Nota
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O Databricks Runtime 18.0 para Aprendizagem Automática (Beta) fornece um ambiente prontoto-go para aprendizagem automática e ciência de dados baseado no Databricks Runtime 18.0 (Beta). O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML também suporta treinamento distribuído de aprendizado profundo usando TorchDistributor, DeepSpeed e Ray.
Importante
O Databricks Runtime 18.0 para Aprendizagem Automática está em fase Beta. O conteúdo dos ambientes suportados pode mudar durante a versão Beta. As alterações podem incluir a lista de pacotes ou versões de pacotes instalados.
Novos recursos e melhorias
O Databricks Runtime 18.0 ML é construído sobre o Databricks Runtime 18.0. Para informações sobre as novidades do Databricks Runtime 18.0, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão Databricks Runtime 18.0 (Beta ).
Algumas das atualizações da biblioteca incluem:
- Atualização CUDA para a versão 12.9
- flash_attn 2.8.3
- Keras 3.12.0
- langchain 1.0.3
- mlflow-skinny 3.5.1
- OpenAI 2.7.0
- tocha 2.9.0+cu129
- torchvision 0.24.0+cu129
- transformadores 4.57.1
- Triton 3.5.0
- xgboost 3.1.1
Outras alterações
As seguintes alterações adicionais foram feitas a partir do Databricks Runtime 18.0 ML:
- O AutoML foi removido.
- O TensorFlow já não é suporte de topo.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 18.0 ML difere do Databricks Runtime 18.0 da seguinte forma.
- Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU 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
As secções seguintes listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 18.0 ML que diferem das incluídas no Databricks Runtime 18.0.
Bibliotecas de nível superior
O Databricks Runtime 18.0 ML inclui as seguintes bibliotecas de topo:
Bibliotecas Python
O Databricks Runtime 18.0 ML utiliza virtualenv para gestão de pacotes Python e inclui muitos pacotes ML populares.
Para reproduzir o ambiente Databricks Runtime ML Python no seu ambiente virtual local de Python, descarregue requirements-cpu-18.0.txt para clusters de CPU ou requirements-gpu-18.0.txt para clusters de GPU. Em seguida, execute pip install -r requirements-<cpu|gpu>-18.0.txt. Este comando instala todas as bibliotecas open source que o Databricks Runtime ML utiliza, mas não instala as bibliotecas desenvolvidas pela Databricks.
Bibliotecas Python em clusters de CPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 2.3.1 | acelerar | 1.11.0 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| AIOHTTP | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| Alambique | 1.17.1 | documento anotado | 0.0.4 | tipos com anotações | 0.7.0 |
| anyio | 4.7.0 | Argão2-CFFI | 21.3.0 | argon2-cffi-vinculações | 21.2.0 |
| arro3-core | 0.6.5 | seta | 1.3.0 | AstTokens | 3.0.0 |
| "Astunparse" | 1.6.3 | Async-LRU | 2.0.4 | Atributos | 24.3.0 |
| audioread | 3.1.0 | Comando automático | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 |
| azure-core | 1.36.0 | 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 | 12.27.1 |
| Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake | 12.22.0 | Babel | 2.16.0 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| bcrypt | 4.3.0 | BeautifulSoup4 | 4.12.3 | preto | 24.10.0 |
| lixívia | 6.2.0 | pisca | 1.7.0 | felicidade | 0.7.11 |
| boto3 | 1.40.45 | Botocore | 1.40.45 | Brotli | 1.2.0 |
