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Databricks Runtime 17.2 für Maschinelles Lernen (EoS)

Hinweis

Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Informationen zum Enddatum des Supports finden Sie unter "Ende des Supports" und "Ende des Lebenszyklus". Eine Übersicht aller unterstützten Databricks Runtime-Versionen finden Sie unter Versionshinweise und Kompatibilität von Databricks Runtime.

Databricks Runtime 17.2 für Machine Learning bietet eine ready-to-go Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science basierend auf Databricks Runtime 17.2 (EoS). Databricks Runtime ML enthält viele beliebte Machine Learning-Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, PyTorch und XGBoost. Databricks Runtime ML enthält AutoML, ein Tool zum automatischen Trainieren von Machine Learning-Pipelines. Databricks Runtime ML unterstützt außerdem das verteilte Deep Learning-Training mithilfe von TorchDistributor, DeepSpeed und Ray.

Neue Features und Verbesserungen

Databricks Runtime 17.2 ML basiert auf Databricks Runtime 17.2. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 17.2, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zur Databricks Runtime 17.2 (EoS).

Systemumgebung

Die Systemumgebung in Databricks Runtime 17.2 ML unterscheidet sich von Databricks Runtime 17.2 wie folgt.

  • Für GPU-Cluster umfasst Databricks Runtime ML die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken:
    • 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

Bibliotheken

In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgeführt, die in Databricks Runtime 17.2 ML enthalten sind, die sich von denen unterscheiden, die in Databricks Runtime 17.2 enthalten sind.

Inhalt dieses Abschnitts:

Bibliotheken der obersten Ebene

Databricks Runtime 17.2 ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:

Python-Bibliotheken

Databricks Runtime 17.2 ML verwendet virtualenv für die Python-Paketverwaltung und enthält viele beliebte ML-Pakete.

Um die Databricks Runtime ML Python-Umgebung in Ihrer lokalen virtuellen Python-Umgebung zu reproduzieren, laden Sie requirements-cpu-17.2.txt für CPU-Cluster oder requirements-gpu-17.2.txt für GPU-Cluster herunter. Führen Sie dann pip install -r requirements-<cpu|gpu>-17.2.txt aus. Dieser Befehl installiert alle Open Source-Bibliotheken, die von Databricks Runtime ML verwendet werden, jedoch keine von Databricks entwickelten Bibliotheken, wie z. B. databricks-automl.

