Databricks Runtime 16.1 para Aprendizado de Máquina
O Databricks Runtime 16.1 for Machine Learning fornece um ambiente deto-go pronto para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 16.1. O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch e XGBoost. O Databricks Runtime ML inclui 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.
Dica
Para ver as notas de lançamento das versões do Databricks Runtime que atingiram o fim do suporte, consulte Notas de lançamento do Databricks Runtime End-of-support. As versões do EoS Databricks Runtime foram desativadas e podem não ser atualizadas.
Novos recursos e melhorias
O Databricks Runtime 16.1 ML é construído sobre o Databricks Runtime 16.1. Para obter informações sobre o que há de novo no Databricks Runtime 16.1, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as Databricks Runtime 16.1 notas de versão.
Ambiente do sistema
O ambiente do sistema no Databricks Runtime 16.1 ML difere do Databricks Runtime 16.1 da seguinte forma.
- Para clusters de GPU, o Databricks Runtime ML inclui as seguintes bibliotecas de GPU NVIDIA:
- CUDA 12,6
- cublas 12.6.0.22-1
- 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 list as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 16.1 ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 16.1.
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 16.1 ML inclui as seguintes bibliotecas de primeira linha :
- conjuntos de dados
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- conector spark-tensorflow-
- Scikit-learn
- streaming
- TensorFlow
- TensorBoard
- transformadores
Bibliotecas Python
O Databricks Runtime 16.1 ML usa virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes ML populares.
Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 16.1 ML também inclui os seguintes pacotes:
- hiperopt 0.2.9+db5
- AutoML 1.29.0 |
Para reproduzir o ambiente Databricks Runtime ML Python em seu ambiente virtual Python local, baixe o arquivo requirements-16.1.txt e execute pip install -r requirements-16.1.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, databricks-feature-engineeringou a bifurcação Databricks do hyperopt.
Bibliotecas Python em clusters de CPU
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 1.1.1 | AIOHTTP | 3.9.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | Alambique | 1.13.3 |
| tipos anotados | 0.7.0 | Anyio | 4.2.0 | argcomplete | 3.5.0 |
| argon2-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 | ATRs | 23.1.0 | audioread | 3.0.1 |
| Comando automático | 2.2.2 | azure-core | 1.31.0 | Azure-Cosmos | 4.3.1 |
| azure-identity | 1.18.0 | azure-storage-blob | 12.23.1 | azure-storage-file-datalake | 12.17.0 |
| Babel | 2.11.0 | recuo | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 | preto | 24.4.2 |
| lixívia | 4.1.0 | pisca | 1.7.0 | Blis | 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 | 2.0.0 | clique | 8.1.7 |
| CloudPathlib | 0.19.0 | Cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.4 |
| colorido | 0.5.6 | colorlog | 6.8.2 | Comunicação | 0.2.1 |
| compositor | 0.27.0 | Confeção | 0.1.5 | ConfigParser | 5.2.0 |
| contorno | 1.2.0 | coolname | 2.2.0 | Criptografia | 42.0.5 |
| ciclista | 0.11.0 | cymem | 2.0.10 | Cython | 3.0.11 |
| dacito | 1.8.1 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Databricks-Engenharia-de-Características | 0.7.0 |
| Databricks-SDK | 0.30.0 | conjuntos de dados | 3.1.0 | DBL-TEMPO | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.6.7 | Decorador | 5.1.1 |
| velocidade profunda | 0.16.0 | defusedxml | 0.7.1 | Preterido | 1.2.14 |
