Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
В следующих заметках о выпуске содержатся сведения о Databricks Runtime 19 ML.
Azure Databricks выпустил эту версию в июне 2026 года.
Important
Databricks Runtime 19 находится в бета-версии. Содержимое поддерживаемых сред может измениться во время бета-версии. Изменения могут включать список пакетов или версий установленных пакетов.
Databricks Runtime 19 ML построен на основе Databricks Runtime 19. Дополнительные сведения о новых возможностях Databricks Runtime 19, включая Apache Spark MLlib и SparkR, см. в заметках о выпуске Databricks Runtime 19 (бета-версия).
Изменения поведения
-
Удалённые пакеты Python: по сравнению с Databricks Runtime 18 ML, в Databricks Runtime 19 ML удалено примерно 40 пакетов ML Runtime, в дополнение к пакетам, удалённым из Databricks Runtime 19. Стек TensorFlow/Keras (
tensorflow,keras,tf_keras) удалён. Рабочие нагрузки, зависящие от этих пакетов, должны устанавливать их явным образом с помощью библиотеки кластера или скрипта инициализации. Полный список пакетов, включенных в Databricks Runtime 19 ML, см. в Python библиотеках.
Новые функции и улучшения
Обновления библиотеки включают:
- Обновление CUDA до версии 13.0
- flash_attn 2.8.3
- langchain 1.3.1
- mlflow-skinny 3.12.0
- openai 2.37.0
- факел 2.12.0
- torchvision 0.27.0
- преобразователи 4.57.6
- triton 3.7.0
- xgboost 3.2.0
Системная среда
Системная среда в Databricks Runtime 19 ML отличается от Databricks Runtime 19, как показано ниже.
- Для кластеров GPU в Databricks Runtime ML входят следующие библиотеки GPU NVIDIA:
- CUDA 13.0
- cublas 13.1.1.3-1
- cusolver 12.0.4.66
- cupti 13.0.85
- cusparse 12.6.3.3
- cuDNN 9.23.0.39
- NCCL 2.28.3
Libraries
В следующих разделах перечислены библиотеки, включенные в Databricks Runtime 19 ML, которые отличаются от тех, которые включены в Databricks Runtime 19.
Библиотеки верхнего уровня
Databricks Runtime 19 ML включает следующие библиотеки верхнего уровня:
Библиотеки Python
Databricks Runtime 19 ML используется virtualenv для управления пакетами Python и включает множество популярных пакетов машинного обучения.
Чтобы воспроизвести среду машинного обучения Databricks Runtime Python в локальной Python виртуальной среде, скачайте requirements-cpu-19.txt для кластеров ЦП или requirements-gpu-19.txt для кластеров GPU. Затем выполните команду pip install -r requirements-<cpu|gpu>-19.txt. Эта команда устанавливает все библиотеки с открытым кодом, которые использует Databricks Runtime ML, но не устанавливает библиотеки, разработанные Databricks.
библиотеки Python в кластерах ЦП
| Library | Версия | Library | Версия | Library | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 2.3.1 | ускорить | 1.13.0 | aiohappyeyeballs | 2.6.1 |
| aiohttp | 3.13.2 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.4.0 |
| алембик | 1.18.4 | аннотированный документ | 0.0.4 | annotated-types | 0.7.0 |
| anyio | 4.10.0 | arro3-core | 0.8.0 | asttokens | 3.0.0 |
| astunparse | 1.6.3 | attrs | 25.4.0 | аудиочтение | 3.1.0 |
| autocommand | 2.2.2 | azure-core | 1.41.0 | azure-cosmos | 4.3.1 |
| azure-identity | 1.25.3 | azure-mgmt-core | 1.6.0 | azure-mgmt-web | 10.1.0 |
| azure-storage-blob | 12.29.0 | azure-storage-file-datalake | 12.24.0 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| black | 25.9.0 | блинкер | 1.7.0 | блаженство | 1.3.3 |
| boto3 | 1.40.46 | botocore | 1.40.46 | cachetools | 5.5.1 |
| каталог | 2.0.10 | certifi | 2025.11.12 | cffi | 2.0.0 |
| charset-normalizer | 3.4.4 | click | 8.2.1 | cloudpathlib | 0.24.0 |
| cloudpickle | 3.1.1 | cmdstanpy | 1.3.0 | колоритный | 0.5.8 |
| colorlog | 6.10.1 | коммуникация | 0.2.3 | конфеты | 1.3.3 |
| contourpy | 1.3.3 | cryptography | 46.0.3 | cycler | 0.11.0 |
| цимем | 2.0.13 | databricks-агенты | 1.10.2 | фичерная инженерия Databricks | 0.13.0.1 |
| databricks-sdk | 0.108.0 | dataclasses-json | 0.6.7 | datasets | 4.8.5 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.16 |
| decorator | 5.2.1 | DeepSpeed | 0.19.0 | deltalake | 1.5.1 |
| Устаревший (не рекомендуется к использованию) | 1.3.1 | dill | 0.4.0 | distlib | 0.4.0 |
| dm-tree | 0.1.10 | einops | 0.8.2 | evaluate | 0.4.6 |
| executing | 2.2.1 | Farama-Уведомления | 0.0.6 | fastapi | 0.136.1 |
| filelock | 3.20.0 | Flask | 2.2.5 | fonttools | 4.60.1 |
| Замороженный список | 1.8.0 | fsspec | 2023.5.0 | gitdb | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.45 | google-api-core | 2.30.3 | google-auth | 2.53.0 |
| google-cloud-core | 2.6.0 | google-cloud-storage | 3.10.1 | google-crc32c | 1.8.0 |
| google-resumable-media | 2.9.0 | googleapis-common-protos | 1.71.0 | graphql-core | 3.2.4 |
| гринлет | 3.2.4 | grpcio | 1.76.0 | grpcio-status | 1.76.0 |
| спортзал | 0.28.1 | h11 | 0.16.0 | hf-xet | 1.5.0 |
| hjson | 3.1.0 | каникулы | 0.54 | httpcore | 1.0.9 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.28.1 | huggingface_hub | 0.36.2 |
| idna | 3.11 | ImageIO | 2.37.2 | imbalanced-learn (библиотека Python для работы с несбалансированными данными) | 0.14.0 |
| importlib_metadata | 8.7.0 | importlib_resources | 7.1.0 | inflect | 7.3.1 |
| iniconfig | 2.1.0 | ipyflow-core | 0.0.227 | ipykernel | 6.31.0 |
| ipython | 9.7.0 | ipython_pygments_lexers | 1.1.1 | ipywidgets | 8.1.7 |
| isodate | 0.7.2 | это опасно | 2.2.0 | jaraco.collections | 5.1.0 |
| jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 | jaraco.text | 3.12.1 |
| Джакс-Джампи | 1.0.0 | jedi | 0.19.2 | Jinja2 | 3.1.6 |
| джиттер | 0.15.0 | jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.5.2 |
| joblibspark | 0.6.0 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.1.1 |
| jsonschema | 4.25.0 | jsonschema-specifications | 2025.9.1 | jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.8.1 | jupyterlab_widgets | 3.0.15 | kiwisolver | 1.4.8 |
| Лангчейн | 1.3.1 | langchain-core | 1.4.0 | langchain-protocol | 0.0.15 |
| langgraph | 1.2.1 | langgraph-контрольная точка | 4.1.1 | langgraph-prebuilt | 1.1.0 |
| langgraph-sdk | 0.3.15 | langsmith | 0.4.41 | launchpadlib | 1.11.0 |
| lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 | ленивый загрузчик | 0.4 |
| librosa | 0.11.0 | LightGBM (фреймворк для машинного обучения) | 4.6.0 | linkify-it-py | 2.0.3 |
| llvmlite | 0.45.1 | lz4 | 4.4.5 | Мако | 1.3.12 |
| мариса-три | 1.2.0 | Markdown | 3.8 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 3.0.2 | зефир | 3.26.2 | matplotlib | 3.10.6 |
| matplotlib-inline | 0.2.1 | mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.5.0 |
| mdurl | 0.1.2 | Мемрей | 1.19.3 | mlflow-skinny | 3.12.0 |
| mmh3 | 5.2.1 | more-itertools | 10.3.0 | mpmath | 1.3.0 |
| msal | 1.36.0 | msal-extensions | 1.3.1 | msgpack | 1.1.2 |
| msrest | 0.7.1 | мультидикт | 6.7.0 | многопроцессорный | 0.70.18 |
| murmurhash (алгоритм хеширования MurmurHash) | 1.0.15 | mypy-extensions | 1.0.0 | nest-asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3.5 | ниндзя | 1.13.0 | nltk (Natural Language Toolkit) | 3.9.2 |
| nodeenv | 1.10.0 | намба | 0.62.1 | numpy | 2.3.4 |
| nvidia-nccl-cu12 | 2.30.4 | oauthlib | 3.2.0 | openai | 2.37.0 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opentelemetry-api | 1.42.1 |
| opentelemetry-proto | 1.42.1 | opentelemetry-sdk | 1.42.1 | семантические соглашения opentelemetry | 0.63b1 |
| optuna | 3.6.1 | интеграция optuna | 3.6.0 | orjson | 3.11.9 |
| ormsgpack | 1.12.2 | packaging | 25.0 | pandas | 2.3.3 |
| parso | 0.8.5 | pathspec | 0.12.1 | patsy | 1.0.1 |
| pexpect | 4.9.0 | pillow | 12.0.0 | pip | 25,3 |
| platformdirs | 4.5.0 | pluggy | 1.5.0 | пёс | 1.9.0 |
| придавленный | 3.0.13 | prometheus_client | 0.21.1 | prompt_toolkit | 3.0.52 |
| кэш свойств | 0.3.1 | пророк | 1.2.1 | proto-plus | 1.28.0 |
| protobuf | 6.33.5 | psutil | 7.0.0 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure_eval | 0.2.3 | py-cpuinfo | 9.0.0 | py-spy | 0.4.2 |
| pyarrow | 21.0.0 | pyasn1 | 0.6.1 | pyasn1_modules | 0.4.2 |
| pyccolo | 0.0.83 | pycparser | 2.23 | pydantic | 2.13.3 |
| pydantic_core | 2.46.3 | pyflakes | 3.2.0 | Pygments | 2.19.2 |
| PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.11.1 | PyJWT | 2.10.1 |
| pyparsing | 3.2.5 | pyright | 1.1.409 | пироаринг | 1.1.0 |
| pytesseract | 0.3.13 | pytest | 8.4.2 | python-dateutil | 2.9.0.post0 |
| python-dotenv | 1.2.2 | Python-редактор | 1.0.4 | pytokens | 0.2.0 |
| pytz | 2025.2 | PyYAML | 6.0.3 | pyzmq | 27.1.0 |
| луч | 2.37.0 | referencing | 0.37.0 | regex | 2025.9.1 |
| requests | 2.32.5 | requests-oauthlib | 2.0.0 | requests-toolbelt | 1.0.0 |
| rich | 14.2.0 | rpds-py | 0.28.0 | s3transfer | 0.14.0 |
| сейфтенсоры | 0.7.0 | scikit-image | 0.25.2 | scikit-learn | 1.7.2 |
| scipy | 1.16.3 | преобразователи предложений (sentence-transformers) | 5.5.1 | предложение | 0.2.1 |
| setuptools | 80.9.0 | шап | 0.51.0 | шеллингем | 1.5.4 |
| six | 1.17.0 | Нарезчик | 0.0.8 | smart_open | 7.6.1 |
| smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 | аудиофайл | 0.13.1 |
| soxr | 1.1.0 | просторный | 3.8.14 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| спейси-логгеры | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.43 | sqlparse | 0.5.5 |
| серьёзно? | 2.5.3 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.3 |
| стэнио | 0.5.1 | starlette | 0.52.1 | statsmodels | 0.14.5 |
| strictyaml | 1.7.3 | SymPy | 1.14.0 | tenacity | 9.1.2 |
| ТензорБорд | 2.20.0 | tensorboard-data-server (сервер данных TensorBoard) | 0.7.2 | tensorboardX | 2.6.5 |
| текстуальный | 8.2.7 | тонкий | 8.3.13 | Threadpoolctl | 3.5.0 |
| tifffile (файл формата TIFF) | 2025.10.4 | тиктокен | 0.13.0 | tokenize_rt | 6.2.0 |
| токенизаторы | 0.22.1 | tomli | 2.0.1 | факел | 2.12.0+цп |
| факел | 0.0.7 | torchvision (библиотека PyTorch для компьютерного зрения) | 0.27.0+цп | tornado | 6.5.1 |
| tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 | Трансформаторы | 4.57.6 |
| typeguard | 4.3.0 | машинистка / печатник / типировщик | 0.25.1 | ввод текста и проверка | 0.9.0 |
| контроль ввода текста | 0.4.2 | typing_extensions | 4.15.0 | tzdata | 2026.2 |
| uc-micro-py | 1.0.3 | обновления без вмешательства пользователя | 0.1 | urllib3 | 2.5.0 |
| uuid_utils | 0.16.0 | uvicorn | 0.47.0 | virtualenv | 20.35.4 |
| wadllib | 1.3.6 | васаби | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.13 |
| ласка | 1.0.0 | Инструмент | 3.1.3 | wheel | 0.45.1 |
| когда бы ни | 0.7.3 | widgetsnbextension | 4.0.14 | wrapt | 1.17.0 |
| xgboost | 3.2.0 | xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 |
| ярл | 1.22.0 | zipp | 3.23.0 | zstandard | 0.25.0 |
Библиотеки Python в кластерах GPU
Note
PyTorch использует зависимости PyPI CUDA для предоставления поддержки CUDA вместо версий библиотекИ CUDA, встроенных в Databricks Runtime 19 ML.
| Library | Версия | Library | Версия | Library | Версия |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 2.3.1 | ускорить | 1.13.0 | aiohappyeyeballs | 2.6.1 |
| aiohttp | 3.13.2 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.4.0 |
| аннотированный документ | 0.0.4 | annotated-types | 0.7.0 | anyio | 4.10.0 |
| arro3-core | 0.8.0 | asttokens | 3.0.0 | astunparse | 1.6.3 |
| attrs | 25.4.0 | аудиочтение | 3.1.0 | autocommand | 2.2.2 |
| azure-core | 1.41.0 | azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.25.3 |
| azure-mgmt-core | 1.6.0 | azure-mgmt-web | 10.1.0 | azure-storage-blob | 12.29.0 |
| azure-storage-file-datalake | 12.24.0 | backports.tarfile | 1.2.0 | black | 25.9.0 |
| блинкер | 1.7.0 | блаженство | 1.3.3 | boto3 | 1.40.46 |
| botocore | 1.40.46 | cachetools | 5.5.1 | каталог | 2.0.10 |
| certifi | 2025.11.12 | cffi | 2.0.0 | charset-normalizer | 3.4.4 |
| click | 8.2.1 | cloudpathlib | 0.24.0 | cloudpickle | 3.1.1 |
| cmdstanpy | 1.3.0 | колоритный | 0.5.8 | colorlog | 6.10.1 |
| коммуникация | 0.2.3 | конфеты | 1.3.3 | contourpy | 1.3.3 |
| cryptography | 46.0.3 | привязки CUDA | 13.2.0 | cuda-pathfinder | 1.5.4 |
| CUDA Toolkit | 13.0.2 | cycler | 0.11.0 | цимем | 2.0.13 |
| databricks-агенты | 1.10.2 | фичерная инженерия Databricks | 0.13.0.1 | databricks-sdk | 0.108.0 |
| dataclasses-json | 0.6.7 | datasets | 4.8.5 | dbl-tempo | 0.1.26 |
| dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.16 | decorator | 5.2.1 |
| DeepSpeed | 0.19.0 | deltalake | 1.5.1 | Устаревший (не рекомендуется к использованию) | 1.3.1 |
| dill | 0.4.0 | distlib | 0.4.0 | dm-tree | 0.1.10 |
| einops | 0.8.2 | evaluate | 0.4.6 | executing | 2.2.1 |
| Farama-Уведомления | 0.0.6 | fastapi | 0.136.3 | filelock | 3.20.0 |
| flash_attn | 2.8.3 | Flask | 2.2.5 | fonttools | 4.60.1 |
| Замороженный список | 1.8.0 | fsspec | 2023.5.0 | gitdb | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.45 | google-api-core | 2.30.3 | google-auth | 2.53.0 |
| google-cloud-core | 2.6.0 | google-cloud-storage | 3.10.1 | google-crc32c | 1.8.0 |
| google-resumable-media | 2.9.0 | googleapis-common-protos | 1.71.0 | graphql-core | 3.2.4 |
| гринлет | 3.2.4 | grpcio | 1.76.0 | grpcio-status | 1.76.0 |
| спортзал | 0.28.1 | h11 | 0.16.0 | hf-xet | 1.5.0 |
| hjson | 3.1.0 | каникулы | 0.54 | httpcore | 1.0.9 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.28.1 | huggingface_hub | 0.36.2 |
| idna | 3.11 | ImageIO | 2.37.2 | imbalanced-learn (библиотека Python для работы с несбалансированными данными) | 0.14.0 |
| importlib_metadata | 8.7.0 | importlib_resources | 7.1.0 | inflect | 7.3.1 |
| iniconfig | 2.1.0 | ipyflow-core | 0.0.227 | ipykernel | 6.31.0 |
| ipython | 9.7.0 | ipython_pygments_lexers | 1.1.1 | ipywidgets | 8.1.7 |
| isodate | 0.7.2 | это опасно | 2.2.0 | jaraco.collections | 5.1.0 |
| jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 | jaraco.text | 3.12.1 |
| Джакс-Джампи | 1.0.0 | jedi | 0.19.2 | Jinja2 | 3.1.6 |
| джиттер | 0.15.0 | jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.5.2 |
| joblibspark | 0.6.0 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.1.1 |
| jsonschema | 4.25.0 | jsonschema-specifications | 2025.9.1 | jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.8.1 | jupyterlab_widgets | 3.0.15 | kiwisolver | 1.4.8 |
| Лангчейн | 1.3.1 | langchain-core | 1.4.0 | langchain-protocol | 0.0.15 |
| langgraph | 1.2.1 | langgraph-контрольная точка | 4.1.1 | langgraph-prebuilt | 1.1.0 |
| langgraph-sdk | 0.3.15 | langsmith | 0.4.41 | launchpadlib | 1.11.0 |
| lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 | ленивый загрузчик | 0.4 |
| librosa | 0.11.0 | LightGBM (фреймворк для машинного обучения) | 4.6.0 | linkify-it-py | 2.0.3 |
| llvmlite | 0.45.1 | lz4 | 4.4.5 | Мако | 1.3.12 |
| мариса-три | 1.2.0 | Markdown | 3.8 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 3.0.2 | зефир | 3.26.2 | matplotlib | 3.10.6 |
| matplotlib-inline | 0.2.1 | mccabe | 0.7.0 | mdit-py-plugins | 0.5.0 |
| mdurl | 0.1.2 | Мемрей | 1.19.3 | mlflow-skinny | 3.12.0 |
| mmh3 | 5.2.1 | more-itertools | 10.3.0 | mpmath | 1.3.0 |
| msal | 1.36.0 | msal-extensions | 1.3.1 | msgpack | 1.1.2 |
| msrest | 0.7.1 | мультидикт | 6.7.0 | многопроцессорный | 0.70.18 |
| murmurhash (алгоритм хеширования MurmurHash) | 1.0.15 | mypy-extensions | 1.0.0 | nest-asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3.5 | ниндзя | 1.13.0 | nltk (Natural Language Toolkit) | 3.9.2 |
| nodeenv | 1.10.0 | намба | 0.62.1 | numpy | 2.3.4 |
| nvidia-cublas | 13.1.1.3 | nvidia-cuda-cupti | 13.0.85 | nvidia-cuda-nvrtc | 13.0.88 |
| nvidia-cuda-runtime | 13.0.96 | nvidia-cudnn-cu13 | 9.20.0.48 | nvidia-cufft | 12.0.0.61 |
| nvidia-cufile | 1.15.1.6 | nvidia-curand | 10.4.0.35 | nvidia-cusolver | 12.0.4.66 |
| nvidia-cusparse | 12.6.3.3 | nvidia-cusparselt-cu13 | 0.8.1 | nvidia-ml-py | 13.580.82 |
| nvidia-nccl-cu12 | 2.30.4 | nvidia-nccl-cu13 | 2.29.7 | nvidia-nvjitlink | 13.0.88 |
| nvidia-nvshmem-cu13 | 3.4.5 | nvidia-nvtx | 13.0.85 | oauthlib | 3.2.0 |
| openai | 2.37.0 | opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 |
| opentelemetry-api | 1.42.1 | opentelemetry-proto | 1.42.1 | opentelemetry-sdk | 1.42.1 |
| семантические соглашения opentelemetry | 0.63b1 | optuna | 3.6.1 | интеграция optuna | 3.6.0 |
| orjson | 3.11.9 | ormsgpack | 1.12.2 | packaging | 25.0 |
| pandas | 2.3.3 | parso | 0.8.5 | pathspec | 0.12.1 |
| patsy | 1.0.1 | pexpect | 4.9.0 | pillow | 12.0.0 |
| pip | 25,3 | platformdirs | 4.5.0 | pluggy | 1.5.0 |
| пёс | 1.9.0 | придавленный | 3.0.13 | prometheus_client | 0.21.1 |
| prompt_toolkit | 3.0.52 | кэш свойств | 0.3.1 | пророк | 1.2.1 |
| proto-plus | 1.28.0 | protobuf | 6.33.5 | psutil | 7.0.0 |
| ptyprocess | 0.7.0 | pure_eval | 0.2.3 | py-cpuinfo | 9.0.0 |
| py-spy | 0.4.2 | pyarrow | 21.0.0 | pyasn1 | 0.6.1 |
| pyasn1_modules | 0.4.2 | pyccolo | 0.0.83 | pycparser | 2.23 |
| pydantic | 2.13.3 | pydantic_core | 2.46.3 | pyflakes | 3.2.0 |
| Pygments | 2.19.2 | PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.11.1 |
| PyJWT | 2.10.1 | pyparsing | 3.2.5 | pyright | 1.1.409 |
| пироаринг | 1.1.0 | pytesseract | 0.3.13 | pytest | 8.4.2 |
| python-dateutil | 2.9.0.post0 | python-dotenv | 1.2.2 | Python-редактор | 1.0.4 |
