Yandex Cloud
  • Сервисы
  • Решения
  • Почему Yandex Cloud
  • Сообщество
  • Тарифы
  • Документация
  • Связаться с нами
Подключиться
Language / Region
© 2022 ООО «Яндекс.Облако»
Yandex DataSphere
  • Начало работы
  • Пошаговые инструкции
    • Все инструкции
    • Управление проектом
      • Создание проекта
      • Выбор версии Python
      • Установка зависимостей
      • Управление вычислительными ресурсами
      • Настроить ограничения вычислений для проекта
      • Настроить ограничения вычислений для каталога
      • Изменение размера хранилища проекта
      • Изменение имени или описания
      • Удаление ноутбука или проекта
    • Поделиться ноутбуком
      • Публикация ноутбука
      • Экспорт проекта
    • Работа с ноутбуком
      • Запуск примеров кода в ноутбуке
      • Версионирование. Работа с контрольными точками
      • Очистка состояния интерпретатора
      • Работа с Git
    • Управление Docker‑образами
      • Docker-образ для проекта
      • Docker-образ в ячейке
    • Подключение к источникам данных
      • Подключение к базе данных ClickHouse
      • Подключение к базе данных PostgreSQL
      • Подключение к хранилищу S3
    • Настройка интеграции с Data Proc
    • Работа с приватными данными
      • Создание секрета
      • Вызов секрета
      • Изменение секрета
      • Копирование секрета
      • Удаление секрета
    • Запуск распределенного обучения
    • Развертывание эксплуатации моделей
      • Создание ноды из ячейки с кодом на Python
      • Настройка окружения ноды
      • Запросы в ноды
  • Концепции
    • Обзор
    • Проект
    • Список предустановленного ПО
    • Доступные команды
    • Служебные команды #pragma
    • Конфигурации вычислительных ресурсов
    • Интеграция с системами контроля версий и данных
    • Сохранение состояния
    • Интеграция с Data Proc
    • Фоновые операции
    • Датасеты
    • Хранение приватных данных
    • Развертывание эксплуатации моделей
    • Использование TensorBoard в DataSphere
    • Распределенное обучение
    • Управление расходами
    • Квоты и лимиты
  • Ранний доступ
    • Обзор
    • Специальные фоновые операции
  • Практические руководства
    • Все руководства
    • Знакомство с DataSphere
    • Голосовая биометрия
    • Оценка качества STT моделей
    • Разметка аудио
    • Классификация изображений на видеокадрах
  • Справочник API
    • Аутентификация в API
    • gRPC (англ.)
      • Overview
      • AppTokenService
      • FolderBudgetService
      • NodeService
      • ProjectDataService
      • ProjectService
      • OperationService
    • REST (англ.)
      • Overview
      • AppToken
        • Overview
        • validate
      • FolderBudget
        • Overview
        • get
        • set
      • Node
        • Overview
        • execute
      • Project
        • Overview
        • create
        • delete
        • execute
        • get
        • getCellOutputs
        • getNotebookMetadata
        • getStateVariables
        • getUnitBalance
        • list
        • open
        • setUnitBalance
        • update
  • Управление доступом
  • Правила тарификации
  • Публичные материалы
  • Релизы
  • Вопросы и ответы
  1. Концепции
  2. Список предустановленного ПО

Список предустановленного ПО

Статья создана
Yandex.Cloud
,
улучшена
spinagon
  • Список предустановленных пакетов
  • Версии пакетов
  • Обновление

В DataSphere уже предустановлены пакеты для анализа данных и машинного обучения. Если какого-то пакета вам не хватает, вы можете установить его прямо из ячейки ноутбука.

Список предустановленных пакетов

A-E
  • absl-py
  • addict
  • antlr4-python3-runtime
  • appdirs
  • argon2-cffi
  • asn1crypto
  • astor
  • asttokens
  • async-generator
  • atpublic
  • attrs
  • audioread
  • autograd
  • aws-sam-translator
  • aws-xray-sdk
  • backcall
  • bcrypt
  • BeautifulSoup4
  • bleach
  • blis
  • boto
  • boto3
  • botocore
  • Bottleneck
  • cached-property
  • cachetools
  • catalogue
  • CatBoost
  • certifi
  • CFFI
  • cfn-lint
  • chardet
  • Click
  • cloud-ml
  • cloudpickle
  • colorama
  • commonmark
  • configobj
  • configparser
  • cryptography
  • cycler
  • cymem
  • Cython
  • Dask
  • dataclasses
  • DAWG-Python
  • decorator
  • defusedxml
  • dill
  • distro
  • docker
  • docopt
  • docutils
  • dpath
  • DVC
  • ecdsa
  • enot
  • enot-core
  • enot-utils
  • entrypoints
  • executing
F-L
  • fairseq
  • fastai
  • fastprogress
  • filelock
  • flatten-json
  • flufl.lock
  • FSSPEC
  • funcy
  • future
  • gast
  • Gensim
  • gitdb
  • GitPython
  • google-api-core
  • Google API Python Client
  • googleapis-common-protos
  • google-auth
  • google-auth-httplib2
  • googledrivedownloader
  • google-pasta
  • grandalf
  • Graphviz
  • gRPCio
  • h5py
  • httplib2
  • hydra-core
  • idna
  • importlib-metadata
  • importlib-resources
  • iniconfig
  • ipykernel
  • ipystate
  • ipython
  • ipywidgets
  • jax
  • jaxlib
  • jedi
  • Jinja2
  • jmespath
  • joblib
  • jsondiff
  • jsonpatch
  • jsonpath-ng
  • jsonpickle
  • jsonpointer
  • jsonschema
  • junit-xml
  • jupyter-client
  • jupyter-core
  • jupyterlab-pygments
  • kaggle
  • Keras
  • Keras-Applications
  • Keras-Preprocessing
  • keyring
  • keyrings.alt
  • kiwisolver
  • librosa
  • LightGBM
  • littleutils
  • llvmlite
M-P
  • Markdown
  • MarkupSafe
  • Matplotlib
  • midi2audio
  • mistune
  • ml-kernel
  • MMCV-full
  • mmdet
  • mmpycocotools
  • Mock
  • more-itertools
  • Moto
  • murmurhash
  • music21
  • nanotime
  • nbclient
  • nbconvert
  • nbformat
  • nest-asyncio
  • NetworkX
  • NLTK
  • notebook
  • numba
  • NumExpr
  • NumPy
  • nvidia-ml-py3
  • nvidia-smi
  • oauth2client
  • OmegaConf
  • OpenCV-Python
  • opt-einsum
  • packaging
  • Pandas
  • pandocfilters
  • Paramiko
  • parso
  • pathspec
  • Pexpect
  • pickleshare
  • Pillow
  • pip
  • Plac
  • plotly
  • pluggy
  • ply
  • Pooch
  • portalocker
  • preshed
  • prometheus-client
  • promise
  • prompt-toolkit
  • protobuf
  • psutil
  • Ptyprocess
  • py
  • PyArrow
  • pyasn1
  • pyasn1-modules
  • pybase64
  • pycparser
  • PyCrypto
  • PycURL
  • pydot
  • Pygments
  • PyGObject
  • pygtrie
  • pymorphy2
  • pymorphy2-dicts-ru
  • Pympler
  • PyNaCl
  • PyParsing
  • Pyrsistent
  • pytest
  • python-apt
  • python-dateutil
  • python-jose
  • python-slugify
  • pytorch-ranger
  • pytz
  • pyxdg
  • PyYAML
  • PyZMQ
R-Z
  • regex
  • Requests
  • resampy
  • responses
  • retrying
  • Rich
  • RSA
  • ruamel.yaml
  • ruamel.yaml.clib
  • S3Fs
  • s3transfer
  • sacrebleu
  • sacremoses
  • scikit-learn
  • Scipy
  • scp
  • SecretStorage
  • Send2Trash
  • sentencepiece
  • setuptools
  • SharedArray
  • shortuuid
  • shtab
  • Six
  • slugify
  • smart-open
  • smmap
  • sorcery
  • sounddevice
  • SoundFile
  • soupsieve
  • spaCy
  • srsly
  • sshpubkeys
  • stt-metrics
  • tabulate
  • tblib
  • tensorboard
  • tensorboardX
  • TensorFlow
  • TensorFlow Datasets
  • tensorflow-estimator
  • tensorflow-gpu
  • tensorflow-metadata
  • termcolor
  • terminado
  • terminaltables
  • testpath
  • text-unidecode
  • thinc
  • Tokenizers
  • toml
  • Torch
  • torch-optimizer
  • torchvision
  • Tornado
  • tqdm
  • Traitlets
  • Transformers
  • typing-extensions
  • unattended-upgrades
  • uritemplate
  • urllib3
  • Virtualenv
  • Voluptuous
  • wasabi
  • wcwidth
  • webcolors
  • webencodings
  • websocket-client
  • Werkzeug
  • wget
  • wheel
  • widgetsnbextension
  • wrapt
  • XGBoost
  • xmltodict
  • xxhash
  • YaDisk
  • yapf
  • zc.lockfile
  • zipp

Версии пакетов

Чтобы посмотреть версию установленного пакета, выполните в ячейке ноутбука команду:

%pip show <Имя пакета>

Чтобы посмотреть список установленных пакетов и их версии, выполните в ячейке ноутбука команду:

%pip list

По умолчанию в проектах DataSphere используется Python 3.8. Если вам нужен Python 3.7, воспользуйтесь инструкцией Выбор версии Python.

Обновление

Все предустановленные пакеты можно как обновить до более поздней версии, так и откатить к более ранней.
Обновленные версии будут сохраняться при смене окружений и перезапусках проекта.

Чтобы обновить библиотеку до последней версии, выполните в ячейке ноутбука команду:

%pip install <название библиотеки> -U

Например, для обновления TensorFlow до последней версии нужно выполнить команду:

%pip install tensorflow -U

Чтобы обновить библиотеку до конкретной версии, выполните в ячейке ноутбука команду:

%pip install <название библиотеки>==<версия>

Например:

%pip install tensorflow==2.3.1

Обратите внимание, что версия TensorFlow, установленная по умолчанию, зависит от выбранной версии Python. В проектах с Python 3.7 устанавливается TensorFlow 1.15, с Python 3.8 — TensorFlow 2.6.

Важно

Обновление предустановленной библиотеки может привнести в нее новые типы данных, которые не поддерживаются в DataSphere и не версионируются. При выполнении ячеек с такими типами вы увидите предупреждение. В этом случае необходимо сообщить в техническую поддержку, какие библиотеки были обновлены и какие типы данных не поддерживаются, а для корректной работы версионирования следует откатить версию библиотеки.

См. также

  • Установка зависимостей
  • Конфигурации вычислительных ресурсов
  • Квоты и лимиты в DataSphere
  • Пошаговые инструкции для DataSphere

Была ли статья полезна?

Language / Region
© 2022 ООО «Яндекс.Облако»
В этой статье:
  • Список предустановленных пакетов
  • Версии пакетов
  • Обновление