| endro | 0.3.8 | Distlib | 0.3.8 | dm-árvore | 0.1.8 |
| docstring para markdown | 0.11 | pontos de entrada | 0.4 | avaliar | 0.4.3 |
| executando | 0.8.3 | facetas-visão geral | 1.1.1 | Farama-Notifications | 0.0.4 |
| fastjsonschema | 2.21.1 | roda de texto rápido | 0.9.2 | bloqueio de ficheiro | 3.13.1 |
| Frasco | 2.2.5 | flatbuffers | 24.3.25 | Fonttools | 4.51.0 |
| FQDN | 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 | 2.21.0 |
| google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-nuvem-core | 2.4.1 | Google Cloud Storage | 2.10.0 |
| Google-CRC32C | 1.6.0 | google-pasta | 0.2.0 | google-resumable-media | 2.7.2 |
| googleapis-common-protos | 1.65.0 | GQL | 3.5.0 | 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 | httpcore | 1.0.5 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.28.0 | huggingface-hub | 0.24.5 |
| Idna | 3.7 | ImageHash | 4.3.1 | imageio | 2.33.1 |
| aprendizagem desequilibrada | 0.12.3 | importlib-metadados | 6.0.0 | importlib_resources | 6.4.5 |
| flexionar | 7.3.1 | ipyflow-core | 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.text | 3.12.1 |
| Jax-Jumpy | 1.0.0 | Jedi | 0.19.1 | Jinja2 | 3.1.4 |
| Jiter | 0.8.0 | jmespath | 1.0.1 | Joblib | 1.4.2 |
| Joblibspark | 0.5.1 | 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 | 3.6.0 | Kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.3.8 |
| langchain-núcleo | 0.2.41 | divisores de texto langchain | 0.2.4 | códigos de idioma | 3.4.1 |
| Langsmith | 0.1.129 | dados_de_linguagem | 1.2.0 | launchpadlib | 1.11.0 |
| lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.4 |
| libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.2 | LightGBM | 4.5.0 |
| utilitários relâmpagos | 0.11.9 | 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 | MarkupSafe | 2.1.3 |
| Matplotlib | 3.8.4 | matplotlib-inline | 0.1.6 | Mccabe | 0.7.0 |
| mdit-py-plugins | 0.3.0 | mdurl | 0.1.0 | Memray | 1.14.0 |
| Mistune | 2.0.4 | ml-dtypes | 0.4.1 | mlflow-magro | 2.15.1 |
| more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 | mosaicml-streaming | 0.8.0 |
| mpmath | 1.3.0 | MSAL | 1.31.1 | msal-extensions | 1.2.0 |
| msgpack | 1.1.0 | multidicionário | 6.0.4 | multimétodo | 1.12 |
| multiprocesso | 0.70.16 | Murmurhash | 1.0.11 | 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 | nest-asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3.2.1 | ninja | 1.11.1.1 | NLTK | 3.8.1 |
| nodeenv | 1.9.1 | caderno | 7.0.8 | notebook_shim | 0.2.3 |
| Dormência | 0.59.1 | numpy | 1.26.4 | nvidia-ml-py | 12.560.30 |
| OAuthlib | 3.2.0 | OCI | 2.139.0 | openai | 1.55.1 |
| OpenCensus | 0.11.4 | opencensus-contexto | 0.1.3 | OpenTelemetry-API | 1.28.2 |
| OpenTelemetry-SDK | 1.28.2 | OpenTelemetria-Semântica-Convenções | 0,49b2 | opt_einsum | 3.4.0 |
| Optree | 0.12.1 | Optuna | 3.6.1 | Optuna-Integração | 3.6.0 |
| Orjson | 3.10.12 | 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 | Patsy | 0.5.6 |
| pexpect | 4.8.0 | Phik | 0.12.4 | almofada | 10.3.0 |
| pip | 24.2 | platformdirs | 3.10.0 | enredo | 5.22.0 |
| pluggy | 1.0.0 | PMDARIMA | 2.0.4 | cachorrinho | 1.8.2 |
| Portalocker | 2.10.1 | Preshed | 3.0.9 | Prometheus-Cliente | 0.14.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.43 | profeta | 1.1.5 | Proto-Plus | 1.24.0 |
| 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-spy | 0.3.14 | Pyarrow | 15.0.2 | pyarrow-hotfix | 0.6 |
| 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 | 2.9.0.post0 |
| python-editor | 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 | 1.10.0 |
| raio | 2.35.0 | referenciação | 0.30.2 | regex | 2023.10.3 |
| pedidos | 2.32.2 | requests-oauthlib | 1.3.1 | rfc3339-validador | 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 | 0.18.6 |
| ruamel.yaml.clib | 0.2.8 | s3transfer | 0.10.2 | Safetensors | 0.4.4 |
| scikit-image | 0.23.2 | scikit-aprender | 1.4.2 | scipy | 1.13.1 |
| Seaborn | 0.13.2 | Enviar para Lixo | 1.8.2 | transformadores de sentenças | 3.3.1 |
| Peça de frase | 0.2.0 | Ferramentas de configuração | 74.0.0 | shap | 0.46.0 |
| Shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 | seis | 1.16.0 |
| segmentação de dados | 0.0.8 | inteligente-aberto | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
| sniffio | 1.3.0 | arquivo de som | 0.12.1 | Soupsieve | 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 |
| Sério | 2.4.8 | ssh-import-id | 5.11 | dados de pilha | 0.2.0 |
| Estanio | 0.5.1 | modelos de estatísticas | 0.14.2 | Sympy | 1.13.1 |
| tabular | 0.9.0 | emaranhado-up-in-unicode | 0.2.0 | tenacidade | 8.2.2 |
| TensorBoard | 2.18.0 | Tensorboard-Data-Server | 0.7.2 | Tensorboard-plugin-profile | 2.18.0 |
| tensorboardX | 2.6.2.2 | TensorFlow | 2.18.0 | TensorFlow-Estimador | 2.15.0 |
| Termcolor | 2.4.0 | terminado | 0.17.1 | textual | 0.87.1 |
| tf_keras | 2.18.0 | fino | 8.2.5 | Threadpoolctl | 2.2.0 |
| tifffile | 2023.4.12 | tiktoken | 0.7.0 | tinycss2 | 1.2.1 |
| tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizadores | 0.20.0 | Tomli | 2.0.1 |
| tocha | 2.5.0+cpu | otimizador de tocha | 0.3.0 | Torcheval | 0.0.7 |
| torchmetrics | 1.4.0.post0 | Torchvision | 0.20.0+CPU | tornado | 6.4.1 |
| tqdm | 4.66.4 | traitlets | 5.14.3 | transformadores | 4.46.3 |
| Protetor de Tipografia | 4.3.0 | digitador | 0.12.5 | 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-setuptools | 68.0.0.0 | tipo seis | 1.16.0 |
| tipos-urllib3 | 1.26.25.14 | typing_extensions | 4.11.0 | UC-Micro-PY | 1.0.1 |
| Ujson | 5.10.0 | Atualizações automáticas | 0.1 | uri-modelo | 1.3.0 |
| urllib3 | 1.26.16 | 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 | 24.8.0 |
| WebEncodings | 0.5.1 | Websocket-cliente | 1.8.0 | WebSockets | 11.0.3 |
| Werkzeug | 3.0.3 | whatthepatch | 1.0.2 | roda | 0.43.0 |
| nuvem de palavras | 1.9.3 | embrulhado | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.4.1 | Yapf | 0.33.0 |
| fios | 1.9.3 | ydata-profiling | 4.9.0 | zíper | 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 16.1 ML.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| ABSL-PY | 1.0.0 | acelerar | 1.1.1 | AIOHTTP | 3.9.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | tipos anotados | 0.7.0 |
| Anyio | 4.2.0 | argcomplete | 3.5.0 | argon2-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 |
| ATRs | 23.1.0 | audioread | 3.0.1 | Comando automático | 2.2.2 |
| azure-core | 1.31.0 | Azure-Cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.18.0 |
| azure-storage-blob | 12.23.1 | azure-storage-file-datalake | 12.17.0 | Babel | 2.11.0 |
| recuo | 2.2.1 | backports.tarfile | 1.2.0 | bcrypt | 3.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.12.3 | preto | 24.4.2 | lixívia | 4.1.0 |
| pisca | 1.7.0 | Blis | 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 | 2.0.0 | clique | 8.1.7 | CloudPathlib | 0.19.0 |
| Cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.4 | colorido | 0.5.6 |
| colorlog | 6.8.2 | Comunicação | 0.2.1 | compositor | 0.27.0 |
| Confeção | 0.1.5 | ConfigParser | 5.2.0 | contorno | 1.2.0 |
| coolname | 2.2.0 | Criptografia | 42.0.5 | ciclista | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.10 | Cython | 3.0.11 | dacito | 1.8.1 |
