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Databricks Runtime 18.0 para Aprendizagem Automática (Beta)

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.