You can install tqdm into Databricks just like you would locally - using PyPI and pip.
So in a notebook cell, run:
pip install tqdm

Then you can import and use tqdm as normal:
```python
from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(10000)):
    ...
```

Databricks has PyPI access, so this will download and install tqdm (and its dependencies) correctly.
The one slight caveat is that tqdm uses some terminal features to get a progress bar. In a notebook this falls back to just printing . characters - so you get a basic progress indicator but no bar. For most use cases this is sufficient though, and allows the useful tqdm features like auto-scaling eta and progress percentages.
คุณสามารถติดตั้ง tqdm ลงใน Databricks ได้เหมือนกับที่คุณทำในเครื่อง - โดยใช้ PyPI และ pip ดังนั้นในเซลล์โน้ตบุ๊ก ให้รัน: pip install tqdm จากนั้นคุณสามารถนำเข้าและใช้ tqdm ได้ตามปกติ: ```python จาก tqdm import tqdm for i in tqdm(range(10000)): ... ``` Databricks มีการเข้าถึง PyPI ดังนั้นจะเป็นการดาวน์โหลดและติดตั้ง tqdm (และการอ้างอิง) อย่างถูกต้อง ข้อแม้เล็กน้อยประการหนึ่งคือ tqdm ใช้คุณสมบัติเทอร์มินัลบางอย่างเพื่อรับแถบความคืบหน้า ในสมุดบันทึก สิ่งนี้จะกลับไปเป็นเพียงการพิมพ์ ตัวละคร - ดังนั้นคุณจะได้รับตัวบ่งชี้ความคืบหน้าขั้นพื้นฐาน แต่ไม่มีแถบ สำหรับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่ ก็เพียงพอแล้ว และอนุญาตให้ใช้ฟีเจอร์ tqdm ที่มีประโยชน์ เช่น การปรับขนาดอัตโนมัติและเปอร์เซ็นต์ความคืบหน้า
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence