learn
- Streaming
- TensorFlow
- TensorBoard
- transformadores
Bibliotecas Python
O Databricks Runtime 17.1 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 17.1 ML também inclui os seguintes pacotes:
- AutoML 1.30.0 |
Para reproduzir o ambiente Python do Databricks Runtime ML em seu ambiente virtual Python local, baixe requirements-cpu-17.1.txt para clusters de CPU ou requirements-gpu-17.1.txt para clusters de GPU. Em seguida, execute pip install -r requirements-<cpu|gpu>-17.1.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.
Bibliotecas Python em clusters de CPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 1.5.2 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| AIOHTTP | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| Alambique | 1.16.2 | tipos com anotações | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 |
| argcomplete | 3.6.2 | Argão2-CFFI | 21.3.0 | argon2-cffi-vinculações | 21.2.0 |
| seta | 1.3.0 | Astor | 0.8.1 | AstTokens | 2.0.5 |
| "Astunparse" | 1.6.3 | Async-LRU | 2.0.4 | Atributos | 24.3.0 |
| audioread | 3.0.1 | Comando automático | 2.2.2 | Azure-Comum | 1.1.28 |
| azure-core | 1.35.0 | Azure-Cosmos | 4.3.1 | azure-identity (serviços de identidade do Azure) | 1.20.0 |
| azure-mgmt-core | 1.6.0 | azure-mgmt-web | 8.0.0 | Azure Storage Blob | 12.23.0 |
| Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake | 12.17.0 | Babel | 2.16.0 | recuo | 2.2.1 |
| backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | BeautifulSoup4 | 4.12.3 |
| preto | 24.10.0 | lixívia | 6.2.0 | pisca | 1.7.0 |
| felicidade | 0.7.11 | boto3 | 1.36.2 | Botocore | 1.36.3 |
| Brotli | 1.1.0 | Ferramentas de cache | 5.5.1 | catálogo | 2.0.10 |
| codificadores de categorias | 2.6.3 | certifi | 2025.1.31 | cffi | 1.17.1 |
| Chardet | 4.0.0 | Normalizador de Charset | 3.3.2 | Disjuntor | 2.1.3 |
| clicar | 8.1.7 | CloudPathlib | 0.21.1 | Cloudpickle | 3.0.0 |
| cmdstanpy | 1.2.5 | colorido | 0.5.7 | colorlog | 6.9.0 |
| Comunicação | 0.2.1 | Confeção | 0.1.5 | configparser | 5.2.0 |
| contorno | 1.3.1 | coolname | 2.2.0 | Cramjam | 2.10.0 |
| criptografia | 43.0.3 | ciclista | 0.11.0 | cymem | 2.0.11 |
| Cython | 3.0.12 | dacito | 1.9.2 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 |
| Databricks-Engenharia de Características | 0.12.1 | Databricks-SDK | 0.49.0 | conjuntos de dados | 3.5.0 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 |
| decorador | 5.1.1 | DeepSpeed | 0.16.5 | defusedxml | 0.7.1 |
| aneto | 0.3.8 | Distlib | 0.3.9 | 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 | 0.115.14 | fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.21.1 |
| roda de texto rápido | 0.9.2 | bloqueio de arquivo | 3.13.1 | Flask | 2.2.5 |
| flatbuffers | 25.2.10 | Fonttools | 4.55.3 | FQDN (Nome de Domínio Completo) | 1.5.1 |
| Frozenlist | 1.5.0 | fsspec | 2023.5.0 | Futuro | 0.18.3 |
| gast | 0.4.0 | GitDB | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 |
| google-api-core | 2.20.0 | Google-Auth (Autenticação) | 2.40.3 | 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-common-protos | 1.65.0 | GQL | 3.5.3 |
| GraphQL-Core | 3.2.4 | greenlet | 3.1.1 | Grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | Gunicorn | 20.1.0 | ginásio | 0.28.1 |
| h11 | 0.14.0 | H5PY | 3.12.1 | hjson | 3.1.0 |
| feriados | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.2 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 | Hugging Face Hub | 0.30.2 |
| IDNA | 3.7 | ImageHash | 4.3.1 | imageio | 2.37.0 |
| aprendizagem não balanceada | 0.13.0 | importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.5.2 |
| flexionar | 7.3.1 | 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 | 0.6.1 | isoduração | 20.11.0 |
| é perigoso | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
| jaraco.text | 3.12.1 | Jax-Jumpy | 1.0.0 | Jedi | 0.19.2 |
| Jinja2 | 3.1.5 | Jiter | 0.10.0 | 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 |
| jsonschema-especificações | 2023.7.1 | Jupyter-Eventos | 0.10.0 | Jupyter-LSP | 2.2.0 |
| jupyter_client | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_servidor | 2.14.1 |
| jupyter_server_terminals | 0.4.4 | Jupyterlab | 4.3.4 | JupyterLab-Pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.0 | jupyterlab_server | 2.27.3 | Keras | 3.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.8 | langchain | 0.3.21 | langchain-núcleo | 0.3.63 |
| 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 | 0.11.0 | LightGBM | 4.6.0 | utilitários relâmpagos | 0.14.3 |
| linkify-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.44.0 | lz4 | 4.3.2 |
| Mako | 1.2.0 | Marisa-Trie | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 |
| markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 3.0.2 | Matplotlib | 3.10.0 |
| matplotlib-inline | 0.1.7 | Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| mdurl | 0.1.0 | Memray | 1.17.2 | Mistune | 2.0.4 |
| ml_dtypes | 0.5.1 | mlflow-skinny | 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-extensões | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.1 | multidict | 6.1.0 | multimétodo | 1.12 |
| multiprocesso | 0.70.16 | Murmurhash | 1.0.13 | mypy extensions | 1.0.0 |
| NomeX | 0.1.0 | nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.16.4 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| ninja | 1.11.1.4 | NLTK | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| bloco de notas | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 | numba | 0.61.0 |
| numpy | 2.1.3 | NVIDIA-NCCL-CU12 | 2.27.5 | OAuthlib | 3.2.0 |
| oci | 2.155.0 | openai | 1.69.0 | OpenCensus | 0.11.4 |
| contexto do opencensus | 0.1.3 | OpenTelemetry API | 1.34.1 | OpenTelemetry SDK | 1.34.1 |
| Convenções Semânticas de OpenTelemetry | 0,55b1 | opt_einsum | 3.4.0 | Optree | 0.16.0 |
| Optuna | 3.6.1 | Optuna-Integração | 3.6.0 | Orjson | 3.10.18 |
| sobrescrições | 7.4.0 | embalagem | 24.1 | pandas | 2.2.3 |
| PandocFilters | 1.5.0 | Paramiko | 3.4.0 | Parso | 0.8.4 |
| PathSpec | 0.10.3 | vítima | 1.0.1 | pexpect | 4.8.0 |
| Phik | 0.12.4 | almofada | 11.1.0 | pip (o gestor de pacotes do Python) | 24,2 |
| platformdirs | 3.10.0 | enredo | 5.24.1 | Pluggy | 1.5.0 |
| pmdarima | 2.0.4 | cachorrinho | 1.8.2 | Preshed | 3.0.10 |
| prometheus_client | 0.21.0 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.43 | propcache | 0.2.0 |
| profeta | 1.1.6 | Proto-Plus | 1.26.1 | Protobuf | 5.29.4 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| puro-eval | 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-módulos | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.6 | pyccolo | 0.0.71 |
| Pycparser | 2.21 | Pidântico | 2.10.6 | pydantic_core | 2.27.2 |
| Pyflakes | 3.2.0 | Pigmentos | 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 | 3.2.0 |
| Pyright | 1.1.394 | Pytesseract | 0.3.10 | Pytest | 8.3.5 |
| 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 | 3.2.1 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-servidor | 1.12.0 | Python-Snappy | 0.7.3 |
| pytoolconfig | 1.2.6 | Pytorch-Ranger | 0.1.1 | Pytz | 2024.1 |
| PyWavelets | 1.8.0 | PyYAML | 6.0.2 | Pyzmq | 26.2.0 |
| Interrogatório | 2.1.0 | raio | 2.37.0 | referenciação | 0.30.2 |
| regex | 2024.11.6 | pedidos | 2.32.3 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| pedidos-cinto de ferramentas | 1.0.0 | rfc3339-verificador | 0.1.4 | rfc3986-validador | 0.1.1 |
| rico | 13.9.4 | corda | 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 (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.6.1 | SciPy | 1.15.1 | nascido no mar | 0.13.2 |
| Send2Trash | 1.8.2 | transformadores de frases | 4.0.1 | Peça de frase | 0.2.0 |
| Ferramentas de configuração | 74.0.0 | forma | 0.47.1 | Shellingham | 1.5.4 |
| simplejson | 3.17.6 | seis | 1.16.0 | sklearn-compat | 0.1.3 |
| cortador | 0.0.8 | smart_open | 7.3.0.post1 | smmap | 5.0.0 |
| sniffio | 1.3.0 | contentores classificados | 2.4.0 | arquivo de som | 0.13.1 |
| 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 | 2.0.37 |
| SQLPARSE | 0.4.2 | a sério? | 2.5.1 | ssh-import-id | 5.11 |
| stack-data | 0.2.0 | Estanio | 0.5.1 | Starlette | 0.46.2 |
| statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 | SymPy | 1.13.3 |
| organizar em tabela | 0.9.0 | tenacidade | 9.0.0 | TensorBoard | 2.19.0 |
| TensorBoard-Servidor de Dados | 0.7.2 | tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) | 2.6.4 | TensorFlow | 2.19.0 |
| TensorFlow-Estimador | 2.15.0 | Termcolor | 3.1.0 | terminado | 0.17.1 |
| textual | 3.5.0 | tf_keras | 2.19.0 | Thinc | 8.2.4 |
| Threadpoolctl | 3.5.0 | ficheiro TIFF | 2024.12.12 | tiktoken | 0.9.0 |
| tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 | Tokenizadores | 0.21.0 |
| Tomli | 2.0.1 | tocha | 2.7.0+cpu | otimizador de tocha | 0.3.0 |
| Torcheval | 0.0.7 | torchmetrics | 1.6.0 | Torchvision | 0.22.0+cpu |
| tornado | 6.4.2 | tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 |
| transformadores | 4.51.3 | Protetor de Tipografia | 4.4.2 | mecanógrafo | 0.16.0 |
| tipos-python-dateutil | 2.9.0.20250516 | typing_extensions (extensões de digitação) | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 |
| UC-Micro-PY | 1.0.1 | Ujson | 5.10.0 | Atualizações não supervisionadas | 0.1 |
| uri-modelo | 1.3.0 | urllib3 | 2.3.0 | uvicorn | 0.35.0 |
| validadores | 0.35.0 | virtualenv | 20.29.3 | visões | 0.8.1 |
| 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 | 3.1.3 |
| whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) | 1.0.2 | wheel | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 |
| nuvem de palavras | 1.9.4 | embrulhado | 1.17.0 | xgboost | 3.0.0 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 | Yapf | 0.40.2 |
| yarl | 1.18.0 | ydata-profiling | 4.16.1 | zipp | 3.21.0 |
| 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 17.1 ML.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 1.5.2 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| AIOHTTP | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| tipos com anotações | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 | argcomplete | 3.6.2 |
| Argão2-CFFI | 21.3.0 | argon2-cffi-vinculações | 21.2.0 | seta | 1.3.0 |
| Astor | 0.8.1 | AstTokens | 2.0.5 | "Astunparse" | 1.6.3 |
| Async-LRU | 2.0.4 | Atributos | 24.3.0 | audioread | 3.0.1 |
| Comando automático | 2.2.2 | Azure-Comum | 1.1.28 | azure-core | 1.35.0 |
| Azure-Cosmos | 4.3.1 | azure-identity (serviços de identidade do Azure) | 1.20.0 | azure-mgmt-core | 1.6.0 |
| azure-mgmt-web | 8.0.0 | Azure Storage Blob | 12.23.0 | Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake | 12.17.0 |
| Babel | 2.16.0 | recuo | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | BeautifulSoup4 | 4.12.3 | preto | 24.10.0 |
| lixívia | 6.2.0 | pisca | 1.7.0 | felicidade | 0.7.11 |
| boto3 | 1.36.2 | Botocore | 1.36.3 | Brotli | 1.1.0 |
| Ferramentas de cache | 5.5.1 | catálogo | 2.0.10 | codificadores de categorias | 2.6.3 |
| certifi | 2025.1.31 | cffi | 1.17.1 | Chardet | 4.0.0 |
| Normalizador de Charset | 3.3.2 | Disjuntor | 2.1.3 | clicar | 8.1.7 |
| CloudPathlib | 0.21.1 | Cloudpickle | 3.0.0 | cmdstanpy | 1.2.5 |
| colorido | 0.5.7 | colorlog | 6.9.0 | Comunicação | 0.2.1 |
| Confeção | 0.1.5 | configparser | 5.2.0 | contorno | 1.3.1 |
| coolname | 2.2.0 | Cramjam | 2.10.0 | criptografia | 43.0.3 |
| ciclista | 0.11.0 | cymem | 2.0.11 | Cython | 3.0.12 |
| dacito | 1.9.2 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Databricks-Engenharia de Características | 0.12.1 |
| Databricks-SDK | 0.49.0 | conjuntos de dados | 3.5.0 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 | decorador | 5.1.1 |
| DeepSpeed | 0.16.5 | defusedxml | 0.7.1 | aneto | 0.3.8 |
| Distlib | 0.3.9 | 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 | 0.115.14 | 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 | Flask | 2.2.5 |
| flatbuffers | 25.2.10 | Fonttools | 4.55.3 | FQDN (Nome de Domínio Completo) | 1.5.1 |
| Frozenlist | 1.5.0 | fsspec | 2023.5.0 | Futuro | 0.18.3 |
| gast | 0.4.0 | GitDB | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 |
| google-api-core | 2.20.0 | Google-Auth (Autenticação) | 2.40.3 | 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-common-protos | 1.65.0 | GQL | 3.5.3 |
| GraphQL-Core | 3.2.4 | greenlet | 3.1.1 | Grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | Gunicorn | 20.1.0 | ginásio | 0.28.1 |
| h11 | 0.14.0 | H5PY | 3.12.1 | hjson | 3.1.0 |
| feriados | 0.54 | htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.2 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 | Hugging Face Hub | 0.30.2 |
| IDNA | 3.7 | ImageHash | 4.3.1 | imageio | 2.37.0 |
| aprendizagem não balanceada | 0.13.0 | importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.5.2 |
| flexionar | 7.3.1 | 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 | 0.6.1 | isoduração | 20.11.0 |
| é perigoso | 2.2.0 | jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 |
| jaraco.text | 3.12.1 | Jax-Jumpy | 1.0.0 | Jedi | 0.19.2 |
| Jinja2 | 3.1.5 | Jiter | 0.10.0 | 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 |
| jsonschema-especificações | 2023.7.1 | Jupyter-Eventos | 0.10.0 | Jupyter-LSP | 2.2.0 |
| jupyter_client | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_servidor | 2.14.1 |
| jupyter_server_terminals | 0.4.4 | Jupyterlab | 4.3.4 | JupyterLab-Pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.0 | jupyterlab_server | 2.27.3 | Keras | 3.5.0 |
| kiwisolver | 1.4.8 | langchain | 0.3.21 | langchain-núcleo | 0.3.63 |
| 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 | 0.11.0 | LightGBM | 4.6.0 | utilitários relâmpagos | 0.14.3 |
| linkify-it-py | 2.0.0 | llvmlite | 0.44.0 | lz4 | 4.3.2 |
| Mako | 1.2.0 | Marisa-Trie | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 |
| markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 3.0.2 | Matplotlib | 3.10.0 |
| matplotlib-inline | 0.1.7 | Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 |
| mdurl | 0.1.0 | Memray | 1.17.2 | Mistune | 2.0.4 |
| ml_dtypes | 0.5.1 | mlflow-skinny | 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-extensões | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.1 | multidict | 6.1.0 | multimétodo | 1.12 |
| multiprocesso | 0.70.16 | Murmurhash | 1.0.13 | mypy extensions | 1.0.0 |
| NomeX | 0.1.0 | nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.16.4 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| ninja | 1.11.1.4 | NLTK | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| bloco de notas | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 | numba | 0.61.0 |
| numpy | 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 | 2.155.0 | openai | 1.69.0 |
| OpenCensus | 0.11.4 | contexto do opencensus | 0.1.3 | OpenTelemetry API | 1.34.1 |
| OpenTelemetry SDK | 1.34.1 | Convenções Semânticas de OpenTelemetry | 0,55b1 | opt_einsum | 3.4.0 |
| Optree | 0.16.0 | Optuna | 3.6.1 | Optuna-Integração | 3.6.0 |
| Orjson | 3.10.18 | sobrescrições | 7.4.0 | embalagem | 24.1 |
| pandas | 2.2.3 | PandocFilters | 1.5.0 | Paramiko | 3.4.0 |
| Parso | 0.8.4 | PathSpec | 0.10.3 | vítima | 1.0.1 |
| pexpect | 4.8.0 | Phik | 0.12.4 | almofada | 11.1.0 |
| pip (o gestor de pacotes do Python) | 24,2 | platformdirs | 3.10.0 | enredo | 5.24.1 |
| Pluggy | 1.5.0 | pmdarima | 2.0.4 | cachorrinho | 1.8.2 |
| Preshed | 3.0.10 | prometheus_client | 0.21.0 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.43 |
| propcache | 0.2.0 | profeta | 1.1.6 | Proto-Plus | 1.26.1 |
| Protobuf | 5.29.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 |
| ptyprocess | 0.7.0 | puro-eval | 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-módulos | 0.2.8 | pybind11 | 2.13.6 |
| pyccolo | 0.0.71 | Pycparser | 2.21 | Pidântico | 2.10.6 |
| pydantic_core | 2.27.2 | Pyflakes | 3.2.0 | Pigmentos | 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 | 3.2.0 | Pyright | 1.1.394 | Pytesseract | 0.3.10 |
| Pytest | 8.3.5 | 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 | 3.2.1 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-servidor | 1.12.0 |
| Python-Snappy | 0.7.3 | pytoolconfig | 1.2.6 | Pytorch-Ranger | 0.1.1 |
| Pytz | 2024.1 | PyWavelets | 1.8.0 | PyYAML | 6.0.2 |
| Pyzmq | 26.2.0 | Interrogatório | 2.1.0 | raio | 2.37.0 |
| referenciação | 0.30.2 | regex | 2024.11.6 | pedidos | 2.32.3 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | pedidos-cinto de ferramentas | 1.0.0 | rfc3339-verificador | 0.1.4 |
| rfc3986-validador | 0.1.1 | rico | 13.9.4 | corda | 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 (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.6.1 | SciPy | 1.15.1 |
| nascido no mar | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | transformadores de frases | 4.0.1 |
| Peça de frase | 0.2.0 | Ferramentas de configuração | 74.0.0 | forma | 0.47.1 |
| Shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | seis | 1.16.0 |
| sklearn-compat | 0.1.3 | cortador | 0.0.8 | smart_open | 7.3.0.post1 |
| smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 | contentores classificados | 2.4.0 |
| arquivo de som | 0.13.1 | 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 | 2.0.37 | SQLPARSE | 0.4.2 | a sério? | 2.5.1 |
| ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.2.0 | Estanio | 0.5.1 |
| Starlette | 0.46.2 | statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 |
| SymPy | 1.13.3 | organizar em tabela | 0.9.0 | tenacidade | 9.0.0 |
| TensorBoard | 2.19.0 | TensorBoard-Servidor de Dados | 0.7.2 | tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) | 2.6.4 |
| TensorFlow | 2.19.0 | TensorFlow-Estimador | 2.15.0 | Termcolor | 3.1.0 |
| terminado | 0.17.1 | textual | 3.5.0 | tf_keras | 2.19.0 |
| Thinc | 8.2.4 | Threadpoolctl | 3.5.0 | ficheiro TIFF | 2024.12.12 |
| tiktoken | 0.9.0 | tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 |
| Tokenizadores | 0.21.0 | Tomli | 2.0.1 | tocha | 2.7.0 |
| otimizador de tocha | 0.3.0 | Torcheval | 0.0.7 | torchmetrics | 1.6.0 |
| Torchvision | 0.22.0 | tornado | 6.4.2 | tqdm | 4.67.1 |
| traitlets | 5.14.3 | transformadores | 4.51.3 | Tritão | 3.3.0 |
| Protetor de Tipografia | 4.4.2 | mecanógrafo | 0.16.0 | tipos-python-dateutil | 2.9.0.20250516 |
| typing_extensions (extensões de digitação) | 4.12.2 | tzdata | 2024.1 | UC-Micro-PY | 1.0.1 |
| Ujson | 5.10.0 | Atualizações não supervisionadas | 0.1 | uri-modelo | 1.3.0 |
| urllib3 | 2.3.0 | uvicorn | 0.35.0 | validadores | 0.35.0 |
| virtualenv | 20.29.3 | visões | 0.8.1 | 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 | 3.1.3 | whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) | 1.0.2 |
| wheel | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 | nuvem de palavras | 1.9.4 |
| embrulhado | 1.17.0 | xgboost | 3.0.0 | xgboost-ray | 0.1.19 |
| xxhash | 3.5.0 | Yapf | 0.40.2 | yarl | 1.18.0 |
| ydata-profiling | 4.16.1 | zipp | 3.21.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Bibliotecas R
As bibliotecas R são idênticas às bibliotecas R no Databricks Runtime 17.1.
Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 17.1, o Databricks Runtime 17.1 ML contém os seguintes JARs:
Clusters de CPU
| ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
| 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 cliente | 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 |
Clusters de GPU
| ID do grupo | ID do artefato | Versão |
|---|---|---|
| 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 cliente | 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 |
Versões não suportadas
Sugestão
Para ver as notas de versão das versões do Databricks Runtime que atingiram o fim do suporte (EoS), consulte Notas de versão do Databricks Runtime que atingiram o fim do suporte. As versões do EoS Databricks Runtime foram desativadas e podem não ser atualizadas.