| Ferramentas de cache | 5.5.1 | catálogo | 2.0.10 | certifi | 2025.4.26 |
| cffi | 1.17.1 | Chardet | 4.0.0 | Normalizador de Charset | 3.3.2 |
| Disjuntor | 2.1.3 | clicar | 8.1.8 | CloudPathlib | 0.23.0 |
| Cloudpickle | 3.0.0 | cmdstanpy | 1.3.0 | colorido | 0.5.8 |
| colorlog | 6.10.1 | Comunicação | 0.2.1 | Confeção | 0.1.5 |
| contorno | 1.3.1 | Cramjam | 2.11.0 | criptografia | 44.0.1 |
| ciclista | 0.11.0 | cymem | 2.0.12 | Cython | 3.1.5 |
| dacito | 1.9.2 | Databricks-Agentes | 1.4.0 | databricks-connect | 17.3.1 |
| Databricks-Engenharia de Características | 0.13.0.1 | Databricks-SDK | 0.67.0 | DataClasses-JSON | 0.6.7 |
| conjuntos de dados | 4.3.0 | dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 |
| debugpy | 1.8.11 | decorador | 5.1.1 | DeepSpeed | 0.18.1 |
| defusedxml | 0.7.1 | deltalake | 1.1.4 | Deprecated | 1.2.18 |
| aneto | 0.3.8 | Distlib | 0.3.9 | dm-árvore | 0.1.9 |
| convertendo docstring em markdown | 0.11 | einops | 0.8.1 | avaliar | 0.4.6 |
| executar | 1.2.0 | facetas-visão geral | 1.1.1 | Farama-Notificações | 0.0.4 |
| fastapi | 0.121.2 | fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.21.1 | bloqueio de arquivo | 3.17.0 |
| tipo de ficheiro | 1.2.0 | Flask | 2.2.5 | flatbuffers | 25.9.23 |
| Fonttools | 4.55.3 | FQDN (Nome de Domínio Completo) | 1.5.1 | Frozenlist | 1.5.0 |
| fsspec | 2023.5.0 | gast | 0.6.0 | GitDB | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.43 | google-api-core | 2.28.1 | Google-Auth (Autenticação) | 2.43.0 |
| Google Cloud Core | 2.5.0 | google-armazenamento-em-nuvem | 3.2.0 | Google-CRC32C | 1.7.1 |
| Google-Pasta | 0.2.0 | google-media-reutilizável | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 |
| GraphQL-Core | 3.2.4 | greenlet | 3.1.1 | Grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | ginásio | 0.28.1 | h11 | 0.16.0 |
| H5PY | 3.12.1 | HF-XET | 1.2.0 | hjson | 3.1.0 |
| feriados | 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 | 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 | 0.7.2 | isoduração | 20.11.0 | é perigoso | 2.2.0 |
| jaraco.collections | 5.1.0 | 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 | 3.1.6 | Jiter | 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 |
| jsonschema-especificações | 2023.7.1 | Júpiter | 1.1.1 | Jupyter-console | 6.6.3 |
| Jupyter-Eventos | 0.12.0 | Jupyter-LSP | 2.2.5 | jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_servidor | 2.15.0 | jupyter_server_terminals | 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-núcleo | 1.0.4 | langchain-openai | 1.0.2 |
| códigos de idioma | 3.5.0 | langgraph | 1.0.3 | langgraph-checkpoint | 3.0.1 |
| Langgraph-pré-construído | 1.0.4 | langgraph-sdk | 0.2.9 | Langsmith | 0.4.41 |
| 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 | linkify-it-py | 2.0.0 |
| 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 | Espuma | 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 | 3.5.1 |
| MMH3 | 5.2.0 | Mais iteradores | 10.3.0 | mosaicml-streaming | 0.13.0 |
| mpmath | 1.3.0 | MSAL | 1.34.0 | MSAL-extensões | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.2 | multidict | 6.1.0 | multimétodo | 1.12 |
| multiprocesso | 0.70.16 | Murmurhash | 1.0.14 | mypy extensions | 1.0.0 |
| NomeX | 0.1.0 | nbclient | 0.10.2 | nbconvert | 7.16.6 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| ninja | 1.13.0 | NLTK | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| bloco de notas | 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 |
| contexto do opencensus | 0.1.3 | OpenTelemetry API | 1.38.0 | OpenTelemetry-Proto | 1.38.0 |
| OpenTelemetry SDK | 1.38.0 | Convenções Semânticas de OpenTelemetry | 0.59b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| Optree | 0.17.0 | Optuna | 3.6.1 | Optuna-Integração | 3.6.0 |
| Orjson | 3.11.4 | ormsgpack | 1.12.0 | sobrescrições | 7.4.0 |
| embalagem | 24,2 | pandas | 2.2.3 | PandocFilters | 1.5.0 |
| Paramiko | 3.5.1 | Parso | 0.8.4 | PathSpec | 0.10.3 |
| vítima | 1.0.1 | pexpect | 4.8.0 | Phik | 0.12.5 |
| almofada | 11.1.0 | pip (o gestor de pacotes do Python) | 25.0.1 | platformdirs | 4.3.7 |
| enredo | 5.24.1 | Pluggy | 1.5.0 | cachorrinho | 1.8.2 |
| Preshed | 3.0.11 | prometheus_client | 0.21.1 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.43 |
| propcache | 0.3.1 | profeta | 1.2.1 | Proto-Plus | 1.26.1 |
| Protobuf | 5.29.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.11 |
| ptyprocess | 0.7.0 | puro-eval | 0.2.2 | PureMagic | 1.30 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.1 | py4j | 0.10.9.9 |
| Pyarrow | 21.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-módulos | 0.2.8 |
| pyccolo | 0.0.71 | Pycparser | 2.21 | Pidântico | 2.10.6 |
| pydantic_core | 2.27.2 | Pyflakes | 3.2.0 | Pigmentos | 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 | 3.2.0 | Pyright | 1.1.394 | Piroaring | 1.0.3 |
| Pytesseract | 0.3.10 | Pytest | 8.3.5 | python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.9.0.post0 |
| Python-Dotenv | 1.2.1 | editor de Python | 1.0.4 | python-json-logger | 3.2.1 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-servidor | 1.12.2 | Python-Snappy | 0.7.3 |
| pytoolconfig | 1.2.6 | Pytz | 2024.1 | PyWavelets | 1.8.0 |
| PyYAML | 6.0.2 | Pyzmq | 26.2.0 | raio | 2.37.0 |
| referenciação | 0.30.2 | regex | 2024.11.6 | pedidos | 2.32.3 |
| pedidos-cinto de ferramentas | 1.0.0 | rfc3339-verificador | 0.1.4 | rfc3986-validador | 0.1.1 |
| rico | 13.9.4 | corda | 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 (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.6.1 | SciPy | 1.15.3 |
| nascido no mar | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | transformadores de frases | 5.1.2 |
| Peça de frase | 0.2.1 | Ferramentas de configuração | 78.1.1 | forma | 0.49.1 |
| Shellingham | 1.5.4 | seis | 1.17.0 | sklearn-compat | 0.1.3 |
| cortador | 0.0.8 | smart_open | 7.5.0 | 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 | 1.0.0 | espaçoso | 3.7.5 |
| Spacy-legado | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.39 |
| SQLPARSE | 0.5.3 | a sério? | 2.5.1 | ssh-import-id | 5.11 |
| stack-data | 0.6.3 | Estanio | 0.5.1 | Starlette | 0.49.3 |
| statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 | SymPy | 1.13.3 |
| tenacidade | 9.0.0 | TensorBoard | 2.20.0 | TensorBoard-Servidor de Dados | 0.7.2 |
| tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) | 2.6.4 | TensorFlow | 2.20.0 | Termcolor | 3.2.0 |
| terminado | 0.17.1 | textual | 4.0.0 | tf_keras | 2.20.1 |
| Thinc | 8.2.4 | Threadpoolctl | 3.5.0 | ficheiro TIFF | 2025.2.18 |
| tiktoken | 0.9.0 | tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 |
| Tokenizadores | 0.22.1 | Tomli | 2.0.1 | tocha | 2.9.0+CPU |
| Torcheval | 0.0.7 | Torchvision | 0.24.0+cpu | tornado | 6.5.1 |
| tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 | transformadores | 4.57.1 |
| Protetor de Tipografia | 4.4.2 | mecanógrafo | 0.20.0 | Typer-Slim | 0.20.0 |
| tipos-python-dateutil | 2.9.0.20251108 | inspeção de digitação | 0.9.0 | 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 | 0.38.0 | virtualenv | 20.29.3 | visões | 0.8.1 |
| wadllib | 1.3.6 | Wasabi | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.5 |
| doninha | 0.4.3 | Webcolors | 25.10.0 | codificações da web | 0.5.1 |
| Websocket-cliente | 1.8.0 | Werkzeug | 3.1.3 | whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) | 1.0.2 |
| wheel | 0.45.1 | sempre que | 0.7.3 | widgetsnbextension | 3.6.6 |
| nuvem de palavras | 1.9.4 | embrulhado | 1.17.0 | xgboost | 3.1.1 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 | Yapf | 0.40.2 |
| yarl | 1.18.0 | ydata-profiling | 4.17.0 | zipp | 3.21.0 |
| zstandard | 0.23.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Bibliotecas Python em clusters GPU
Observação
O PyTorch utiliza as dependências CUDA PyPI para fornecer suporte a CUDA, em vez das versões da biblioteca CUDA que estão integradas no Databricks Runtime ML 18.0.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 2.3.1 | acelerar | 1.11.0 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| AIOHTTP | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| documento anotado | 0.0.4 | tipos com anotações | 0.7.0 | anyio | 4.7.0 |
| Argão2-CFFI | 21.3.0 | argon2-cffi-vinculações | 21.2.0 | arro3-core | 0.6.5 |
| seta | 1.3.0 | AstTokens | 3.0.0 | "Astunparse" | 1.6.3 |
| Async-LRU | 2.0.4 | Atributos | 24.3.0 | audioread | 3.1.0 |
| Comando automático | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 | azure-core | 1.36.0 |
| 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 | 12.27.1 | Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake | 12.22.0 |
| Babel | 2.16.0 | backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt | 4.3.0 |
| BeautifulSoup4 | 4.12.3 | preto | 24.10.0 | lixívia | 6.2.0 |
| pisca | 1.7.0 | felicidade | 0.7.11 | boto3 | 1.40.45 |
| Botocore | 1.40.45 | Brotli | 1.2.0 | Ferramentas de cache | 5.5.1 |
| catálogo | 2.0.10 | certifi | 2025.4.26 | cffi | 1.17.1 |
| Chardet | 4.0.0 | Normalizador de Charset | 3.3.2 | Disjuntor | 2.1.3 |
| clicar | 8.1.8 | CloudPathlib | 0.23.0 | Cloudpickle | 3.0.0 |
| cmdstanpy | 1.3.0 | colorido | 0.5.8 | colorlog | 6.10.1 |
| Comunicação | 0.2.1 | Confeção | 0.1.5 | contorno | 1.3.1 |
| Cramjam | 2.11.0 | criptografia | 44.0.1 | ciclista | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.12 | Cython | 3.1.5 | dacito | 1.9.2 |
| Databricks-Agentes | 1.4.0 | databricks-connect | 17.3.1 | Databricks-Engenharia de Características | 0.13.0.1 |
| Databricks-SDK | 0.67.0 | DataClasses-JSON | 0.6.7 | conjuntos de dados | 4.3.0 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 |
| decorador | 5.1.1 | DeepSpeed | 0.18.1 | defusedxml | 0.7.1 |
| deltalake | 1.1.4 | Deprecated | 1.2.18 | aneto | 0.3.8 |
| Distlib | 0.3.9 | dm-árvore | 0.1.9 | convertendo docstring em markdown | 0.11 |
| einops | 0.8.1 | avaliar | 0.4.6 | executar | 1.2.0 |
| facetas-visão geral | 1.1.1 | Farama-Notificações | 0.0.4 | fastapi | 0.121.2 |
| fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) | 2.21.1 | bloqueio de arquivo | 3.17.0 | tipo de ficheiro | 1.2.0 |
| flash_attn | 2.8.3 | Flask | 2.2.5 | flatbuffers | 25.9.23 |
