Remarque
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Les notes de publication suivantes fournissent des informations sur Databricks Runtime 19 ML.
Azure Databricks publié cette version en juin 2026.
Important
Databricks Runtime 19 est en version bêta. Le contenu des environnements pris en charge peut changer pendant la version bêta. Les modifications peuvent inclure la liste des packages ou des versions des packages installés.
Databricks Runtime 19 ML est basé sur Databricks Runtime 19. Pour plus d’informations sur les nouveautés de Databricks Runtime 19, notamment Apache Spark MLlib et SparkR, consultez les notes de publication databricks Runtime 19 (bêta).
Changements comportementaux
-
Python packages supprimés : par rapport à Databricks Runtime 18 ML, environ 40 packages d’exécution ML sont supprimés dans Databricks Runtime 19 ML, en plus des packages supprimés de Databricks Runtime 19. La pile TensorFlow/Keras (
tensorflow, ,kerastf_keras) est supprimée. Les charges de travail qui dépendent de ces packages doivent les installer explicitement à l’aide d’une bibliothèque de cluster ou d’un script init. Pour obtenir la liste complète des packages inclus dans Databricks Runtime 19 ML, consultez Python bibliothèques.
Nouvelles fonctionnalités et améliorations
Les mises à jour de bibliothèque sont les suivantes :
- Mise à jour CUDA vers la version 13.0
- flash_attn 2.8.3
- langchain 1.3.1
- mlflow-skinny 3.12.0
- openai 2.37.0
- torch 2.12.0
- torchvision 0.27.0
- transformateurs 4.57.6
- triton 3.7.0
- xgboost 3.2.0
Environnement du système
L’environnement système dans Databricks Runtime 19 ML diffère de Databricks Runtime 19 comme suit.
- Pour les clusters GPU, Databricks Runtime ML inclut les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes :
- 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
Les sections suivantes répertorient les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime 19 ML qui diffèrent de celles incluses dans Databricks Runtime 19.
Bibliothèques de niveau supérieur
Databricks Runtime 19 ML inclut les bibliothèques de niveau supérieur suivantes :
bibliothèques de Python
Databricks Runtime 19 ML utilise virtualenv pour Python gestion des packages et inclut de nombreux packages ML populaires.
Pour reproduire l’environnement Python de Databricks Runtime ML dans votre environnement virtuel Python local, téléchargez requirements-cpu-19.txt pour les clusters CPU ou requirements-gpu-19.txt pour les clusters GPU. Ensuite, exécutez pip install -r requirements-<cpu|gpu>-19.txt. Cette commande installe toutes les bibliothèques open source que Databricks Runtime ML utilise, mais n’installe pas les bibliothèques développées par Databricks.
Bibliothèques Python sur les clusters processeurs
| Library | Version | Library | Version | Library | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 2.3.1 | accélérer | 1.13.0 | aiohappyeyeballs | 2.6.1 |
| aiohttp | 3.13.2 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.4.0 |
| alembic | 1.18.4 | document annoté | 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 | lecture de fichiers audio | 3.1.0 |
| commande automatique | 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 |
| noir | 25.9.0 | clignotant | 1.7.0 | blis | 1.3.3 |
| boto3 | 1.40.46 | botocore | 1.40.46 | cachetools | 5.5.1 |
| catalogue | 2.0.10 | certifi | 2025.11.12 | cffi | 2.0.0 |
| charset-normalizer | 3.4.4 | cliquez | 8.2.1 | cloudpathlib | 0.24.0 |
| cloudpickle | 3.1.1 | cmdstanpy | 1.3.0 | coloré | 0.5.8 |
| colorlog | 6.10.1 | comm | 0.2.3 | confection | 1.3.3 |
| contourpy | 1.3.3 | cryptography | 46.0.3 | cycler | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.13 | databricks-agents | 1.10.2 | Ingénierie des fonctionnalités 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 |
| Deprecated | 1.3.1 | dill | 0.4.0 | distlib | 0.4.0 |
| dm-tree | 0.1.10 | einops | 0.8.2 | évaluer | 0.4.6 |
| exécution | 2.2.1 | Farama-Notifications | 0.0.6 | fastapi | 0.136.1 |
| filelock | 3.20.0 | Flask | 2.2.5 | fonttools | 4.60.1 |
| frozenlist | 1.8.0 | fsspec | 2023.5.0 | gitdb (base de données Git) | 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 |
| greenlet | 3.2.4 | grpcio | 1.76.0 | grpcio-status | 1.76.0 |