| pytokens | 0.2.0 | pytz | 2025.2 | PyYAML | 6.0.3 |
| pyzmq | 27.1.0 | луч | 2.37.0 | referencing | 0.37.0 |
| regex | 2025.9.1 | requests | 2.32.5 | requests-oauthlib | 2.0.0 |
| requests-toolbelt | 1.0.0 | rich | 14.2.0 | rpds-py | 0.28.0 |
| s3transfer | 0.14.0 | сейфтенсоры | 0.7.0 | scikit-image | 0.25.2 |
| scikit-learn | 1.7.2 | scipy | 1.16.3 | преобразователи предложений (sentence-transformers) | 5.5.1 |
| предложение | 0.2.1 | setuptools | 80.9.0 | шап | 0.51.0 |
| шеллингем | 1.5.4 | six | 1.17.0 | Нарезчик | 0.0.8 |
| smart_open | 7.6.1 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 |
| аудиофайл | 0.13.1 | soxr | 1.1.0 | просторный | 3.8.14 |
| spacy-legacy | 3.0.12 | спейси-логгеры | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.43 |
| sqlparse | 0.5.5 | серьёзно? | 2.5.3 | ssh-import-id | 5.11 |
| stack-data | 0.6.3 | стэнио | 0.5.1 | starlette | 0.52.1 |
| statsmodels | 0.14.5 | strictyaml | 1.7.3 | SymPy | 1.14.0 |
| tenacity | 9.1.2 | ТензорБорд | 2.20.0 | tensorboard-data-server (сервер данных TensorBoard) | 0.7.2 |
| tensorboardX | 2.6.5 | текстуальный | 8.2.7 | тонкий | 8.3.13 |
| Threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile (файл формата TIFF) | 2025.10.4 | тиктокен | 0.13.0 |
| tokenize_rt | 6.2.0 | токенизаторы | 0.22.1 | tomli | 2.0.1 |
| факел | 2.12.0 | факел | 0.0.7 | torchvision (библиотека PyTorch для компьютерного зрения) | 0.27.0 |
| tornado | 6.5.1 | tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 |
| Трансформаторы | 4.57.6 | тритон | 3.7.0 | typeguard | 4.3.0 |
| машинистка / печатник / типировщик | 0.25.1 | ввод текста и проверка | 0.9.0 | контроль ввода текста | 0.4.2 |
| typing_extensions | 4.15.0 | tzdata | 2026.2 | uc-micro-py | 1.0.3 |
| обновления без вмешательства пользователя | 0.1 | urllib3 | 2.5.0 | uuid_utils | 0.16.0 |
| uvicorn | 0.47.0 | virtualenv | 20.35.4 | wadllib | 1.3.6 |
| васаби | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.13 | ласка | 1.0.0 |
| Инструмент | 3.1.3 | wheel | 0.45.1 | когда бы ни | 0.7.3 |
| widgetsnbextension | 4.0.14 | wrapt | 1.17.0 | xgboost | 3.2.0 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 | ярл | 1.22.0 |
| zipp | 3.23.0 | zstandard | 0.25.0 |
Библиотеки R
Библиотеки R идентичны библиотекам R в Databricks Runtime 19.
Библиотеки Java и Scala (кластер Scala 2.13)
Помимо библиотек Java и Scala в Databricks Runtime 19, Databricks Runtime 19 ML содержит следующие JAR:
Кластеры ЦП
| Идентификатор группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| 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 |
Кластеры GPU
| Идентификатор группы | Идентификатор артефакта | Версия |
|---|---|---|
| ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.13 | 2.1.3 |
| ml.dmlc | xgboost4j-gpu_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 |
Неподдерживаемые выпуски
Tip
Чтобы ознакомиться с примечаниями к версиям Databricks Runtime, которые достигли окончания поддержки (EoS), см. Примечания к версиям Databricks Runtime с окончанием поддержки. Версии среды выполнения EoS Databricks устарели и могут не обновляться.