| Fonttools | 4.55.3 | FQDN (Nome de Domínio Completo) | 1.5.1 | Frozenlist | 1.5.0 |
| fsspec | 2023.5.0 | gast | 0.6.0 | GitDB | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.43 | google-api-core | 2.28.1 | Google-Auth (Autenticação) | 2.43.0 |
| Google Cloud Core | 2.5.0 | google-armazenamento-em-nuvem | 3.2.0 | Google-CRC32C | 1.7.1 |
| Google-Pasta | 0.2.0 | google-media-reutilizável | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 |
| GraphQL-Core | 3.2.4 | greenlet | 3.1.1 | Grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | ginásio | 0.28.1 | h11 | 0.16.0 |
| H5PY | 3.12.1 | HF-XET | 1.2.0 | hjson | 3.1.0 |
| feriados | 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 | 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 | 0.7.2 | isoduração | 20.11.0 | é perigoso | 2.2.0 |
| jaraco.collections | 5.1.0 | 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 | 3.1.6 | Jiter | 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 |
| jsonschema-especificações | 2023.7.1 | Júpiter | 1.1.1 | Jupyter-console | 6.6.3 |
| Jupyter-Eventos | 0.12.0 | Jupyter-LSP | 2.2.5 | jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.7.2 | jupyter_servidor | 2.15.0 | jupyter_server_terminals | 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-núcleo | 1.0.4 | langchain-openai | 1.0.2 |
| códigos de idioma | 3.5.0 | langgraph | 1.0.3 | langgraph-checkpoint | 3.0.1 |
| Langgraph-pré-construído | 1.0.4 | langgraph-sdk | 0.2.9 | Langsmith | 0.4.41 |
| 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 | linkify-it-py | 2.0.0 |
| 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 | Espuma | 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 | minimizar_html | 0.18.1 |
| Mistune | 3.1.2 | ml_dtypes | 0.5.3 | mlflow-skinny | 3.5.1 |
| MMH3 | 5.2.0 | mais iteradores | 10.3.0 | mosaicml-streaming | 0.13.0 |
| mpmath | 1.3.0 | MSAL | 1.34.0 | MSAL-extensões | 1.3.1 |
| msgpack | 1.1.2 | multidict | 6.1.0 | multimétodo | 1.12 |
| multiprocesso | 0.70.16 | Murmurhash | 1.0.14 | mypy extensions | 1.0.0 |
| NomeX | 0.1.0 | nbclient | 0.10.2 | nbconvert | 7.16.6 |
| nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 |
| ninja | 1.13.0 | NLTK | 3.9.1 | nodeenv | 1.9.1 |
| bloco de notas | 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 | nvidia-cuda-runtime-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 |
| contexto do opencensus | 0.1.3 | OpenTelemetry API | 1.38.0 | OpenTelemetry-Proto | 1.38.0 |
| OpenTelemetry SDK | 1.38.0 | Convenções Semânticas de OpenTelemetry | 0.59b0 | opt_einsum | 3.4.0 |
| Optree | 0.17.0 | Optuna | 3.6.1 | Optuna-Integração | 3.6.0 |
| Orjson | 3.11.4 | ormsgpack | 1.12.0 | sobrescrições | 7.4.0 |
| embalagem | 24,2 | pandas | 2.2.3 | PandocFilters | 1.5.0 |
| Paramiko | 3.5.1 | Parso | 0.8.4 | PathSpec | 0.10.3 |
| vítima | 1.0.1 | pexpect | 4.8.0 | Phik | 0.12.5 |
| almofada | 11.1.0 | pip (o gestor de pacotes do Python) | 25.0.1 | platformdirs | 4.3.7 |
| enredo | 5.24.1 | Pluggy | 1.5.0 | cachorrinho | 1.8.2 |
| Preshed | 3.0.11 | prometheus_client | 0.21.1 | kit de ferramentas de prompt | 3.0.43 |
| propcache | 0.3.1 | profeta | 1.2.1 | Proto-Plus | 1.26.1 |
| Protobuf | 5.29.4 | psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.11 |
| ptyprocess | 0.7.0 | puro-eval | 0.2.2 | PureMagic | 1.30 |
| py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.1 | py4j | 0.10.9.9 |