| gymnasium | 0.28.1 | h11 | 0.16.0 | hf-xet | 1.5.0 |
| hjson | 3.1.0 | vacances | 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 | 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 | c'est dangereux | 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 | 0.15.0 | jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.5.2 |
| joblibspark | 0.6.0 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.1.1 |
| jsonschema | 4.25.0 | spécifications du schéma JSON | 2025.9.1 | jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.8.1 | jupyterlab_widgets | 3.0.15 | kiwisolver | 1.4.8 |
| langchain | 1.3.1 | langchain-core | 1.4.0 | langchain-protocol | 0.0.15 |
| langgraph | 1.2.1 | langgraph-checkpoint | 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 | lazy_loader | 0.4 |
| librosa | 0.11.0 | lightgbm | 4.6.0 | linkify-it-py | 2.0.3 |
| llvmlite | 0.45.1 | lz4 | 4.4.5 | Mako | 1.3.12 |
| marisa-trie | 1.2.0 | Markdown | 3.8 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 3.0.2 | marshmallow | 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 | memray | 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 | multidict | 6.7.0 | multiprocess | 0.70.18 |
| murmurhash | 1.0.15 | mypy-extensions | 1.0.0 | nest-asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3,5 | ninja | 1.13.0 | nltk | 3.9.2 |
| nodeenv | 1.10.0 | numba | 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 | opentelemetry-semantic-conventions | 0.63b1 |
| optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 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 | pooch | 1.9.0 |
| preshed | 3.0.13 | prometheus_client | 0.21.1 | prompt_toolkit | 3.0.52 |
| propcache | 0.3.1 | prophète | 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 | pyroaring | 1.1.0 |
| pytesseract | 0.3.13 | pytest | 8.4.2 | python-dateutil | 2.9.0.post0 |
| python-dotenv | 1.2.2 | éditeur Python | 1.0.4 | pytokens | 0.2.0 |
| pytz | 2025.2 | PyYAML | 6.0.3 | pyzmq | 27.1.0 |
| ray | 2.37.0 | référencement | 0.37.0 | regex | 2025.9.1 |
| requests | 2.32.5 | requests-oauthlib | 2.0.0 | requests-toolbelt | 1.0.0 |
| riche | 14.2.0 | rpds-py | 0.28.0 | s3transfer | 0.14.0 |
| safetensors | 0.7.0 | scikit-image | 0.25.2 | scikit-learn | 1.7.2 |
| scipy | 1.16.3 | transformateurs de phrases | 5.5.1 | sentencepiece | 0.2.1 |
| setuptools | 80.9.0 | shap | 0.51.0 | shellingham | 1.5.4 |
| six | 1.17.0 | découpeur | 0.0.8 | smart_open | 7.6.1 |
| smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 | fichier audio | 0.13.1 |
| soxr | 1.1.0 | spacy | 3.8.14 | spacy-legacy | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.43 | sqlparse | 0.5.5 |
| srsly | 2.5.3 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.3 |
| stanio | 0.5.1 | starlette | 0.52.1 | statsmodels | 0.14.5 |
| strictyaml | 1.7.3 | sympy | 1.14.0 | tenacity | 9.1.2 |
| tensorboard | 2.20.0 | Serveur de données TensorBoard | 0.7.2 | tensorboardX (un outil de visualisation pour les réseaux de neurones) | 2.6.5 |
| textual | 8.2.7 | thinc | 8.3.13 | threadpoolctl | 3.5.0 |
| tifffile | 2025.10.4 | tiktoken | 0.13.0 | tokenize_rt | 6.2.0 |
| générateurs de jetons | 0.22.1 | tomli | 2.0.1 | torch | 2.12.0+cpu |
| torcheval | 0.0.7 | Torchvision | 0.27.0+cpu | tornado | 6.5.1 |
| tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 | Transformateurs | 4.57.6 |
| typeguard | 4.3.0 | typer | 0.25.1 | typing-inspect | 0.9.0 |
| typing-inspection | 0.4.2 | typing_extensions | 4.15.0 | tzdata | 2026.2 |
| uc-micro-py | 1.0.3 | unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 2.5.0 |
| uuid_utils | 0.16.0 | uvicorn | 0.47.0 | virtualenv | 20.35.4 |
| wadllib | 1.3.6 | wasabi | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.13 |
| weasel | 1.0.0 | Outil | 3.1.3 | wheel | 0.45.1 |
| chaque fois que | 0.7.3 | widgetsnbextension | 4.0.14 | enveloppé | 1.17.0 |
| xgboost | 3.2.0 | xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 |
| yarl | 1.22.0 | zipp | 3.23.0 | zstandard | 0.25.0 |
Bibliothèques Python sur des clusters GPU
Note
PyTorch utilise les dépendances PyPI CUDA pour fournir la prise en charge de CUDA au lieu des versions de bibliothèque CUDA intégrées à Databricks Runtime 19 ML.
| Library | Version | Library | Version | Library | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 2.3.1 | accélérer | 1.13.0 | aiohappyeyeballs | 2.6.1 |
| aiohttp | 3.13.2 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.4.0 |
| document annoté | 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 | lecture de fichiers audio | 3.1.0 | commande automatique | 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 | noir | 25.9.0 |
| clignotant | 1.7.0 | blis | 1.3.3 | boto3 | 1.40.46 |
| botocore | 1.40.46 | cachetools | 5.5.1 | catalogue | 2.0.10 |
| certifi | 2025.11.12 | cffi | 2.0.0 | charset-normalizer | 3.4.4 |
| cliquez | 8.2.1 | cloudpathlib | 0.24.0 | cloudpickle | 3.1.1 |
| cmdstanpy | 1.3.0 | coloré | 0.5.8 | colorlog | 6.10.1 |
| comm | 0.2.3 | confection | 1.3.3 | contourpy | 1.3.3 |
| cryptography | 46.0.3 | cuda-bindings | 13.2.0 | cuda-pathfinder | 1.5.4 |
| cuda-toolkit | 13.0.2 | cycler | 0.11.0 | cymem | 2.0.13 |
| databricks-agents | 1.10.2 | Ingénierie des fonctionnalités 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 | Deprecated | 1.3.1 |
| dill | 0.4.0 | distlib | 0.4.0 | dm-tree | 0.1.10 |
| einops | 0.8.2 | évaluer | 0.4.6 | exécution | 2.2.1 |
| Farama-Notifications | 0.0.6 | fastapi | 0.136.3 | filelock | 3.20.0 |
| flash_attn | 2.8.3 | Flask | 2.2.5 | fonttools | 4.60.1 |
| frozenlist | 1.8.0 | fsspec | 2023.5.0 | gitdb (base de données Git) | 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 |
| greenlet | 3.2.4 | grpcio | 1.76.0 | grpcio-status | 1.76.0 |
| gymnasium | 0.28.1 | h11 | 0.16.0 | hf-xet | 1.5.0 |
| hjson | 3.1.0 | vacances | 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 | 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 | c'est dangereux | 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 | 0.15.0 | jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.5.2 |
| joblibspark | 0.6.0 | jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.1.1 |
| jsonschema | 4.25.0 | spécifications du schéma JSON | 2025.9.1 | jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.8.1 | jupyterlab_widgets | 3.0.15 | kiwisolver | 1.4.8 |
| langchain | 1.3.1 | langchain-core | 1.4.0 | langchain-protocol | 0.0.15 |
| langgraph | 1.2.1 | langgraph-checkpoint | 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 | lazy_loader | 0.4 |
| librosa | 0.11.0 | lightgbm | 4.6.0 | linkify-it-py | 2.0.3 |
| llvmlite | 0.45.1 | lz4 | 4.4.5 | Mako | 1.3.12 |
| marisa-trie | 1.2.0 | Markdown | 3.8 | markdown-it-py | 2.2.0 |
| MarkupSafe | 3.0.2 | marshmallow | 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 | memray | 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 | multidict | 6.7.0 | multiprocess | 0.70.18 |
| murmurhash | 1.0.15 | mypy-extensions | 1.0.0 | nest-asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3,5 | ninja | 1.13.0 | nltk | 3.9.2 |
| nodeenv | 1.10.0 | numba | 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 |
| opentelemetry-semantic-conventions | 0.63b1 | optuna | 3.6.1 | optuna-integration | 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 |
| pooch | 1.9.0 | preshed | 3.0.13 | prometheus_client | 0.21.1 |