| databricks-automl-runtime | 0.2.21 | Databricks-Engenharia-de-Características | 0.7.0 | Databricks-SDK | 0.30.0 |
| conjuntos de dados | 3.1.0 | DBL-TEMPO | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 |
| debugpy | 1.6.7 | Decorador | 5.1.1 | velocidade profunda | 0.16.0 |
| defusedxml | 0.7.1 | Preterido | 1.2.14 | endro | 0.3.8 |
| Distlib | 0.3.8 | dm-árvore | 0.1.8 | docstring para markdown | 0.11 |
| einops | 0.8.0 | pontos de entrada | 0.4 | avaliar | 0.4.3 |
| executando | 0.8.3 | facetas-visão geral | 1.1.1 | Farama-Notifications | 0.0.4 |
| fastjsonschema | 2.21.1 | roda de texto rápido | 0.9.2 | bloqueio de ficheiro | 3.13.1 |
| flash_attn | 2.7.0 | Frasco | 2.2.5 | flatbuffers | 24.3.25 |
| Fonttools | 4.51.0 | FQDN | 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 | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-nuvem-core | 2.4.1 |
| Google Cloud Storage | 2.10.0 | Google-CRC32C | 1.6.0 | google-pasta | 0.2.0 |
| google-resumable-media | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 | GQL | 3.5.0 |
| 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 |
| httpcore | 1.0.5 | httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.2 |
| huggingface-hub | 0.24.5 | Idna | 3.7 | ImageHash | 4.3.1 |
| imageio | 2.33.1 | aprendizagem desequilibrada | 0.12.3 | importlib-metadados | 6.0.0 |
| importlib_resources | 6.4.5 | flexionar | 7.3.1 | ipyflow-core | 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.text | 3.12.1 | Jax-Jumpy | 1.0.0 | Jedi | 0.19.1 |
| Jinja2 | 3.1.4 | Jiter | 0.8.0 | jmespath | 1.0.1 |
| Joblib | 1.4.2 | Joblibspark | 0.5.1 | 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 | 3.6.0 | Kiwisolver | 1.4.4 |
| langchain | 0.3.8 | langchain-núcleo | 0.2.41 | divisores de texto langchain | 0.2.4 |
| códigos de idioma | 3.4.1 | Langsmith | 0.1.129 | dados_de_linguagem | 1.2.0 |
| launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 |
| lazy_loader | 0.4 | libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.2 |
| LightGBM | 4.5.0 | utilitários relâmpagos | 0.11.9 | 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 |
| MarkupSafe | 2.1.3 | Matplotlib | 3.8.4 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
| Mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.3.0 | mdurl | 0.1.0 |
| Memray | 1.14.0 | Mistune | 2.0.4 | ml-dtypes | 0.4.1 |
| mlflow-magro | 2.15.1 | more-itertools | 10.3.0 | mosaicml-cli | 0.6.41 |
| mosaicml-streaming | 0.8.0 | mpmath | 1.3.0 | MSAL | 1.31.1 |
| msal-extensions | 1.2.0 | msgpack | 1.1.0 | multidicionário | 6.0.4 |
| multimétodo | 1.12 | multiprocesso | 0.70.16 | Murmurhash | 1.0.11 |
| 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 |
| nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.2.1 | ninja | 1.11.1.1 |
| NLTK | 3.8.1 | nodeenv | 1.9.1 | caderno | 7.0.8 |
| notebook_shim | 0.2.3 | Dormência | 0.59.1 | numpy | 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-ml-py | 12.560.30 | NVIDIA-NCCL-CU12 | 2.21.5 | nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.4.127 |
| NVIDIA-NVTX-CU12 | 12.4.127 | OAuthlib | 3.2.0 | OCI | 2.139.0 |
| openai | 1.55.1 | OpenCensus | 0.11.4 | opencensus-contexto | 0.1.3 |
| OpenTelemetry-API | 1.28.2 | OpenTelemetry-SDK | 1.28.2 | OpenTelemetria-Semântica-Convenções | 0,49b2 |
| opt_einsum | 3.4.0 | Optree | 0.12.1 | Optuna | 3.6.1 |
| Optuna-Integração | 3.6.0 | Orjson | 3.10.12 | 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 |
| Patsy | 0.5.6 | pexpect | 4.8.0 | Phik | 0.12.4 |
| almofada | 10.3.0 | pip | 24.2 | platformdirs | 3.10.0 |
