Databricks Runtime 16.1 머신 러닝용 (EoS)

메모

이 Databricks Runtime 버전에 대한 지원이 종료되었습니다. 지원 종료 날짜는 지원 종료 및 수명 종료 기록을 참조하세요. 지원되는 모든 Databricks Runtime 버전은 Databricks Runtime 릴리스 정보 버전 및 호환성을 참조하세요.

Databricks Runtime 16.1 for Machine Learning은 Databricks Runtime 16.1(EoS)를 기반으로 머신러닝 및 데이터 과학을 위한 즉시 사용 가능한 환경을 제공합니다. Databricks Runtime ML에는 TensorFlow, PyTorch 및 XGBoost를 비롯한 많은 인기 있는 기계 학습 라이브러리가 포함되어 있습니다. Databricks Runtime ML에는 기계 학습 파이프라인을 자동으로 학습시키는 도구인 AutoML포함되어 있습니다. Databricks Runtime ML은 TorchDistributor, DeepSpeed 및 Ray를 사용하는 분산 딥 러닝 교육도 지원합니다.

새로운 기능 및 개선 사항

Databricks Runtime 16.1 ML은 Databricks Runtime 16.1을 기반으로 빌드됩니다. Apache Spark MLlib 및 SparkR을 포함하여 Databricks Runtime 16.1의 새로운 기능과 관련된 자세한 내용은 Databricks Runtime 16.1(EoS) 릴리스 정보를 참조하세요.

시스템 환경

Databricks Runtime 16.1 ML의 시스템 환경은 다음과 같이 Databricks Runtime 16.1과 다릅니다.

  • GPU 클러스터의 경우 Databricks Runtime ML에는 다음 NVIDIA GPU 라이브러리가 포함됩니다.
    • 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

라이브러리

다음 섹션에서는 Databricks Runtime 16.1에 포함된 라이브러리와 다른 Databricks Runtime 16.1 ML에 포함된 라이브러리를 나열합니다.

이 섹션에서는 다음을 수행합니다.

최상위 계층 라이브러리

Databricks Runtime 16.1 ML에는 다음과 같은 최상위 계층 라이브러리포함됩니다.

Python 라이브러리

Databricks Runtime 16.1 ML은 Python 패키지 관리에 virtualenv 사용하며 많은 인기 있는 ML 패키지를 포함합니다.

다음 섹션에 지정된 패키지 외에도 Databricks Runtime 16.1 ML에는 다음 패키지도 포함됩니다.

  • hyperopt 0.2.9+db5
  • automl 1.29.0

로컬 Python 가상 환경에서 Databricks Runtime ML Python 환경을 재현하려면 requirements-16.1.txt 파일을 다운로드하고 pip install -r requirements-16.1.txt 실행합니다. 이 명령은 Databricks Runtime ML에서 사용하는 모든 open source 라이브러리를 설치하지만 databricks에서 개발한 라이브러리(예: databricks-automl, databricks-feature-engineering 또는 hyperopt Databricks 포크)를 설치하지 않습니다.