Python-Bibliotheken in CPU-Clustern

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 1.0.0 Beschleunigen 1.5.2 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
Alambik 1.16.2 annotierte Typen 0.7.0 anyio 4.6.2
argcomplete 3.6.2 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
Pfeil 1.3.0 Astor 0.8.1 asttokens 2.0.5
astunparse 1.6.3 async-lru 2.0.4 Attrs 24.3.0
Audio lesen 3.0.1 Autokommand 2.2.2 azure-common 1.1.28
Azure-Core 1.35.0 Azure-Cosmos 4.3.1 Azure-Identity 1.20.0
azure-mgmt-core 1.6.0 azure-mgmt-web 8.0.0 Azure Storage Blob 12.23.0
Azure-Speicher-Datei-Datensee 12.17.0 Babel 2.16.0 Zurückziehen 2.2.1
backports.tarfile 1.2.0 bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.12.3
schwarz 24.10.0 Bleichmittel 6.2.0 Blinker 1.7.0
blis 0.7.11 boto3 1.36.2 Botocore 1.36.3
Brotli 1.1.0 CacheWerkzeuge 5.5.1 Katalog 2.0.10
Kategorie-Kodierer 2.6.3 Zertifikat 2025.1.31 cffi 1.17.1
Chardet 4.0.0 Charset-Normalizer 3.3.2 Schaltkreisbrecher 2.1.3
klicken 8.1.7 cloudpathlib 0.21.1 cloudpickle 3.0.0
cmdstanpy 1.2.5 farbenfroh 0.5.7 Colorlog 6.9.0
Kommunikation 0.2.1 Konfekt 0.1.5 configparser 5.2.0
Contourpy 1.3.1 coolname 2.2.0 cramjam 2.10.0
Kryptografie 43.0.3 Fahrradfahrer 0.11.0 cymem 2.0.11
Cython 3.0.12 Dazit 1.9.2 databricks-automl-runtime 0.2.21
Databricks Feature Engineering 0.12.1 Databricks-SDK 0.49.0 Datensätze 3.5.0
dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.11
Dekorateur 5.1.1 DeepSpeed 0.16.5 defusedxml 0.7.1
Dill 0.3.8 distlib 0.3.9 dm-Baum 0.1.9
docstring-to-markdown 0.11 einops 0.8.1 Einstiegspunkte 0,4
auswerten 0.4.3 ausführen 0.8.3 Übersicht der Facetten 1.1.1
Farama-Benachrichtigungen 0.0.4 fastapi 0.116.1 fastjsonschema 2.21.1
Fasttext-Rad 0.9.2 Dateisperrung 3.13.1 Flask 2.2.5
FlatBuffers 25.2.10 fonttools 4.55.3 fqdn 1.5.1
frozenlist 1.5.0 fsspec 2023.5.0 Zukunft 0.18.3
gast 0.4.0 gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.43
google-api-core 2.20.0 Google-Authentifizierung 2.40.3 Google Cloud Core 2.4.3
Google Cloud-Speicher 2.10.0 google-crc32c 1.7.1 Google-Pasta 0.2.0
google-resumable-media 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 Gymnasium 0.28.1
h11 0.14.0 h5py 3.12.1 hjson 3.1.0
Ferien 0.54 htmlmin 0.1.12 httpcore 1.0.2
httplib2 0.20.4 httpx 0.27.0 huggingface-hub 0.30.2
IDNA 3,7 ImageHash 4.3.1 imageio 2.37.0
Ungleichgewichte lernen 0.13.0 importlib-metadata 6.6.0 importlib_resources 6.5.2
inflect 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 Isoduration 20.11.0
es ist gefährlich 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-Spezifikationen 2023.7.1 Jupyter-Ereignisse 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.0
jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter_server 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-core 0.3.63
langchain-text-splitters 0.3.8 langcodes 3.5.0 langsmith 0.1.133
Sprachdaten 1.3.0 launchpadlib 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6
lazr.uri 1.0.6 Lazy Loader 0,4 libclang 15.0.6.1
librosa 0.11.0 lightgbm 4.6.0 Lightning-Dienstprogramme 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 mosaikml-cli 0.6.41 Mosaikml-Streaming 0.12.0
mpmath 1.3.0 msal 1.32.3 msal-extensions 1.3.1
msgpack 1.1.1 Multidict 6.1.0 multimethod 1.12
Multiprozessor 0.70.16 Murmurhash 1.0.13 mypy-Erweiterungen 1.0.0
namex 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 Natural Language Toolkit (nltk) 3.9.1 nodeenv 1.9.1
Notebook 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 2.155.2 openai 1.69.0 opencensus 0.11.4
opencensus-Kontext 0.1.3 opentelemetry-api 1.35.0 opentelemetry-sdk 1.35.0
opentelemetry-semantic-conventions (opentelemetrie-semantische-Konventionen) 0,56b0 opt_einsum 3.4.0 Optree 0.16.0
optuna 3.6.1 optuna-integration 3.6.0 Orjson 3.11.0
Überschreibt 7.4.0 Verpackung 24,2 Pandas 2.2.3
Pandocfilter 1.5.0 paramiko 3.4.0 Parso 0.8.4
pathspec 0.10.3 patsy 1.0.1 pexpect 4.8.0
phik 0.12.5 Kissen 11.1.0 pip 25.0.1
platformdirs 3.10.0 plotly 5.24.1 Pluggy 1.5.0
pmdarima 2.0.4 Hündchen 1.8.2 vorgehäckselt 3.0.10
prometheus_client 0.21.0 Prompt-Toolkit 3.0.43 propcache 0.2.0
prophet 1.1.6 proto-plus 1.26.1 protobuf 5.29.4
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-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-Module 0.2.8 pybind11 3.0.0 pyccolo 0.0.71
Pycparser 2.21 Pydantisch 2.10.6 pydantic_core 2.27.2
Pyflakes 3.2.0 Pygments 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 2.9.0.post0 Python-Editor 1.0.4 python-json-logger 3.2.1
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 Python-LSP-Server 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
Fragebogen 2.1.0 Strahl 2.37.0 Referenzierung 0.30.2
Regex 2024.11.6 requests 2.32.3 requests-oauthlib 1.3.1
anforderungs-toolbelt 1.0.0 rfc3339-Prüfer 0.1.4 rfc3986-validator 0.1.1
reich 13.9.4 Seil 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 1.6.1 SciPy 1.15.1 Seegeboren 0.13.2
Send2Trash 1.8.2 Satztransformatoren 4.0.1 Satzstück 0.2.0
setuptools 74.0.0 Schattierung 0.47.1 Shellingham 1.5.4
simplejson 3.17.6 Sechs 1.16.0 sklearn-compat 0.1.3
slicer 0.0.8 smart_open 7.3.0.post1 smmap 5.0.0
sniffio 1.3.0 sortierte Container 2.4.0 Sounddatei 0.13.1
Sieb für Suppe 2,5 Soxr 0.5.0.post1 Geräumig 3.7.5
spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.37
sqlparse 0.4.2 srsly 2.5.1 ssh-import-id 5.11
Stapeldaten 0.2.0 stanio 0.5.1 starlette 0.47.2
StatistikModelle 0.14.4 strictyaml 1.7.3 sympy 1.13.3
tabellarisieren 0.9.0 Hartnäckigkeit 9.0.0 TensorBoard 2.19.0
tensorboard-data-server 0.7.2 TensorboardX 2.6.4 TensorFlow 2.19.0
TensorFlow-Estimator 2.15.0 Termcolor 3.1.0 terminado 0.17.1
Textbezogen 4.0.0 tf_keras 2.19.0 thinc 8.2.4
Threadpoolctl 3.5.0 tifffile 2024.12.12 tiktoken 0.9.0
tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0 tokenizers 0.21.0
tomli 2.0.1 Fackel 2.7.0+cpu Torch-Optimizer 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
Transformatoren 4.51.3 Typeguard 4.4.2 Typer 0.16.0
types-python-dateutil 2.9.0.20250708 typing_extensions 4.12.2 tzdata 2024.1
uc-micro-py 1.0.1 ujson 5.10.0 unbeaufsichtigte Aktualisierungen 0,1
URI-Vorlage 1.3.0 urllib3 2.3.0 uvicorn 0.35.0
Validatoren 0.35.0 virtualenv 20.29.3 Visionen 0.8.1
wadllib 1.3.6 Wasabi 1.1.3 wcwidth (Breite eines Zeichens) 0.2.5
Wiesel 0.4.1 Webcolors 24.11.1 Webkodierungen 0.5.1
WebSocket-Client 1.8.0 Websockets 11.0.3 Werkzeug 3.1.3
Was ist neu im Patch 1.0.2 Rad 0.45.1 widgetsnbextension 3.6.6
Wortwolke 1.9.4 Eingehüllt 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

Python-Bibliotheken für GPU-Cluster

Hinweis

PyTorch verwendet die CUDA PyPI-Abhängigkeiten, um CUDA-Unterstützung anstelle der in Databricks Runtime 17.2 ML integrierten CUDA-Bibliotheksversionen bereitzustellen.

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 1.0.0 Beschleunigen 1.5.2 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
annotierte Typen 0.7.0 anyio 4.6.2 argcomplete 3.6.2
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 Pfeil 1.3.0
Astor 0.8.1 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
async-lru 2.0.4 Attrs 24.3.0 Audio lesen 3.0.1
Autokommand 2.2.2 azure-common 1.1.28 Azure-Core 1.35.0
Azure-Cosmos 4.3.1 Azure-Identity 1.20.0 azure-mgmt-core 1.6.0
azure-mgmt-web 8.0.0 Azure Storage Blob 12.23.0 Azure-Speicher-Datei-Datensee 12.17.0
Babel 2.16.0 Zurückziehen 2.2.1 backports.tarfile 1.2.0
bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.12.3 schwarz 24.10.0
Bleichmittel 6.2.0 Blinker 1.7.0 blis 0.7.11
boto3 1.36.2 Botocore 1.36.3 Brotli 1.1.0
CacheWerkzeuge 5.5.1 Katalog 2.0.10 Kategorie-Kodierer 2.6.3
Zertifikat 2025.1.31 cffi 1.17.1 Chardet 4.0.0
Charset-Normalizer 3.3.2 Schaltkreisbrecher 2.1.3 klicken 8.1.7
cloudpathlib 0.21.1 cloudpickle 3.0.0 cmdstanpy 1.2.5
farbenfroh 0.5.7 Colorlog 6.9.0 Kommunikation 0.2.1
Konfekt 0.1.5 configparser 5.2.0 Contourpy 1.3.1
coolname 2.2.0 cramjam 2.10.0 Kryptografie 43.0.3
Fahrradfahrer 0.11.0 cymem 2.0.11 Cython 3.0.12
Dazit 1.9.2 databricks-automl-runtime 0.2.21 Databricks Feature Engineering 0.12.1
Databricks-SDK 0.49.0 Datensätze 3.5.0 dbl-tempo 0.1.26
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.11 Dekorateur 5.1.1
DeepSpeed 0.16.5 defusedxml 0.7.1 Dill 0.3.8
distlib 0.3.9 dm-Baum 0.1.9 docstring-to-markdown 0.11
einops 0.8.1 Einstiegspunkte 0,4 auswerten 0.4.3
ausführen 0.8.3 Übersicht der Facetten 1.1.1 Farama-Benachrichtigungen 0.0.4
fastapi 0.116.1 fastjsonschema 2.21.1 Fasttext-Rad 0.9.2
Dateisperrung 3.13.1 flash_attn 2.7.4.post1 Flask 2.2.5
FlatBuffers 25.2.10 fonttools 4.55.3 fqdn 1.5.1
frozenlist 1.5.0 fsspec 2023.5.0 Zukunft 0.18.3
gast 0.4.0 gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.43
google-api-core 2.20.0 Google-Authentifizierung 2.40.3 Google Cloud Core 2.4.3
Google Cloud-Speicher 2.10.0 google-crc32c 1.7.1 Google-Pasta 0.2.0
google-resumable-media 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 Gymnasium 0.28.1
h11 0.14.0 h5py 3.12.1 hjson 3.1.0
Ferien 0.54 htmlmin 0.1.12 httpcore 1.0.2
httplib2 0.20.4 httpx 0.27.0 huggingface-hub 0.30.2
IDNA 3,7 ImageHash 4.3.1 imageio 2.37.0
Ungleichgewichte lernen 0.13.0 importlib-metadata 6.6.0 importlib_resources 6.5.2
inflect 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 Isoduration 20.11.0
es ist gefährlich 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-Spezifikationen 2023.7.1 Jupyter-Ereignisse 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.0
jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter_server 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-core 0.3.63
langchain-text-splitters 0.3.8 langcodes 3.5.0 langsmith 0.1.133
Sprachdaten 1.3.0 launchpadlib 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6
lazr.uri 1.0.6 Lazy Loader 0,4 libclang 15.0.6.1
librosa 0.11.0 lightgbm 4.6.0 Lightning-Dienstprogramme 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 mosaikml-cli 0.6.41 Mosaikml-Streaming 0.12.0
mpmath 1.3.0 msal 1.32.3 msal-extensions 1.3.1
msgpack 1.1.1 Multidict 6.1.0 multimethod 1.12
Multiprozessor 0.70.16 Murmurhash 1.0.13 mypy-Erweiterungen 1.0.0
namex 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 Natural Language Toolkit (nltk) 3.9.1 nodeenv 1.9.1
Notebook 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-cudn-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 2.155.2 openai 1.69.0
opencensus 0.11.4 opencensus-Kontext 0.1.3 opentelemetry-api 1.35.0
opentelemetry-sdk 1.35.0 opentelemetry-semantic-conventions (opentelemetrie-semantische-Konventionen) 0,56b0 opt_einsum 3.4.0
Optree 0.16.0 optuna 3.6.1 optuna-integration 3.6.0
Orjson 3.11.0 Überschreibt 7.4.0 Verpackung 24,2
Pandas 2.2.3 Pandocfilter 1.5.0 paramiko 3.4.0
Parso 0.8.4 pathspec 0.10.3 patsy 1.0.1
pexpect 4.8.0 phik 0.12.5 Kissen 11.1.0
pip 25.0.1 platformdirs 3.10.0 plotly 5.24.1
Pluggy 1.5.0 pmdarima 2.0.4 Hündchen 1.8.2
vorgehäckselt 3.0.10 prometheus_client 0.21.0 Prompt-Toolkit 3.0.43
propcache 0.2.0 prophet 1.1.6 proto-plus 1.26.1
protobuf 5.29.4 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 pure-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-Module 0.2.8 pybind11 3.0.0
pyccolo 0.0.71 Pycparser 2.21 Pydantisch 2.10.6
pydantic_core 2.27.2 Pyflakes 3.2.0 Pygments 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 2.9.0.post0 Python-Editor 1.0.4
python-json-logger 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2 Python-LSP-Server 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 Fragebogen 2.1.0 Strahl 2.37.0
Referenzierung 0.30.2 Regex 2024.11.6 requests 2.32.3
requests-oauthlib 1.3.1 anforderungs-toolbelt 1.0.0 rfc3339-Prüfer 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1 reich 13.9.4 Seil 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 1.6.1 SciPy 1.15.1
Seegeboren 0.13.2 Send2Trash 1.8.2 Satztransformatoren 4.0.1
Satzstück 0.2.0 setuptools 74.0.0 Schattierung 0.47.1
Shellingham 1.5.4 simplejson 3.17.6 Sechs 1.16.0
sklearn-compat 0.1.3 slicer 0.0.8 smart_open 7.3.0.post1
smmap 5.0.0 sniffio 1.3.0 sortierte Container 2.4.0
Sounddatei 0.13.1 Sieb für Suppe 2,5 Soxr 0.5.0.post1
Geräumig 3.7.5 spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.5
SQLAlchemy 2.0.37 sqlparse 0.4.2 srsly 2.5.1
ssh-import-id 5.11 Stapeldaten 0.2.0 stanio 0.5.1
starlette 0.47.2 StatistikModelle 0.14.4 strictyaml 1.7.3
sympy 1.13.3 tabellarisieren 0.9.0 Hartnäckigkeit 9.0.0
TensorBoard 2.19.0 tensorboard-data-server 0.7.2 TensorboardX 2.6.4
TensorFlow 2.19.0 TensorFlow-Estimator 2.15.0 Termcolor 3.1.0
terminado 0.17.1 Textbezogen 4.0.0 tf_keras 2.19.0
thinc 8.2.4 Threadpoolctl 3.5.0 tifffile 2024.12.12
tiktoken 0.9.0 tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0
tokenizers 0.21.0 tomli 2.0.1 Fackel 2.7.0
Torch-Optimizer 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 Transformatoren 4.51.3 Triton 3.3.0
Typeguard 4.4.2 Typer 0.16.0 types-python-dateutil 2.9.0.20250708
typing_extensions 4.12.2 tzdata 2024.1 uc-micro-py 1.0.1
ujson 5.10.0 unbeaufsichtigte Aktualisierungen 0,1 URI-Vorlage 1.3.0
urllib3 2.3.0 uvicorn 0.35.0 Validatoren 0.35.0
virtualenv 20.29.3 Visionen 0.8.1 wadllib 1.3.6
Wasabi 1.1.3 wcwidth (Breite eines Zeichens) 0.2.5 Wiesel 0.4.1
Webcolors 24.11.1 Webkodierungen 0.5.1 WebSocket-Client 1.8.0
Websockets 11.0.3 Werkzeug 3.1.3 Was ist neu im Patch 1.0.2
Rad 0.45.1 widgetsnbextension 3.6.6 Wortwolke 1.9.4
Eingehüllt 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

R-Bibliotheken

Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 17.2 identisch.

Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)

Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 17.2 enthält Databricks Runtime 17.2 ML die folgenden JARs:

Rechencluster

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
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-client 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

GPU-Cluster

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
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-client 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

Nicht unterstützte Releases

Tipp

Versionshinweise zu Versionen von Databricks Runtime, die das Ende des Supports (EoS) erreicht haben, finden Sie unter Versionshinweise zum Ende des Supports für Databricks Runtime. Die EoS Databricks-Runtime-Versionen wurden eingestellt und werden möglicherweise nicht aktualisiert.