注释
对此 Databricks Runtime 版本的支持已结束。 有关终止支持日期，请参阅 终止支持和生命周期结束历史记录。 有关所有受支持的 Databricks Runtime 版本，请参阅 Databricks Runtime 发行说明版本和兼容性。
用于机器学习的 Databricks Runtime 15.0 基于 Databricks Runtime 15.0 （EoS），提供一个用于机器学习和数据科学的开箱即用的环境。 Databricks Runtime ML 包含许多常用的机器学习库，包括 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost。 Databricks Runtime ML 包括 AutoML 工具，可用于自动训练机器学习管道。 Databricks Runtime ML 还支持使用 Horovod 进行分布式深度学习训练。
新功能和改进
Databricks Runtime 15.0 ML 基于 Databricks Runtime 15.0 构建。 若要了解 Databricks Runtime 15.0 中的新增功能，包括 Apache Spark MLlib 和 SparkR，请参阅 Databricks Runtime 15.0 (EoS) 发行说明。
破坏性变更
默认情况下不再安装旧版 Databricks CLI
在 Databricks Runtime 14.3 LTS ML 及更低版本中，由于 MLflow 的预安装版本需要旧版 Databricks CLI (databricks/databricks-cli)，因此它会自动安装在 $PATH 中。 Databricks Runtime 15.0 ML 包括 MLflow 版本 2.10.2，它不需要旧版 CLI。
从 Databricks Runtime 15.0 ML 开始，旧版 Databricks CLI 不再自动安装在 $PATH 中。 对于依赖在运行时安装的旧版 CLI 的用户来说，这是一个重大变更。 像 %sh databricks ... 这样的命令在 Databricks Runtime 15.0 ML 及更高版本中不再起作用。
若要继续从笔记本使用旧版 Databricks CLI，请将其安装为群集或笔记本库。 新的 Databricks CLI (databricks/cli) 可从 Web 终端获取。 有关详细信息，请参阅使用 Web 终端和 Databricks CLI。
从 Databricks Runtime 15.0 ML 开始，MLeap 不再可用
MLeap 在 Databricks Runtime 15.0 ML 及更高版本中不再可用。 若要打包模型以方便部署到基于 JVM 的框架上，Databricks 建议使用 ONNX 格式。
弃用 Horovod 和 HorovodRunner
Horovod 和 HorovodRunner 现已弃用。 对于分布式深度学习，Databricks 建议使用 TorchDistributor 配合 PyTorch 进行分布式训练，或使用 tf.distribute.Strategy API 配合 TensorFlow 进行分布式训练。 Horovod 和 HorovodRunner 预装在 Databricks Runtime 15.0 ML 中，但会在下一个主要的 Databricks Runtime ML 版本中删除。
注释
horovod.spark不支持 pyarrow 版本 11.0 及更高版本（请参阅相关的 GitHub 问题）。 Databricks Runtime 15.0 ML 包括 pyarrow 版本 14.0.1。 若要将 horovod.spark 与 Databricks Runtime 15.0 ML 或更高版本配合使用，必须手动安装 pyarrow，并指定一个低于 11.0 的版本。
系统环境
Databricks Runtime 15.0 ML 中的系统环境在以下方面不同于 Databricks Runtime 15.0：
- 对于 GPU 群集，Databricks Runtime ML 包含以下 NVIDIA GPU 库：
- CUDA 12.1
- cuDNN 8.9.0.131-1
- NCCL 2.17.1
- TensorRT 8.6.1.6-1
图书馆
以下部分列出了 Databricks Runtime 15.0 ML 中包含的库，这些库不同于 Databricks Runtime 15.0 中包含的库。
本节内容：
顶层库
Databricks Runtime 15.0 ML 包含以下顶层库：
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- Scikit-learn
- （已弃用）Horovod 和 HorovodRunner
Python库
Databricks Runtime 15.0 ML 使用 virtualenv 进行Python包管理，并包括许多常用的 ML 包。
除了以下部分指定的包，Databricks Runtime 15.0 ML 还包含以下包：
- hyperopt 0.2.7+db4
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.25.0
若要在本地Python虚拟环境中重现 Databricks Runtime ML Python 环境，请下载 requirements-15.0.txt 文件并运行 pip install -r requirements-15.0.txt。 此命令安装 Databricks Runtime ML 使用的所有open source库，但不安装 Databricks 开发的库，例如 databricks-automl、databricks-feature-store 或 hyperopt 的 Databricks 分支。
Python 在 CPU 群集上的库
| 图书馆 | 版本 | 图书馆 | 版本 | 图书馆 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | 加速 | 0.25.0 | aiohttp | 3.8.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | anyio | 3.5.0 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | 阿斯托尔 | 0.8.1 |
| asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
| 属性 | 22.1.0 | audioread（音频读取） | 3.0.1 | azure-core | 1.30.1 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12.19.0 | azure-storage-file-datalake (Azure 存储文件数据湖) | 12.14.0 |
| backcall | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.2 |
| 黑色 | 23.3.0 | 漂白剂 | 4.1.0 | 祝福 | 1.20.0 |
| 闪烁器 | 1.4 | 布利斯 | 0.7.11 | boto3 | 1.34.39 |
| botocore | 1.34.39 | cachetools (缓存工具) | 5.3.3 | 目录 | 2.0.10 |
| 类别编码器 (category-encoders) | 2.6.3 | certifi | 2023.7.22 | cffi | 1.15.1 |
| chardet | 4.0.0 | charset-normalizer (字符集正常化工具) | 2.0.4 | click | 8.0.4 |
| cloudpathlib | 0.16.0 | cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.1 |
| 五彩缤纷 | 0.5.6 | 通讯 | 0.1.2 | 甜点 | 0.1.4 |
| configparser | 5.2.0 | contourpy | 1.0.5 | 加密 | 41.0.3 |
| 骑行者 | 0.11.0 | cymem | 2.0.8 | Cython | 0.29.32 |
| 英安岩 | 1.8.1 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-feature-engineering | 0.3.0 |
| Databricks软件开发工具包 (databricks-sdk) | 0.20.0 | dataclasses-json | 0.6.4 | 数据集 | 2.16.1 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 |
| 修饰器 | 5.1.1 | DeepSpeed | 0.13.1 | defusedxml | 0.7.1 |
| 莳萝 | 0.3.6 | 磁盘缓存 (diskcache) | 5.6.3 | distlib | 0.3.8 |
| dm-tree | 0.1.8 | 入口点 | 0.4 | evaluate | 0.4.1 |
| 执行中 | 0.8.3 | 各个方面概述 | 1.1.1 | Farama-通知 | 0.0.4 |
| fastjsonschema | 2.19.1 | fasttext（快速文本工具） | 0.9.2 | 文件锁 (filelock) | 3.9.0 |
| Flask | 2.2.5 | FlatBuffers | 23年5月26日 | fonttools（字体工具） | 4.25.0 |
| frozenlist | 1.3.3 | fsspec | 2023.5.0 | 未来 | 0.18.3 |
| 加斯特 | 0.4.0 | gitdb (Git数据库) | 4.0.11 | GitPython | 3.1.27 |
| google-api-core (谷歌 API 核心库) | 2.17.1 | google-auth (谷歌身份验证) | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 |
| google-cloud-core (Google云核心) | 2.4.1 | Google 云存储 (Google Cloud Storage) | 2.11.0 | google-crc32c | 1.5.0 |
| google-pasta | 0.2.0 | google-resumable-media (谷歌可恢复媒体) | 2.7.0 | googleapis-common-protos | 1.62.0 |
| gpustat | 1.1.1 | greenlet | 2.0.1 | grpcio | 1.60.0 |
| grpcio-status | 1.60.0 | gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 |
| 体育馆 | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 | h5py | 3.9.0 |
| hjson | 3.1.0 | 假期 | 0.38 | 霍罗沃德 | 0.28.1+db1 |
| htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.4 | httplib2 | 0.20.2 |
| httpx | 0.27.0 | huggingface-hub(哈根脸社区平台) | 0.20.2 | idna | 3.4 |
| ImageHash | 4.3.1 | ImageIO | 2.31.1 | imbalanced-learn（不平衡学习库） | 0.11.0 |
| importlib-metadata | 6.0.0 | importlib_resources | 6.1.2 | ipyflow-core | 0.0.198 |
| ipykernel | 6.25.1 | ipython | 8.15.0 | ipython-genutils（IPython通用工具） | 0.2.0 |
| ipywidgets | 8.0.4 | isodate (ISO标准日期) | 0.6.1 | 它很危险 | 2.0.1 |
| jax-jumpy | 1.0.0 | jedi | 0.18.1 | 吉普尼 | 0.7.1 |
| Jinja2 | 3.1.2 | jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 |
| joblibspark | 0.5.1 | JSON补丁 | 1.33 | jsonpointer | 2.4 |
| jsonschema | 4.17.3 | Jupyter 服务器 | 1.23.4 | jupyter_client（Jupyter 客户端） | 7.4.9 |
| jupyter_core（Jupyter核心） | 5.3.0 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 3.0.5 |
| keras | 2.15.0 | keyring | 23.5.0 | kiwisolver | 1.4.4 |
| langchain | 0.1.3 | Langchain社区 | 0.0.20 | langchain-core | 0.1.23 |
| 语言代码 | 3.3.0 | langsmith | 0.0.87 | launchpadlib | 1.10.16 |
| lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.2 |
| libclang | 16.0.6 | librosa | 0.10.1 | lightgbm | 4.2.0 |
| llvmlite | 0.40.0 | lxml | 4.9.2 | lz4 | 4.3.2 |
| Mako | 1.2.0 | Markdown | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 2.1.1 | 棉花糖 | 3.21.1 | matplotlib | 3.7.2 |
| matplotlib-inline | 0.1.6 | mdurl | 0.1.0 | mistune（一个用于Markdown解析的Python库） | 0.8.4 |
| ml-dtypes | 0.2.0 | mlflow-skinny | 2.10.2 | more-itertools | 8.10.0 |
| mpmath | 1.3.0 | msgpack | 1.0.8 | multidict | 6.0.2 |
| 多方法 | 1.11.2 | 多进程 | 0.70.14 | murmurhash | 1.0.10 |
| mypy-extensions | 0.4.3 | nbclassic | 0.5.5 | nbclient | 0.5.13 |
| nbconvert | 6.5.4 | nbformat | 5.7.0 | nest-asyncio | 1.5.6 |
| NetworkX | 3.1 | 忍者 | 1.11.1.1 | nltk | 3.8.1 |
| 笔记本 | 6.5.4 | notebook_shim | 0.2.2 | numba | 0.57.1 |
| numpy | 1.23.5 | nvidia-ml-py | 12.535.133 | oauthlib | 3.2.0 |
| openai | 1.9.0 | opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 |
| opt-einsum | 3.3.0 | 封装 | 23.2 | 熊猫 | 2.0.3 |
| pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 | 帕尔索 | 0.8.3 |
| pathspec | 0.10.3 | 替罪羊 | 0.5.3 | petastorm | 0.12.1 |
| pexpect | 4.8.0 | Φ系数 | 0.12.4 | pickleshare | 0.7.5 |
| 枕头 | 9.4.0 | pip | 23.2.1 | platformdirs | 3.10.0 |
| plotly | 5.9.0 | pmdarima | 2.0.4 | 狗狗 | 1.8.1 |
| preshed | 3.0.9 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit（提示工具包） | 3.0.36 |
| 预言者 | 1.1.5 | protobuf | 4.24.1 | psutil | 5.9.0 |
| psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
| py-cpuinfo (Python CPU信息) | 8.0.0 | py-spy | 0.3.14 | pyarrow | 14.0.1 |
| PyArrow修复补丁 | 0.6 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
| pybind11 | 2.11.1 | pyccolo | 0.0.52 | Python代码解析器 | 2.21 |
| pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 | PyGObject | 3.42.1 |
| PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 | pynvml | 11.5.0 |
| pyodbc | 4.0.38 | pyparsing Python解析库 | 3.0.9 | pyrsistent（持久性，类似于 persistent 的 Python 包） | 0.18.0 |
| pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil | 2.8.2 | Python代码编辑器 | 1.0.4 |
| python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 | pytz | 2022年7月 | PyWavelets | 1.4.1 |
| PyYAML | 6.0 | pyzmq | 23.2.0 | 射线 | 2.9.3 |
| regex | 2022.7.9 | 请求 | 2.31.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
| 回应 | 0.13.3 | rich | 13.7.1 | RSA加密算法 | 4.9 |
| s3transfer | 0.10.0 | safetensors | 0.3.2 | scikit-image | 0.20.0 |
| scikit-learn（机器学习库） | 1.3.0 | scipy | 1.11.1 | seaborn | 0.12.2 |
| SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | sentence-transformers (句子转换器) | 2.2.2 |
| sentencepiece | 0.1.99 | setuptools | 68.0.0 | 沙普 | 0.44.0 |
| simplejson | 3.17.6 | 6 | 1.16.0 | 切片器 | 0.0.7 |
| smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 |
| 音频文件 | 0.12.1 | soupsieve | 2.4 | soxr | 0.3.7 |
| spacy | 3.7.2 | spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 |
| spark-tensorflow-distributor（Spark TensorFlow 分布器） | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 |
| srsly | 2.4.8 | ssh-import-id（用于根据提供的标识符导入SSH密钥的命令行工具） | 5.11 | 栈数据 (stack-data) | 0.2.0 |
| 斯塔尼奥 | 0.3.0 | statsmodels | 0.14.0 | sympy | 1.11.1 |
| tangled -up-in-unicode | 0.2.0 | 毅力 | 8.2.2 | TensorBoard | 2.15.1 |
| TensorBoard数据服务器 | 0.7.2 | tensorboard-plugin-profile | 2.15.0 | tensorboardX（一个用于TensorFlow的可视化工具） | 2.6.2.2 |
| tensorflow-中央处理器 | 2.15.0 | tensorflow-estimator | 2.15.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.36.0 |
| termcolor | 2.4.0 | terminado | 0.17.1 | thinc | 8.2.3 |
| threadpoolctl | 2.2.0 | tifffile | 2021年7月2日 | tiktoken | 0.5.2 |
| tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 | 分词器 | 0.15.0 |
| 火炬 | 2.1.2+cpu | torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.16.2+cpu |
| 龙卷风 | 6.3.2 | tqdm | 4.65.0 | Traitlets | 5.7.1 |
| 转换器 | 4.36.2 | typeguard | 2.13.3 | 打字员 | 0.9.0 |
| 输入检查 | 0.9.0 | 输入扩展 (typing_extensions) | 4.7.1 | tzdata | 2022年1月 |
| ujson | 5.4.0 | 无需人工干预的升级 | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 |
| virtualenv | 20.21.0 | 愿景 | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
| 山葵 | 1.1.2 | wcwidth | 0.2.5 | 鼬鼠 | 0.3.4 |
| Web编码 | 0.5.1 | WebSocket客户端 | 0.58.0 | Werkzeug | 2.2.3 |
| wheel | 0.38.4 | widgetsnbextension | 4.0.5 | wordcloud | 1.9.3 |
| 封装 | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 |
| yarl | 1.8.1 | ydata-profiling | 4.5.1 | 齐普 | 3.11.0 |
在 GPU 群集上的 Python 库
| 图书馆 | 版本 | 图书馆 | 版本 | 图书馆 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 1.0.0 | 加速 | 0.25.0 | aiohttp | 3.8.5 |
| aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | anyio | 3.5.0 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | 阿斯托尔 | 0.8.1 |
| asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
| 属性 | 22.1.0 | audioread（音频读取） | 3.0.1 | azure-core | 1.30.1 |
| azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12.19.0 | azure-storage-file-datalake (Azure 存储文件数据湖) | 12.14.0 |
| backcall | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.2 |
| 黑色 | 23.3.0 | 漂白剂 | 4.1.0 | 祝福 | 1.20.0 |
| 闪烁器 | 1.4 | 布利斯 | 0.7.11 | boto3 | 1.34.39 |
| botocore | 1.34.39 | cachetools (缓存工具) | 5.3.3 | 目录 | 2.0.10 |
| 类别编码器 (category-encoders) | 2.6.3 | certifi | 2023.7.22 | cffi | 1.15.1 |
| chardet | 4.0.0 | charset-normalizer (字符集正常化工具) | 2.0.4 | click | 8.0.4 |
| cloudpathlib | 0.16.0 | cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.1 |
| 五彩缤纷 | 0.5.6 | 通讯 | 0.1.2 | 甜点 | 0.1.4 |
| configparser | 5.2.0 | contourpy | 1.0.5 | 加密 | 41.0.3 |
| 骑行者 | 0.11.0 | cymem | 2.0.8 | Cython | 0.29.32 |
| 英安岩 | 1.8.1 | databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-feature-engineering | 0.3.0 |
| Databricks软件开发工具包 (databricks-sdk) | 0.20.0 | dataclasses-json | 0.6.4 | 数据集 | 2.16.1 |
| dbl-tempo | 0.1.26 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 |
| 修饰器 | 5.1.1 | DeepSpeed | 0.13.1 | defusedxml | 0.7.1 |
| 莳萝 | 0.3.6 | 磁盘缓存 (diskcache) | 5.6.3 | distlib | 0.3.8 |
| dm-tree | 0.1.8 | einops | 0.7.0 | 入口点 | 0.4 |
| evaluate | 0.4.1 | 执行中 | 0.8.3 | 各个方面概述 | 1.1.1 |
| Farama-通知 | 0.0.4 | fastjsonschema | 2.19.1 | fasttext（快速文本工具） | 0.9.2 |
| 文件锁 (filelock) | 3.9.0 | flash-attn | 2.5.0 | Flask | 2.2.5 |
| FlatBuffers | 23年5月26日 | fonttools（字体工具） | 4.25.0 | frozenlist | 1.3.3 |
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| google-resumable-media (谷歌可恢复媒体) | 2.7.0 | googleapis-common-protos | 1.62.0 | gpustat | 1.1.1 |
| greenlet | 2.0.1 | grpcio | 1.60.0 | grpcio-status | 1.60.0 |
| gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 | 体育馆 | 0.28.1 |
| h11 | 0.14.0 | h5py | 3.9.0 | hjson | 3.1.0 |
| 假期 | 0.38 | 霍罗沃德 | 0.28.1+db1 | htmlmin | 0.1.12 |
| httpcore | 1.0.4 | httplib2 | 0.20.2 | httpx | 0.27.0 |
| huggingface-hub(哈根脸社区平台) | 0.20.2 | idna | 3.4 | ImageHash | 4.3.1 |
| ImageIO | 2.31.1 | imbalanced-learn（不平衡学习库） | 0.11.0 | importlib-metadata | 6.0.0 |
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| isodate (ISO标准日期) | 0.6.1 | 它很危险 | 2.0.1 | jax-jumpy | 1.0.0 |
| jedi | 0.18.1 | 吉普尼 | 0.7.1 | Jinja2 | 3.1.2 |
| jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 |
| JSON补丁 | 1.33 | jsonpointer | 2.4 | jsonschema | 4.17.3 |
| Jupyter 服务器 | 1.23.4 | jupyter_client（Jupyter 客户端） | 7.4.9 | jupyter_core（Jupyter核心） | 5.3.0 |
| jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 3.0.5 | keras | 2.15.0 |
| keyring | 23.5.0 | kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.1.3 |
| Langchain社区 | 0.0.20 | langchain-core | 0.1.23 | 语言代码 | 3.3.0 |
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| lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.2 | libclang | 16.0.6 |
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| lxml | 4.9.2 | lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.2.0 |
| Markdown | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 2.1.1 |
| 棉花糖 | 3.21.1 | matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
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| mlflow-skinny | 2.10.2 | more-itertools | 8.10.0 | mpmath | 1.3.0 |
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| 多进程 | 0.70.14 | murmurhash | 1.0.10 | mypy-extensions | 0.4.3 |
| nbclassic | 0.5.5 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.5.4 |
| nbformat | 5.7.0 | nest-asyncio | 1.5.6 | NetworkX | 3.1 |
| 忍者 | 1.11.1.1 | nltk | 3.8.1 | 笔记本 | 6.5.4 |
| notebook_shim | 0.2.2 | numba | 0.57.1 | numpy | 1.23.5 |
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| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opt-einsum | 3.3.0 |
| 封装 | 23.2 | 熊猫 | 2.0.3 | pandocfilters | 1.5.0 |
| paramiko | 2.9.2 | 帕尔索 | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 |
| 替罪羊 | 0.5.3 | petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
| Φ系数 | 0.12.4 | pickleshare | 0.7.5 | 枕头 | 9.4.0 |
| pip | 23.2.1 | platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.9.0 |
| pmdarima | 2.0.4 | 狗狗 | 1.8.1 | preshed | 3.0.9 |
| prompt-toolkit（提示工具包） | 3.0.36 | 预言者 | 1.1.5 | protobuf | 4.24.1 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | py-cpuinfo (Python CPU信息) | 8.0.0 | py-spy | 0.3.14 |
| pyarrow | 14.0.1 | PyArrow修复补丁 | 0.6 | pyasn1 | 0.4.8 |
| pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.11.1 | pyccolo | 0.0.52 |
| Python代码解析器 | 2.21 | pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 |
| PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 |
| pynvml | 11.5.0 | pyodbc | 4.0.38 | pyparsing Python解析库 | 3.0.9 |
| pyrsistent（持久性，类似于 persistent 的 Python 包） | 0.18.0 | pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil | 2.8.2 |
| Python代码编辑器 | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 | pytz | 2022年7月 |
| PyWavelets | 1.4.1 | PyYAML | 6.0 | pyzmq | 23.2.0 |
| 射线 | 2.9.3 | regex | 2022.7.9 | 请求 | 2.31.0 |
| requests-oauthlib | 1.3.1 | 回应 | 0.13.3 | rich | 13.7.1 |
| RSA加密算法 | 4.9 | s3transfer | 0.10.0 | safetensors | 0.3.2 |
| scikit-image | 0.20.0 | scikit-learn（机器学习库） | 1.3.0 | scipy | 1.11.1 |
| seaborn | 0.12.2 | SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 |
| sentence-transformers (句子转换器) | 2.2.2 | sentencepiece | 0.1.99 | setuptools | 68.0.0 |
| 沙普 | 0.44.0 | simplejson | 3.17.6 | 6 | 1.16.0 |
| 切片器 | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 |
| sniffio | 1.2.0 | 音频文件 | 0.12.1 | soupsieve | 2.4 |
| soxr | 0.3.7 | spacy | 3.7.2 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.5 | spark-tensorflow-distributor（Spark TensorFlow 分布器） | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 |
| sqlparse | 0.4.2 | srsly | 2.4.8 | ssh-import-id（用于根据提供的标识符导入SSH密钥的命令行工具） | 5.11 |
| 栈数据 (stack-data) | 0.2.0 | 斯塔尼奥 | 0.3.0 | statsmodels | 0.14.0 |
| sympy | 1.11.1 | tangled -up-in-unicode | 0.2.0 | 毅力 | 8.2.2 |
| TensorBoard | 2.15.1 | TensorBoard数据服务器 | 0.7.2 | tensorboard-plugin-profile | 2.15.0 |
| tensorboardX（一个用于TensorFlow的可视化工具） | 2.6.2.2 | tensorflow（TensorFlow 是一个开源机器学习框架） | 2.15.0 | tensorflow-estimator | 2.15.0 |
| tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.36.0 | termcolor | 2.4.0 | terminado | 0.17.1 |
| thinc | 8.2.3 | threadpoolctl | 2.2.0 | tifffile | 2021年7月2日 |
| tiktoken | 0.5.2 | tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 |
| 分词器 | 0.15.0 | 火炬 | 2.1.2+cu121 | torcheval | 0.0.7 |
| torchvision | 0.16.2+cu121 | 龙卷风 | 6.3.2 | tqdm | 4.65.0 |
| Traitlets | 5.7.1 | 转换器 | 4.36.2 | triton | 2.1.0 |
| typeguard | 2.13.3 | 打字员 | 0.9.0 | 输入检查 | 0.9.0 |
| 输入扩展 (typing_extensions) | 4.7.1 | tzdata | 2022年1月 | ujson | 5.4.0 |
| 无需人工干预的升级 | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 | virtualenv | 20.21.0 |
| 愿景 | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | 山葵 | 1.1.2 |
| wcwidth | 0.2.5 | 鼬鼠 | 0.3.4 | Web编码 | 0.5.1 |
| WebSocket客户端 | 0.58.0 | Werkzeug | 2.2.3 | wheel | 0.38.4 |
| widgetsnbextension | 4.0.5 | wordcloud | 1.9.3 | 封装 | 1.14.1 |
| xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 | yarl | 1.8.1 |
| ydata-profiling | 4.5.1 | 齐普 | 3.11.0 |
R 软件库
R 库与 Databricks Runtime 15.0 中的 R 库完全相同。
Java和 Scala 库（Scala 2.12 群集）
除了 Databricks Runtime 15.0 中的Java库和 Scala 库，Databricks Runtime 15.0 ML 还包含以下 JAR：
CPU 群集
| 群组标识符 | 工件编号 | 版本 |
|---|---|---|
| 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 | 0.8.2-db2-spark3.4 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.10.2 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12（一个用于Spark与TensorFlow连接的软件包） | 1.15.0 |
GPU 群集
| 群组标识符 | 工件编号 | 版本 |
|---|---|---|
| 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 | 0.8.2-db2-spark3.4 |
| org.mlflow | mlflow-client | 2.10.2 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12（一个用于Spark与TensorFlow连接的软件包） | 1.15.0 |