CPU 클러스터의 파이썬 라이브러리

도서관 버전 도서관 버전 도서관 버전
absl-py 1.0.0 가속 1.1.1 aiohttp 3.9.5
aiohttp-cors 0.7.0 aiosignal 1.2.0 alembic 1.13.3
주석 유형 0.7.0 애니오 4.2.0 argcomplete 3.5.0
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings (아르곤2-CFFI 바인딩) 21.2.0 화살 1.2.3
아스토르 0.8.1 에이에스티토큰 2.0.5 astunparse (파이썬 코드 분석 라이브러리) 1.6.3
async-lru 2.0.4 속성 23.1.0 오디오 읽기 3.0.1
자동 명령 2.2.2 애저 코어 1.31.0 azure-cosmos 4.3.1
azure-identity - 아이덴티티 1.18.0 Azure 스토리지 블롭 12.23.1 azure-storage-file-datalake (아주르 스토리지 파일 데이터레이크) 12.17.0
바벨 2.11.0 백오프 2.2.1 backports.tarfile 1.2.0
bcrypt (비크립트) 3.2.0 beautifulsoup4 4.12.3 검정 24.4.2
표백제 4.1.0 깜박이 1.7.0 행복 0.7.11
boto3 1.34.69 보토코어 1.34.69 Brotli 1.0.9
캐시툴즈 (cachetools) 5.3.3 카탈로그 2.0.10 범주형 인코더 2.6.3
서티피 2024년 6월 2일 cffi 1.16.0 챠데트 4.0.0
문자셋 정규화기 2.0.4 회로 차단기 2.0.0 클릭 8.1.7
cloudpathlib 0.19.0 cloudpickle (클라우드피클) 2.2.1 cmdstanpy 1.2.4
다채로운 0.5.6 컬러로그 6.8.2 통신 0.2.1
작곡가 0.27.0 과자 0.1.5 컨피그파서 5.2.0
contourpy (컨투어파이) 1.2.0 쿨네임 2.2.0 암호화 42.0.5
자전거 타는 사람 0.11.0 사이멤 2.0.10 사이톤 (Cython) 3.0.11
데사이트 1.8.1 데이터브릭스-오토ML-런타임 0.2.21 databricks-특징 공학 0.7.0
데이터브릭스 SDK (소프트웨어 개발 키트) 0.30.0 데이터셋 3.1.0 dbl-tempo 0.1.26
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.6.7 데코레이터 5.1.1
딥스피드 0.16.0 defusedxml (보안 취약점을 줄이기 위한 XML 파싱 라이브러리) 0.7.1 사용되지 않는 1.2.14
0.3.8 distlib (디스트립 라이브러리) 0.3.8 디엠-트리 0.1.8
도크스트링-투-마크다운 0.11 진입점 0.4 평가하다 0.4.3
실행 중 0.8.3 측면 개요 1.1.1 Farama-알림 0.0.4
fastjsonschema (파스트제이슨스키마) 2.21.1 패스트텍스트-휠 0.9.2 파일 잠금 3.13.1
플라스크 2.2.5 플랫 버퍼 24.3.25 폰트 도구 (fonttools) 4.51.0
FQDN 1.5.1 프로즌리스트 (frozenlist) 1.4.0 fsspec 2023.5.0
미래 0.18.3 가스트 0.4.0 GitDB (기트 데이터베이스) 4.0.11
GitPython 3.1.37 google-api-core (구글 API 핵심) 2.20.0 구글 인증 (google-auth) 2.21.0
google-auth-oauthlib (구글 인증 OAuth 라이브러리) 1.0.0 google-cloud-core (구글 클라우드 코어) 2.4.1 구글 클라우드 스토리지 2.10.0
google-crc32c (구글의 CRC32C 알고리즘) 1.6.0 구글 파스타 0.2.0 구글 재개 가능 미디어 2.7.2
googleapis-common-protos 1.65.0 gql (GraphQL의 약어) 3.5.0 graphql-core 3.2.4
그린렛 (greenlet) 3.0.1 grpcio (Python용 gRPC 패키지) 1.60.0 grpcio-status 1.60.0
gunicorn (구니콘) 20.1.0 gviz-api 1.10.0 체육관 0.28.1
h11 0.14.0 h5py 3.11.0 hjson 3.1.0
휴일 0.54 htmlmin 0.1.12 httpcore 1.0.5
httplib2 0.20.4 httpx 0.28.0 허깅페이스-허브 0.24.5
idna (국제화 도메인 이름) 3.7 이미지 해시 4.3.1 imageio 2.33.1
불균형 학습 0.12.3 importlib-metadata 6.0.0 importlib_resources 6.4.5
어미를 변화시키다 7.3.1 ipyflow-core 0.0.201 ipykernel 6.28.0
ipython 8.25.0 ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) 0.2.0 ipywidgets (아이파이위젯) 7.7.2
아이소데이트 (isodate) 0.6.1 isoduration 20.11.0 위험하다 2.2.0
jaraco.context 5.3.0 jaraco.펑크툴즈 4.0.1 jaraco.text 3.12.1
잭스-점피 1.0.0 Jedi 0.19.1 Jinja2 3.1.4
지터 0.8.0 jmespath 1.0.1 joblib (잡리브) 1.4.2
joblibspark 0.5.1 json5 0.9.6 jsonpatch (JSON 패치) 1.33
jsonpointer (JSON 포인터) 3.0.0 JSON 스키마 4.19.2 jsonschema 규격 2023년 7월 1일
주피터-이벤트 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.0 주피터 클라이언트 (jupyter_client) 8.6.0
주피터 코어 (jupyter_core) 5.7.2 jupyter_server (주피터 서버) 2.14.1 주피터_서버_터미널 0.4.4
주피터랩 (JupyterLab) 4.0.11 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab 서버 2.25.1
케라스 3.6.0 키위솔버 (kiwisolver) 1.4.4 langchain 0.3.8
langchain-core 0.2.41 langchain-텍스트-스플리터 0.2.4 언어 코드 3.4.1
langsmith 0.1.129 언어_데이터 1.2.0 launchpadlib (런치패드 라이브러리) 1.11.0
lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6 레이지 로더 0.4
libclang 15.0.6.1 librosa (리브로사) 0.10.2 lightgbm 4.5.0
번개 유틸리티 0.11.9 linkify-it-py 2.0.0 llvmlite 0.42.0
lz4 4.3.2 마코 (Mako) 1.2.0 마리사-트리 1.2.0
마크다운 3.4.1 마크다운-it-py 2.2.0 MarkupSafe (마크업세이프) 2.1.3
matplotlib (매트플롯립) 3.8.4 matplotlib-inline (매트플롯립-인라인) 0.1.6 맥케이브 0.7.0
mdit-py-plugins 0.3.0 mdurl 0.1.0 멤레이 1.14.0
미스튠 (Mistune) 2.0.4 ml-dtypes 0.4.1 mlflow-스키니 2.15.1
more-itertools (모어 이터툴즈) 10.3.0 mosaicml-cli 0.6.41 mosaicml 스트리밍 0.8.0
mpmath 1.3.0 msal 1.31.1 msal-extensions 1.2.0
메시지팩 (MessagePack) 1.1.0 멀티딕셔너리 6.0.4 다중 방법 1.12
다중 프로세스 0.70.16 머머하쉬 (뮤머하시) 1.0.11 mypy 1.10.0
mypy-extensions (마이파이-익스텐션) 1.0.0 namex 0.0.8 nb클라이언트 0.8.0
nbconvert 7.10.0 nbformat 5.9.2 nest-asyncio (파이썬 비동기 I/O 라이브러리) 1.6.0
네트워크엑스 3.2.1 닌자 1.11.1.1 nltk (자연언어처리 도구) 3.8.1
nodeenv 1.9.1 노트북 7.0.8 노트북_쉼 0.2.3
넘바 0.59.1 파이썬 라이브러리 numpy 1.26.4 nvidia-ml-py 12.560.30
oauthlib 3.2.0 오라클 클라우드 인프라스트럭처 (if "oci" refers to Oracle Cloud Infrastructure) 2.139.0 오픈AI 1.55.1
opencensus 0.11.4 OpenCensus-컨텍스트 (opencensus-context) 0.1.3 opentelemetry-api 1.28.2
opentelemetry-sdk (소프트웨어 개발 키트) 1.28.2 opentelemetry-semantic-conventions (오픈텔레메트리-시맨틱-컨벤션) 0.49b2 opt_einsum 3.4.0
옵트리 0.12.1 옵튜나 3.6.1 optuna-통합 3.6.0
orjson 3.10.12 덮어쓰기 7.4.0 포장 24.1
팬더 1.5.3 pandocfilters 1.5.0 판미코 (Paramiko라는 Python 라이브러리) 3.4.0
파르소 0.8.3 패스스펙 (pathspec) 0.10.3 희생양 0.5.6
pexpect (피엑스펙트) 4.8.0 피크 (phik) 0.12.4 베개 10.3.0
24.2 플랫폼 디렉터리 3.10.0 plotly (데이터 시각화 라이브러리) 5.22.0
플러기 1.0.0 pmdarima 2.0.4 강아지 1.8.2
포탈로커 2.10.1 프레시드 3.0.9 prometheus-client 0.14.1
프롬프트 툴킷 3.0.43 예언자 1.1.5 proto-plus 1.24.0
프로토버프 (protobuf) 4.24.1 psutil (시스템 및 프로세스 유틸리티용 Python 라이브러리) 5.9.0 psycopg2 2.9.3
PtyProcess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 py-cpuinfo (파이-씨피유인포) 9.0.0
py-spy 0.3.14 pyarrow 15.0.2 pyarrow-hotfix (긴급 수정 패치) 0.6
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.13.6
피콜로 0.0.65 pycparser 2.21 pydantic (파이썬 데이터 검증 및 설정 관리 라이브러리) 2.8.2
pydantic_core 2.20.1 pyflakes (파이플레이크스) 3.2.0 파이그먼츠 2.15.1
PyGObject 3.48.2 PyJWT 2.7.0 PyNaCl 1.5.0
pyodbc 5.0.1 pyOpenSSL 24.0.0 pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) 3.0.9
피라이트(pyright) 1.1.294 pytesseract (파이테서랙트) 0.3.10 python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) 2.9.0.post0
python 편집기 1.0.4 python-json-logger (파이썬에서 JSON을 사용하는 로깅 라이브러리) 2.0.7 파이썬-LSP-JSON-RPC 1.1.2
python-lsp-server (파이썬 LSP 서버) 1.10.0 python-snappy (파이썬에서 사용하는 Snappy 라이브러리) 0.6.1 파이툴콘피그 (pytoolconfig) 1.2.6
파이토치 레인저 (pytorch-ranger) 0.1.1 pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) 2024.1 PyWavelets 1.5.0
PyYAML 6.0.1 pyzmq 25.1.2 설문지 1.10.0
광선 2.35.0 참조 0.30.2 정규식 2023년 10월 3일
요청들 2.32.2 requests-oauthlib 1.3.1 rfc3339-validator (RFC3339 형식 검증기) 0.1.4
rfc3986-검증기 0.1.1 풍부한 / 부유한 13.3.5 밧줄 1.12.0
rpds-py 0.10.6 RSA (암호화 알고리즘) 4.9 ruamel.yaml 0.18.6
ruamel.yaml.clib 0.2.8 s3transfer 0.10.2 safetensors (세이프텐서) 0.4.4
scikit-image 0.23.2 scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) 1.4.2 scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) 1.13.1
바다에서 태어난 0.13.2 Send2Trash 1.8.2 문장 변환기 3.3.1
문장 조각 0.2.0 setuptools (셋업툴즈) 74.0.0 0.46.0
셸링엄 1.5.4 simplejson 3.17.6 6 1.16.0
슬라이서 0.0.8 스마트-오픈 5.2.1 스맵 5.0.0
스니피오 1.3.0 사운드 파일 0.12.1 수프 여과기 2.5
소크스 (soxr) 0.5.0.post1 스페이시 3.7.5 스페이시-레거시 3.0.12
스페이시-로거 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.30 sqlparse 0.4.2
진짜로 2.4.8 ssh-import-id 명령어 5.11 스택 데이터 0.2.0
스탄니오 0.5.1 statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) 0.14.2 sympy (심볼릭 수학 라이브러리) 1.13.1
표로 정리하다 0.9.0 유니코드에 뒤엉킨 0.2.0 끈기 8.2.2
텐서보드 2.18.0 tensorboard-data-server (텐서보드 데이터 서버) 0.7.2 텐서보드-plugin-profile 2.18.0
tensorboardX 2.6.2.2 텐서플로우 2.18.0 텐서플로우 에스티메이터 (tensorflow-estimator) 2.15.0
터칼라 (termcolor) 2.4.0 완료됨 0.17.1 텍스트의 0.87.1
tf_keras 2.18.0 씽크 8.2.5 threadpoolctl 2.2.0
tifffile (TIFF 파일을 읽기 위한 라이브러리) 2023년 4월 12일 tiktoken (틱토큰) 0.7.0 tinycss2 1.2.1
토크나이즈-RT 4.2.1 토크나이저 0.20.0 tomli 2.0.1
횃불 2.5.0+cpu 토치-옵티마이저 0.3.0 torcheval 0.0.7
torchmetrics 1.4.0.post0 토치비전 0.20.0+cpu 토네이도 6.4.1
tqdm 4.66.4 트레잇렛츠 (traitlets) 5.14.3 트랜스포머 4.46.3
타입가드 4.3.0 타이퍼 0.12.5 types-protobuf (타입스-프로토버프) 3.20.3
types-psutil 5.9.0 types-pytz 2023.3.1.1 types-PyYAML 6.0.0
유형-요청 2.31.0.0 types-세트업 도구 68.0.0.0 유형-여섯 1.16.0
types-urllib3 1.26.25.14 typing_extensions (타이핑 확장) 4.11.0 uc-micro-py 1.0.1
ujson (파이썬에서 JSON 직렬화를 위한 라이브러리) 5.10.0 무인 업그레이드 0.1 URI 템플릿 1.3.0
urllib3 1.26.16 유효성 검사기 0.34.0 virtualenv 20.26.2
비전 0.7.5 wadllib 1.3.6 와사비 1.1.3
wcwidth(문자의 너비를 계산하는 함수) 0.2.5 족제비 0.4.1 webcolors 24.8.0
웹인코딩스 0.5.1 웹소켓 클라이언트 (websocket-client) 1.8.0 웹소켓 11.0.3
도구 3.0.3 왓더패치 1.0.2 바퀴 0.43.0
단어구름 1.9.3 감싼 1.14.1 xgboost 2.0.3
xgboost-ray 0.1.19 xxhash 3.4.1 yapf 0.33.0
yarl 1.9.3 ydata 프로파일링 4.9.0 지프 3.17.0
zstd 1.5.5.1

Python 라이브러리의 GPU 클러스터에서의 사용

메모

PyTorch는 CUDA PyPI 종속성을 사용하여 Databricks Runtime 16.1 ML에 기본 제공되는 CUDA 라이브러리 버전 대신 CUDA 지원을 제공합니다.

도서관 버전 도서관 버전 도서관 버전
absl-py 1.0.0 가속 1.1.1 aiohttp 3.9.5
aiohttp-cors 0.7.0 aiosignal 1.2.0 주석 유형 0.7.0
애니오 4.2.0 argcomplete 3.5.0 argon2-cffi 21.3.0
argon2-cffi-bindings (아르곤2-CFFI 바인딩) 21.2.0 화살 1.2.3 아스토르 0.8.1
에이에스티토큰 2.0.5 astunparse (파이썬 코드 분석 라이브러리) 1.6.3 async-lru 2.0.4
속성 23.1.0 오디오 읽기 3.0.1 자동 명령 2.2.2
애저 코어 1.31.0 azure-cosmos 4.3.1 azure-identity - 아이덴티티 1.18.0
Azure 스토리지 블롭 12.23.1 azure-storage-file-datalake (아주르 스토리지 파일 데이터레이크) 12.17.0 바벨 2.11.0
백오프 2.2.1 backports.tarfile 1.2.0 bcrypt (비크립트) 3.2.0
beautifulsoup4 4.12.3 검정 24.4.2 표백제 4.1.0
깜박이 1.7.0 행복 0.7.11 boto3 1.34.69
보토코어 1.34.69 Brotli 1.0.9 캐시툴즈 (cachetools) 5.3.3
카탈로그 2.0.10 범주형 인코더 2.6.3 서티피 2024년 6월 2일
cffi 1.16.0 챠데트 4.0.0 문자셋 정규화기 2.0.4
회로 차단기 2.0.0 클릭 8.1.7 cloudpathlib 0.19.0
cloudpickle (클라우드피클) 2.2.1 cmdstanpy 1.2.4 다채로운 0.5.6
컬러로그 6.8.2 통신 0.2.1 작곡가 0.27.0
과자 0.1.5 컨피그파서 5.2.0 contourpy (컨투어파이) 1.2.0
쿨네임 2.2.0 암호화 42.0.5 자전거 타는 사람 0.11.0
사이멤 2.0.10 사이톤 (Cython) 3.0.11 데사이트 1.8.1
데이터브릭스-오토ML-런타임 0.2.21 databricks-특징 공학 0.7.0 데이터브릭스 SDK (소프트웨어 개발 키트) 0.30.0
데이터셋 3.1.0 dbl-tempo 0.1.26 dbus-python 1.3.2
debugpy 1.6.7 데코레이터 5.1.1 딥스피드 0.16.0
defusedxml (보안 취약점을 줄이기 위한 XML 파싱 라이브러리) 0.7.1 사용되지 않는 1.2.14 0.3.8
distlib (디스트립 라이브러리) 0.3.8 디엠-트리 0.1.8 도크스트링-투-마크다운 0.11
einops 0.8.0 진입점 0.4 평가하다 0.4.3
실행 중 0.8.3 측면 개요 1.1.1 Farama-알림 0.0.4
fastjsonschema (파스트제이슨스키마) 2.21.1 패스트텍스트-휠 0.9.2 파일 잠금 3.13.1
flash_attn 2.7.0 플라스크 2.2.5 플랫 버퍼 24.3.25
폰트 도구 (fonttools) 4.51.0 FQDN 1.5.1 프로즌리스트 (frozenlist) 1.4.0
fsspec 2023.5.0 미래 0.18.3 가스트 0.4.0
GitDB (기트 데이터베이스) 4.0.11 GitPython 3.1.37 google-api-core (구글 API 핵심) 2.20.0
구글 인증 (google-auth) 2.21.0 google-auth-oauthlib (구글 인증 OAuth 라이브러리) 1.0.0 google-cloud-core (구글 클라우드 코어) 2.4.1
구글 클라우드 스토리지 2.10.0 google-crc32c (구글의 CRC32C 알고리즘) 1.6.0 구글 파스타 0.2.0
구글 재개 가능 미디어 2.7.2 googleapis-common-protos 1.65.0 gql (GraphQL의 약어) 3.5.0
graphql-core 3.2.4 그린렛 (greenlet) 3.0.1 grpcio (Python용 gRPC 패키지) 1.60.0
grpcio-status 1.60.0 gunicorn (구니콘) 20.1.0 gviz-api 1.10.0
체육관 0.28.1 h11 0.14.0 h5py 3.11.0
hjson 3.1.0 휴일 0.54 htmlmin 0.1.12
httpcore 1.0.5 httplib2 0.20.4 httpx 0.27.2
허깅페이스-허브 0.24.5 idna (국제화 도메인 이름) 3.7 이미지 해시 4.3.1
imageio 2.33.1 불균형 학습 0.12.3 importlib-metadata 6.0.0
importlib_resources 6.4.5 어미를 변화시키다 7.3.1 ipyflow-core 0.0.201
ipykernel 6.28.0 ipython 8.25.0 ipython-genutils (아이파이썬 젠유틸스) 0.2.0
ipywidgets (아이파이위젯) 7.7.2 아이소데이트 (isodate) 0.6.1 isoduration 20.11.0
위험하다 2.2.0 jaraco.context 5.3.0 jaraco.펑크툴즈 4.0.1
jaraco.text 3.12.1 잭스-점피 1.0.0 Jedi 0.19.1
Jinja2 3.1.4 지터 0.8.0 jmespath 1.0.1
joblib (잡리브) 1.4.2 joblibspark 0.5.1 json5 0.9.6
jsonpatch (JSON 패치) 1.33 jsonpointer (JSON 포인터) 3.0.0 JSON 스키마 4.19.2
jsonschema 규격 2023년 7월 1일 주피터-이벤트 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.0
주피터 클라이언트 (jupyter_client) 8.6.0 주피터 코어 (jupyter_core) 5.7.2 jupyter_server (주피터 서버) 2.14.1
주피터_서버_터미널 0.4.4 주피터랩 (JupyterLab) 4.0.11 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab 서버 2.25.1 케라스 3.6.0 키위솔버 (kiwisolver) 1.4.4
langchain 0.3.8 langchain-core 0.2.41 langchain-텍스트-스플리터 0.2.4
언어 코드 3.4.1 langsmith 0.1.129 언어_데이터 1.2.0
launchpadlib (런치패드 라이브러리) 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6
레이지 로더 0.4 libclang 15.0.6.1 librosa (리브로사) 0.10.2
lightgbm 4.5.0 번개 유틸리티 0.11.9 linkify-it-py 2.0.0
llvmlite 0.42.0 lz4 4.3.2 마코 (Mako) 1.2.0
마리사-트리 1.2.0 마크다운 3.4.1 마크다운-it-py 2.2.0
MarkupSafe (마크업세이프) 2.1.3 matplotlib (매트플롯립) 3.8.4 matplotlib-inline (매트플롯립-인라인) 0.1.6
맥케이브 0.7.0 mdit-py-plugins 0.3.0 mdurl 0.1.0
멤레이 1.14.0 미스튠 (Mistune) 2.0.4 ml-dtypes 0.4.1
mlflow-스키니 2.15.1 more-itertools (모어 이터툴즈) 10.3.0 mosaicml-cli 0.6.41
mosaicml 스트리밍 0.8.0 mpmath 1.3.0 msal 1.31.1
msal-extensions 1.2.0 메시지팩 (MessagePack) 1.1.0 멀티딕셔너리 6.0.4
다중 방법 1.12 다중 프로세스 0.70.16 머머하쉬 (뮤머하시) 1.0.11
mypy 1.10.0 mypy-extensions (마이파이-익스텐션) 1.0.0 namex 0.0.8
nb클라이언트 0.8.0 nbconvert 7.10.0 nbformat 5.9.2
nest-asyncio (파이썬 비동기 I/O 라이브러리) 1.6.0 네트워크엑스 3.2.1 닌자 1.11.1.1
nltk (자연언어처리 도구) 3.8.1 nodeenv 1.9.1 노트북 7.0.8
노트북_쉼 0.2.3 넘바 0.59.1 파이썬 라이브러리 numpy 1.26.4
엔비디아-cublas-cu12 12.4.5.8 nvidia-cuda-cupti-cu12 (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 오라클 클라우드 인프라스트럭처 (if "oci" refers to Oracle Cloud Infrastructure) 2.139.0
오픈AI 1.55.1 opencensus 0.11.4 OpenCensus-컨텍스트 (opencensus-context) 0.1.3
opentelemetry-api 1.28.2 opentelemetry-sdk (소프트웨어 개발 키트) 1.28.2 opentelemetry-semantic-conventions (오픈텔레메트리-시맨틱-컨벤션) 0.49b2
opt_einsum 3.4.0 옵트리 0.12.1 옵튜나 3.6.1
optuna-통합 3.6.0 orjson 3.10.12 덮어쓰기 7.4.0
포장 24.1 팬더 1.5.3 pandocfilters 1.5.0
판미코 (Paramiko라는 Python 라이브러리) 3.4.0 파르소 0.8.3 패스스펙 (pathspec) 0.10.3
희생양 0.5.6 pexpect (피엑스펙트) 4.8.0 피크 (phik) 0.12.4
베개 10.3.0 24.2 플랫폼 디렉터리 3.10.0
plotly (데이터 시각화 라이브러리) 5.22.0 플러기 1.0.0 pmdarima 2.0.4
강아지 1.8.2 포탈로커 2.10.1 프레시드 3.0.9
prometheus-client 0.14.1 프롬프트 툴킷 3.0.43 예언자 1.1.5
proto-plus 1.24.0 프로토버프 (protobuf) 4.24.1 psutil (시스템 및 프로세스 유틸리티용 Python 라이브러리) 5.9.0
psycopg2 2.9.3 PtyProcess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
py-cpuinfo (파이-씨피유인포) 9.0.0 py-spy 0.3.14 pyarrow 15.0.2
pyarrow-hotfix (긴급 수정 패치) 0.6 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pybind11 2.13.6 피콜로 0.0.65 pycparser 2.21
pydantic (파이썬 데이터 검증 및 설정 관리 라이브러리) 2.8.2 pydantic_core 2.20.1 pyflakes (파이플레이크스) 3.2.0
파이그먼츠 2.15.1 PyGObject 3.48.2 PyJWT 2.7.0
PyNaCl 1.5.0 pyodbc 5.0.1 pyOpenSSL 24.0.0
pyparsing (파이썬 파싱 라이브러리) 3.0.9 피라이트(pyright) 1.1.294 pytesseract (파이테서랙트) 0.3.10
python-dateutil (파이썬 날짜 유틸) 2.9.0.post0 python 편집기 1.0.4 python-json-logger (파이썬에서 JSON을 사용하는 로깅 라이브러리) 2.0.7
파이썬-LSP-JSON-RPC 1.1.2 python-lsp-server (파이썬 LSP 서버) 1.10.0 python-snappy (파이썬에서 사용하는 Snappy 라이브러리) 0.6.1
파이툴콘피그 (pytoolconfig) 1.2.6 파이토치 레인저 (pytorch-ranger) 0.1.1 pytz (파이썬의 타임존 계산을 위한 라이브러리) 2024.1
PyWavelets 1.5.0 PyYAML 6.0.1 pyzmq 25.1.2
설문지 1.10.0 광선 2.35.0 참조 0.30.2
정규식 2023년 10월 3일 요청들 2.32.2 requests-oauthlib 1.3.1
rfc3339-validator (RFC3339 형식 검증기) 0.1.4 rfc3986-검증기 0.1.1 풍부한 / 부유한 13.3.5
밧줄 1.12.0 rpds-py 0.10.6 RSA (암호화 알고리즘) 4.9
ruamel.yaml 0.18.6 ruamel.yaml.clib 0.2.8 s3transfer 0.10.2
safetensors (세이프텐서) 0.4.4 scikit-image 0.23.2 scikit-learn (파이썬 머신러닝 라이브러리) 1.4.2
scipy (과학 컴퓨팅 라이브러리) 1.13.1 바다에서 태어난 0.13.2 Send2Trash 1.8.2
문장 변환기 3.3.1 문장 조각 0.2.0 setuptools (셋업툴즈) 74.0.0
0.46.0 셸링엄 1.5.4 simplejson 3.17.6
6 1.16.0 슬라이서 0.0.8 스마트-오픈 5.2.1
스맵 5.0.0 스니피오 1.3.0 사운드 파일 0.12.1
수프 여과기 2.5 소크스 (soxr) 0.5.0.post1 스페이시 3.7.5
스페이시-레거시 3.0.12 스페이시-로거 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.30
sqlparse 0.4.2 진짜로 2.4.8 ssh-import-id 명령어 5.11
스택 데이터 0.2.0 스탄니오 0.5.1 statsmodels (파이썬 통계 모형 라이브러리) 0.14.2
sympy (심볼릭 수학 라이브러리) 1.13.1 표로 정리하다 0.9.0 유니코드에 뒤엉킨 0.2.0
끈기 8.2.2 텐서보드 2.17.0 tensorboard-data-server (텐서보드 데이터 서버) 0.7.2
텐서보드-plugin-profile 2.18.0 tensorboardX 2.6.2.2 텐서플로우 2.18.0
텐서플로우 에스티메이터 (tensorflow-estimator) 2.15.0 터칼라 (termcolor) 2.4.0 완료됨 0.17.1
텍스트의 0.87.1 tf_keras 2.17.0 씽크 8.2.5
threadpoolctl 2.2.0 tifffile (TIFF 파일을 읽기 위한 라이브러리) 2023년 4월 12일 tiktoken (틱토큰) 0.7.0
tinycss2 1.2.1 토크나이즈-RT 4.2.1 토크나이저 0.20.0
tomli 2.0.1 횃불 2.5.0+cu124 토치-옵티마이저 0.3.0
torcheval 0.0.7 torchmetrics 1.4.0.post0 토치비전 0.20.0+cu124
토네이도 6.4.1 tqdm 4.66.4 트레잇렛츠 (traitlets) 5.14.3
트랜스포머 4.46.3 트리톤 3.1.0 타입가드 4.3.0
타이퍼 0.14.0 types-protobuf (타입스-프로토버프) 3.20.3 types-psutil 5.9.0
types-pytz 2023.3.1.1 types-PyYAML 6.0.0 유형-요청 2.31.0.0
types-세트업 도구 68.0.0.0 유형-여섯 1.16.0 types-urllib3 1.26.25.14
typing_extensions (타이핑 확장) 4.11.0 uc-micro-py 1.0.1 ujson (파이썬에서 JSON 직렬화를 위한 라이브러리) 5.10.0
무인 업그레이드 0.1 URI 템플릿 1.3.0 urllib3 1.26.16
유효성 검사기 0.34.0 virtualenv 20.26.2 비전 0.7.5
wadllib 1.3.6 와사비 1.1.3 wcwidth(문자의 너비를 계산하는 함수) 0.2.5
족제비 0.4.1 webcolors 24.8.0 웹인코딩스 0.5.1
웹소켓 클라이언트 (websocket-client) 1.8.0 웹소켓 11.0.3 도구 3.0.3
왓더패치 1.0.2 바퀴 0.43.0 단어구름 1.9.3
감싼 1.14.1 xgboost 2.0.3 xgboost-ray 0.1.19
xxhash 3.4.1 yapf 0.33.0 yarl 1.9.3
ydata 프로파일링 4.9.0 지프 3.17.0 zstd 1.5.5.1

R 라이브러리

R 라이브러리는 Databricks Runtime 16.1의 R 라이브러리 동일합니다.

Java 및 Scala 라이브러리(Scala 2.12 클러스터)

Databricks Runtime 16.1의 Java 및 Scala 라이브러리 외에도 Databricks Runtime 16.1 ML에는 다음 JAR이 포함됩니다.

CPU 클러스터

그룹 아이디 아티팩트 ID 버전
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 텐서플로우 커넥터_2.12 1.15.0

GPU 클러스터

그룹 아이디 아티팩트 ID 버전
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 텐서플로우 커넥터_2.12 1.15.0