| Pyarrow | 21.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-módulos | 0.2.8 |
| pyccolo | 0.0.71 | Pycparser | 2.21 | Pidântico | 2.10.6 |
| pydantic_core | 2.27.2 | Pyflakes | 3.2.0 | Pigmentos | 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 | 3.2.0 | Pyright | 1.1.394 | Piroaring | 1.0.3 |
| Pytesseract | 0.3.10 | Pytest | 8.3.5 | python-dateutil (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) | 2.9.0.post0 |
| Python-Dotenv | 1.2.1 | editor de Python | 1.0.4 | python-json-logger | 3.2.1 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 | python-lsp-servidor | 1.12.2 | Python-Snappy | 0.7.3 |
| pytoolconfig | 1.2.6 | Pytz | 2024.1 | PyWavelets | 1.8.0 |
| PyYAML | 6.0.2 | Pyzmq | 26.2.0 | raio | 2.37.0 |
| referenciação | 0.30.2 | regex | 2024.11.6 | pedidos | 2.32.3 |
| pedidos-cinto de ferramentas | 1.0.0 | rfc3339-verificador | 0.1.4 | rfc3986-validador | 0.1.1 |
| rico | 13.9.4 | corda | 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 (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) | 1.6.1 | SciPy | 1.15.3 |
| nascido no mar | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 | transformadores de frases | 5.1.2 |
| Peça de frase | 0.2.1 | Ferramentas de configuração | 78.1.1 | forma | 0.49.1 |
| Shellingham | 1.5.4 | seis | 1.17.0 | sklearn-compat | 0.1.3 |
| cortador | 0.0.8 | smart_open | 7.5.0 | 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 | 1.0.0 | espaçoso | 3.7.5 |
| Spacy-legado | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.39 |
| SQLPARSE | 0.5.3 | a sério? | 2.5.1 | ssh-import-id | 5.11 |
| stack-data | 0.6.3 | Estanio | 0.5.1 | Starlette | 0.49.3 |
| statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 | SymPy | 1.13.3 |
| tenacidade | 9.0.0 | TensorBoard | 2.20.0 | TensorBoard-Servidor de Dados | 0.7.2 |
| tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) | 2.6.4 | TensorFlow | 2.20.0 | Termcolor | 3.2.0 |
| terminado | 0.17.1 | textual | 4.0.0 | tf_keras | 2.20.1 |
| Thinc | 8.2.4 | Threadpoolctl | 3.5.0 | ficheiro TIFF | 2025.2.18 |
| tiktoken | 0.9.0 | tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 |
| Tokenizadores | 0.22.1 | Tomli | 2.0.1 | tocha | 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 | transformadores | 4.57.1 |
| Tritão | 3.5.0 | Protetor de Tipografia | 4.4.2 | mecanógrafo | 0.20.0 |
| Typer-Slim | 0.20.0 | tipos-python-dateutil | 2.9.0.20251108 | inspeção de digitação | 0.9.0 |
| 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 | 0.38.0 | virtualenv | 20.29.3 |
| visões | 0.8.1 | wadllib | 1.3.6 | Wasabi | 1.1.3 |
| wcwidth | 0.2.5 | doninha | 0.4.3 | Webcolors | 25.10.0 |
| codificações da web | 0.5.1 | Websocket-cliente | 1.8.0 | Werkzeug | 3.1.3 |
| whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) | 1.0.2 | wheel | 0.45.1 | sempre que | 0.7.3 |
| widgetsnbextension | 3.6.6 | nuvem de palavras | 1.9.4 | embrulhado | 1.17.0 |
| xgboost | 3.1.1 | xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 |
| Yapf | 0.40.2 | yarl | 1.18.0 | ydata-profiling | 4.17.0 |
| zipp | 3.21.0 | zstandard | 0.23.0 | zstd | 1.5.5.1 |
Bibliotecas R
As bibliotecas R são idênticas às Bibliotecas R no Databricks Runtime 18.0.
Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.13)
Para além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 18.0, o Databricks Runtime 18.0 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.