| prompt_toolkit | 3.0.52 | propcache | 0.3.1 | prophète | 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 |
| pyroaring | 1.1.0 | pytesseract | 0.3.13 | pytest | 8.4.2 |
| python-dateutil | 2.9.0.post0 | python-dotenv | 1.2.2 | éditeur Python | 1.0.4 |
| pytokens | 0.2.0 | pytz | 2025.2 | PyYAML | 6.0.3 |
| pyzmq | 27.1.0 | ray | 2.37.0 | référencement | 0.37.0 |
| regex | 2025.9.1 | requests | 2.32.5 | requests-oauthlib | 2.0.0 |
| requests-toolbelt | 1.0.0 | riche | 14.2.0 | rpds-py | 0.28.0 |
| s3transfer | 0.14.0 | safetensors | 0.7.0 | scikit-image | 0.25.2 |
| scikit-learn | 1.7.2 | scipy | 1.16.3 | transformateurs de phrases | 5.5.1 |
| sentencepiece | 0.2.1 | setuptools | 80.9.0 | shap | 0.51.0 |
| shellingham | 1.5.4 | six | 1.17.0 | découpeur | 0.0.8 |
| smart_open | 7.6.1 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.3.0 |
| fichier audio | 0.13.1 | soxr | 1.1.0 | spacy | 3.8.14 |
| spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 | SQLAlchemy | 2.0.43 |
| sqlparse | 0.5.5 | srsly | 2.5.3 | ssh-import-id | 5.11 |
| stack-data | 0.6.3 | stanio | 0.5.1 | starlette | 0.52.1 |
| statsmodels | 0.14.5 | strictyaml | 1.7.3 | sympy | 1.14.0 |
| tenacity | 9.1.2 | tensorboard | 2.20.0 | Serveur de données TensorBoard | 0.7.2 |
| tensorboardX (un outil de visualisation pour les réseaux de neurones) | 2.6.5 | textual | 8.2.7 | thinc | 8.3.13 |
| threadpoolctl | 3.5.0 | tifffile | 2025.10.4 | tiktoken | 0.13.0 |
| tokenize_rt | 6.2.0 | générateurs de jetons | 0.22.1 | tomli | 2.0.1 |
| torch | 2.12.0 | torcheval | 0.0.7 | Torchvision | 0.27.0 |
| tornado | 6.5.1 | tqdm | 4.67.1 | traitlets | 5.14.3 |
| Transformateurs | 4.57.6 | triton | 3.7.0 | typeguard | 4.3.0 |
| typer | 0.25.1 | typing-inspect | 0.9.0 | typing-inspection | 0.4.2 |
| typing_extensions | 4.15.0 | tzdata | 2026.2 | uc-micro-py | 1.0.3 |
| unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 2.5.0 | uuid_utils | 0.16.0 |
| uvicorn | 0.47.0 | virtualenv | 20.35.4 | wadllib | 1.3.6 |
| wasabi | 1.1.3 | wcwidth | 0.2.13 | weasel | 1.0.0 |
| Outil | 3.1.3 | wheel | 0.45.1 | chaque fois que | 0.7.3 |
| widgetsnbextension | 4.0.14 | enveloppé | 1.17.0 | xgboost | 3.2.0 |
| xgboost-ray | 0.1.19 | xxhash | 3.5.0 | yarl | 1.22.0 |
| zipp | 3.23.0 | zstandard | 0.25.0 |
Bibliothèques R
Les bibliothèques R sont identiques aux bibliothèques R dans Databricks Runtime 19.
bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.13)
Outre les bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 19, Databricks Runtime 19 ML contient les JAR suivants :
Clusters de CPU
| ID de groupe | ID d’artefact | 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 |
Clusters de GPU
| ID de groupe | ID d’artefact | Version |
|---|---|---|
| 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 |
Versions non prises en charge
Tip
Pour afficher les notes de publication des versions de Databricks Runtime qui ont atteint la fin de la prise en charge (EoS), consultez les notes de publication des versions de Databricks Runtime ayant atteint la fin de la prise en charge. Les versions d’EoS Databricks Runtime ont été supprimées et peuvent ne pas être mises à jour.