Ambiente de GPU sem servidor versão 5 (Beta)

Esta página descreve as informações de ambiente do sistema para o ambiente de GPU sem servidor versão 5.

O ambiente de GPU 5 sem servidor é criado com base no ambiente sem servidor 5 (CPU). Veja as novidades no ambiente sem servidor 5 (CPU). Ele inclui dois ambientes diferentes:

• Ambiente base padrão: um ambiente mínimo com API de cliente estável.
• Ambiente de IA do Databricks: um ambiente com pacotes de runtime comuns e pacotes específicos do aprendizado de máquina em GPUs.

Para garantir a compatibilidade com o aplicativo, as cargas de trabalho de GPU sem servidor usam uma API com versão, conhecida como a versão do ambiente, que permanece compatível com versões de servidor mais recentes.

Você pode selecionar a versão do ambiente usando o painel lateral do Environment em seus notebooks sem servidor. Consulte Configurar a computação de GPU sem servidor.

Novos recursos e melhorias

Na versão 5, o Databricks está fornecendo um ambiente mínimo que dá suporte apenas à API de GPU sem servidor, às dependências do Databricks e ao MLflow. Os usuários podem personalizar o ambiente de acordo com suas necessidades. O ambiente base padrão na versão 5 não inclui determinados pacotes presentes no ambiente da CPU, a fim de fornecer um ambiente de GPU funcional mínimo. Os usuários que desejam um ambiente completo com bibliotecas de IA abrangentes devem usar o ambiente de IA do Databricks.

Pacotes adicionados ao ambiente de IA do Databricks

Os novos pacotes a seguir foram adicionados ao ambiente de IA do Databricks na versão 5:

• catboost 1.2.8
• trl 0.23.0
• unsloth 2025.11.3
• vllm 0.13.0
• omegaconf 2.3.0
• statsmodels 0.14.4
• networkx 3.4.2

Pacotes removidos do ambiente de IA do Databricks

Os seguintes pacotes foram removidos do ambiente de IA do Databricks na versão 5:

• spacy
• sentencepiece

Pacotes não incluídos no ambiente base

Os seguintes pacotes não estão incluídos no ambiente base, mas permanecem disponíveis no ambiente da CPU:

• scipy
• seaborn
• scikit-learn

Os seguintes pacotes não estão incluídos no ambiente base, mas permanecem disponíveis no ambiente de IA do Databricks:

• flash-attention
• torch
• torchvision

Com base nos comentários do cliente que solicitam controle sobre o controle de versão do PyTorch, torch não está incluído no ambiente base da versão 5. Isso permite que você instale a versão que melhor se ajusta à sua carga de trabalho. Para usar uma versão testada pelo Databricks, execute %pip install torch==2.9.0 em uma célula do notebook ou instale torch==2.9.0 usando a seção Dependências do painel lateral ambiente .

Ambiente do sistema

• Sistema operacional: Ubuntu 24.04.2 LTS
• Python: 3.12.3
• Databricks Connect: 18.0.0
• Kit de ferramentas do NVIDIA CUDA: 12.9

Bibliotecas do Python instaladas

Ambiente base padrão

Para reproduzir o ambiente de GPU sem servidor 5 em seu ambiente virtual python local, baixe o arquivo requirements-env-gpu-5.txt e execute pip install -r requirements-env-gpu-5.txt. Esse comando instala todas as bibliotecas de software livre do ambiente sem servidor 5.

Ambiente de IA

O ambiente de IA inclui todos os pacotes do ambiente base padrão, bem como os seguintes pacotes. Esse ambiente inclui pyTorch e bibliotecas abrangentes de machine learning:

• torch 2.9.0
• torchvision 0.24.0
• flash_attn 2.8.3
• catboost 1.2.8
• langchain 0.3.27
• lightgbm 4.6.0
• openai 2.7.0
• optuna 4.5.0
• pytorch-lightning 2.5.4
• ray 2.51.1
• scikit-learn 1.6.1
• scipy 1.15.3
• seaborn 0.13.2
• sentence-transformers 5.1.2
• transformers 4.57.1
• trl 0.23.0
• unsloth 2025.11.3
• vllm 0.13.0
• xgboost 3.0.4

Para reproduzir o ambiente de IA V5 em seu ambiente virtual do Python local, baixe o arquivo requirements-ai-gpu-5.txt e execute pip install -r requirements-ai-gpu-5.txt. Esse comando instala todas as bibliotecas de software livre do ambiente de IA.