| enredo | 5.22.0 | pluggy | 1.0.0 | PMDARIMA | 2.0.4 |
| cachorrinho | 1.8.2 | Portalocker | 2.10.1 | Preshed | 3.0.9 |
| Prometheus-Cliente | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.43 | profeta | 1.1.5 |
| Proto-Plus | 1.24.0 | 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-spy | 0.3.14 | Pyarrow | 15.0.2 |
| pyarrow-hotfix | 0.6 | 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 | 2.9.0.post0 | python-editor | 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 | 1.10.0 | raio | 2.35.0 | referenciação | 0.30.2 |
| regex | 2023.10.3 | pedidos | 2.32.2 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| rfc3339-validador | 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 | 0.18.6 | ruamel.yaml.clib | 0.2.8 | s3transfer | 0.10.2 |
| Safetensors | 0.4.4 | scikit-image | 0.23.2 | scikit-aprender | 1.4.2 |
| scipy | 1.13.1 | Seaborn | 0.13.2 | Enviar para Lixo | 1.8.2 |
| transformadores de sentenças | 3.3.1 | Peça de frase | 0.2.0 | Ferramentas de configuração | 74.0.0 |
| shap | 0.46.0 | Shellingham | 1.5.4 | simplejson | 3.17.6 |
| seis | 1.16.0 | segmentação de dados | 0.0.8 | inteligente-aberto | 5.2.1 |
| smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 | arquivo de som | 0.12.1 |
| Soupsieve | 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 | Sério | 2.4.8 | ssh-import-id | 5.11 |
| dados de pilha | 0.2.0 | Estanio | 0.5.1 | modelos de estatísticas | 0.14.2 |
| Sympy | 1.13.1 | tabular | 0.9.0 | emaranhado-up-in-unicode | 0.2.0 |
| tenacidade | 8.2.2 | TensorBoard | 2.17.0 | Tensorboard-Data-Server | 0.7.2 |
| Tensorboard-plugin-profile | 2.18.0 | tensorboardX | 2.6.2.2 | TensorFlow | 2.17.0 |
| TensorFlow-Estimador | 2.15.0 | Termcolor | 2.4.0 | terminado | 0.17.1 |
| textual | 0.87.1 | tf_keras | 2.17.0 | fino | 8.2.5 |
| Threadpoolctl | 2.2.0 | tifffile | 2023.4.12 | tiktoken | 0.7.0 |
| tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizadores | 0.20.0 |
| Tomli | 2.0.1 | tocha | 2.5.0+cu124 | otimizador de tocha | 0.3.0 |
| Torcheval | 0.0.7 | torchmetrics | 1.4.0.post0 | Torchvision | 0.20.0+cu124 |
| tornado | 6.4.1 | tqdm | 4.66.4 | traitlets | 5.14.3 |
| transformadores | 4.46.3 | Tritão | 3.1.0 | Protetor de Tipografia | 4.3.0 |
| digitador | 0.14.0 | 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-setuptools | 68.0.0.0 | tipo seis | 1.16.0 | tipos-urllib3 | 1.26.25.14 |
| typing_extensions | 4.11.0 | UC-Micro-PY | 1.0.1 | Ujson | 5.10.0 |
| Atualizações automáticas | 0.1 | uri-modelo | 1.3.0 | urllib3 | 1.26.16 |
| 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 | 24.8.0 | WebEncodings | 0.5.1 |
| Websocket-cliente | 1.8.0 | WebSockets | 11.0.3 | Werkzeug | 3.0.3 |
| whatthepatch | 1.0.2 | roda | 0.43.0 | nuvem de palavras | 1.9.3 |
| embrulhado | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xgboost-ray | 0.1.19 |
| xxhash | 3.4.1 | Yapf | 0.33.0 | fios | 1.9.3 |
| ydata-profiling | 4.9.0 | zíper | 3.17.0 | ZSTD | 1.5.5.1 |
Bibliotecas R
As bibliotecas R são idênticas às bibliotecas R no Databricks Runtime 16.1.
Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)
Além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 16.1, o Databricks Runtime 16.1 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-Spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow client | 2.15.1 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_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-spark-gpu_2.12 | 1.7.3 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.4-db1-Spark3.5 |
| org.mlflow | mlflow client | 2.15.1 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |