Entorno de GPU sin servidor versión 5 (versión preliminar)

Importante

Esta característica está en versión preliminar pública.

En esta página se describe la información del entorno del sistema para el entorno de GPU sin servidor versión 5. Esta oferta de computación forma parte del entorno de ejecución de IA, que está diseñado para cargas de trabajo modernas de aprendizaje profundo e inteligencia artificial.

El entorno de GPU sin servidor 5 se basa en el entorno sin servidor 5 (CPU). Consulte las novedades del entorno sin servidor 5 (CPU). Incluye el siguiente entorno:

Para garantizar la compatibilidad con la aplicación, las cargas de trabajo de GPU sin servidor usan una API con versiones, conocida como versión del entorno, que sigue siendo compatible con versiones más recientes del servidor.

Puede seleccionar un entorno base que incluya esta versión del entorno mediante el panel lateral Entorno en los cuadernos sin servidor. Consulte Interactive (Notebooks) (Interactivo [Cuadernos]).

Nuevas características y mejoras

En la versión 5, Databricks proporciona un entorno mínimo que solo admite la API de GPU sin servidor, las dependencias de Databricks y MLflow. Los usuarios pueden personalizar el entorno a sus necesidades. El entorno base predeterminado de la versión 5 no incluye determinados paquetes presentes en el entorno de CPU, con el fin de proporcionar un entorno de GPU funcional mínimo. Los usuarios que quieran un entorno completo con bibliotecas de INTELIGENCIA ARTIFICIAL completas deben usar el entorno de inteligencia artificial de Databricks.

Instalaciones de paquetes más rápidas con %uv pip

7 de mayo de 2026

Ahora puede usar el comando %uv pip magic en cuadernos sin servidor como alternativa más rápida a %pip para la administración de paquetes de Python. %uv pip está alimentado por el administrador de paquetes uv y comparte el mismo entorno virtual de cuaderno que %pip. Consulte Instalación más rápida con %uv pip.

Actualizaciones de API

11 de mayo de 2026

API de Python de GPU sin servidor actualizada a la versión 0.5.17

La API 0.5.17 sin servidor de GPU Python incluye las siguientes actualizaciones de API:

  • Correcciones de errores:
    • La API ahora recurre a capacidad de cómputo bajo demanda cuando las opciones del grupo de GPU no están disponibles, lo que evita fallos de las cargas de trabajo durante las interrupciones del servicio.
    • Los errores de creación de cargas de trabajo ahora incluyen el cuerpo de respuesta completo del servidor para una solución de problemas más rápida.
    • Se han mejorado los mensajes de error para el uso incorrecto del decorador @distributed.
    • Ahora se admiten las ejecuciones anidadas de MLflow en la ejecución local @distributed(remote=False). La ejecución dentro de una ejecución activa de MLflow ahora crea una ejecución secundaria anidada en lugar de terminar la ejecución principal existente.
  • Nuevas características:
    • Registros locales más limpios: de forma predeterminada, los registros de nivel de información de métricas del sistema se suprimen durante la ejecución local para reducir el ruido del registro.

24 de abril de 2026

API de Python gpu sin servidor actualizada a 0.5.16

La API 0.5.16 sin servidor de GPU Python incluye las siguientes actualizaciones de API:

  • Nuevas características:
    • Se ha agregado UCVolumeDataset, un Torch IterableDataset que transmite archivos desde un volumen montado en FUSE del Unity Catalog. Las listas de archivos se particionan automáticamente entre los rangos distribuidos y los procesos de DataLoader, de modo que cada (rank, worker) par recibe un segmento no superpuesto.
    • La API de GPU sin servidor ahora admite el tipo de acelerador 1xH100 para cargas de trabajo únicas de H100.
    • Se ha reducido el ruido del registro de PySpark y Py4J durante la ejecución local. El mensaje del directorio de registro se registra ahora en el nivel de depuración en vez de imprimirse.

14 de abril de 2026

API de Python de GPU sin servidor actualizada a 0.5.15

La API 0.5.15 sin servidor de GPU Python incluye las siguientes actualizaciones de API:

  • Nuevas características:
    • Se ha agregado la propagación de registros a MLflow para las ejecuciones locales de la API de GPU sin servidor. Los registros de entrenamiento de las ejecuciones locales ahora se cargan automáticamente en MLflow.
  • Correcciones de errores:
    • Cuando PyTorch no está instalado, el mensaje de error ahora indica correctamente que el entorno base Standard v5 no incluye la biblioteca torch.
  • Seguridad:
    • Anclar todas las versiones de dependencia Python a versiones exactas para evitar ataques de cadena de suministro de versiones de paquetes malintencionadas recién publicadas.

17 de marzo de 2026

API de Python de GPU sin servidor actualizada a 0.5.14

La API 0.5.14 sin servidor de GPU Python incluye las siguientes actualizaciones de API:

  • Correcciones de errores:
    • Se ha corregido un problema por el que la API de GPU sin servidor produjo un error en los planos de control sin MAPI disponible. La API ahora recurre sin problemas a la computación a petición cuando MAPI no está disponible.

2 de marzo de 2026

API de Python de GPU sin servidor actualizada a 0.5.13

La API 0.5.13 de GPU sin servidor Python incluye las siguientes actualizaciones de API:

  • Correcciones de errores:
    • Se corrigió la interpretación del nombre del dispositivo GPU A10 en modo local de Azure. La API ahora controla formatos específicos de Azure, como "A10-24Q".
    • Se ha corregido un problema por el que la ejecución activa de MLflow no se cerraba después de que se completara la ejecución local.
    • Se ha corregido la compatibilidad de streaming de registros de MLflow con MLflow 3.x. Un cambio en el comportamiento de la ruta de acceso de descarga de artefactos en MLflow 3.x causó que se interrumpiera la transmisión de registros. El streaming de registros ahora funciona correctamente con MLflow 2.x y 3.x.
    • Se ha corregido un problema que provocaba que las sesiones de entrenamiento se bloquearan. La función de sincronización de estado de MLflow de rango cruzado introducida en una versión anterior ha sido revertida.

Paquetes agregados al entorno de inteligencia artificial de Databricks

Los siguientes paquetes nuevos se han agregado al entorno de inteligencia artificial de Databricks en la versión 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

Paquetes eliminados del entorno de inteligencia artificial de Databricks

Los siguientes paquetes se han quitado del entorno de inteligencia artificial de Databricks en la versión 5:

  • spacy
  • sentencepiece

Paquetes no incluidos en el entorno base

Los siguientes paquetes no se incluyen en el entorno base, pero permanecen disponibles en el entorno de CPU:

  • scipy
  • seaborn
  • scikit-learn

Los siguientes paquetes no se incluyen en el entorno base, pero permanecen disponibles en el entorno de inteligencia artificial de Databricks:

  • flash-attention
  • torch
  • torchvision

En función de los comentarios de los clientes que solicitan control sobre el control de versiones de PyTorch, torch no se incluye en el entorno base de la versión 5. Esto le permite instalar la versión que mejor se adapte a la carga de trabajo. Para usar una versión probada por Databricks, ejecute %pip install torch==2.9.0 en una celda del cuaderno o instale torch==2.9.0 mediante la sección Dependencias del panel lateral de Entorno.

Entorno del sistema

  • sistema operativo: Ubuntu 24.04.2 LTS
  • Python: 3.12.3
  • Databricks Connect: 18.0.0
  • Kit de herramientas de NVIDIA CUDA: 12.9

Bibliotecas de Python instaladas

Entorno base predeterminado

Para reproducir el entorno de GPU sin servidor 5 en el entorno virtual local de Python, descargue el archivo requirements-env-gpu-5.txt y ejecute pip install -r requirements-env-gpu-5.txt. Este comando instala todas las bibliotecas de código abierto desde el entorno sin servidor 5.

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
aiohappyeyeballs 2.4.4 aiohttp 3.11.10 aiosignal 1.2.0
documento anotado 0.0.4 tipos anotados 0.7.0 anyio 4.7.0
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 arro3-core 0.6.5
flecha 1.3.0 "asttokens" 3.0.0 astunparse 1.6.3
async-lru 2.0.4 atributos 24.3.0 azure-common 1.1.28
azure-core 1.37.0 azure-identity 1.20.0 azure-mgmt-core 1.6.0
azure-mgmt-web 8.0.0 azure-storage-blob 12.28.0 Servicio de Azure Storage File Data Lake 12.22.0
babel 2.16.0 beautifulsoup4 4.12.3 negro 24.10.0
blanquear 6.2.0 intermitente 1.7.0 boto3 1.40.45
botocore 1.40.45 cachetools 5.5.1 certifi 2025.4.26
cffi 1.17.1 chardet 4.0.0 charset-normalizer 3.3.2
Haz clic 8.1.8 cloudpickle 3.0.0 Comunicación 0.2.1
contourpy 1.3.1 criptografía 44.0.1 ciclista 0.11.0
Cython 3.1.5 databricks-agents 1.9.1 databricks-connect 18.0.6
SDK de Databricks 0.67.0 databricks.serverless_gpu 0.5.17+patch1 dataclasses-json 0.6.7
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.11 decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1 deltalake 1.1.4 Deprecated 1.2.18
distlib 0.3.9 distro 1.9.0 distro-info 1.7+build1
Conversión de docstring a markdown 0.11 executing 1.2.0 visión general de las facetas 1.1.1
fastapi 0.128.0 fastjsonschema 2.21.1 bloqueo de archivos 3.17.0
fonttools 4.55.3 fqdn 1.5.1 frozenlist 1.5.0
fsspec 2023.5.0 futuro 1.0.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.28.1 google-auth 2.47.0
google-cloud-core 2.5.0 Google Cloud Storage (almacenamiento en la nube de Google) 3.7.0 google-crc32c 1.8.0
google-resumable-media (medios reanudables de Google) 2.8.0 googleapis-common-protos 1.65.0 grpcio 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 h11 0.16.0 hf-xet 1.2.0
httpcore 1.0.9 httplib2 0.20.4 httpx 0.28.1
huggingface_hub 1.2.4 idna 3.7 importlib_metadata 8.5.0
iniconfig 1.1.1 ipyflow-core 0.0.209 ipykernel 6.29.5
ipython 8.30.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.8.1
isodate 0.7.2 isoduration 20.11.0 Jedi 0.19.2
Jinja2 3.1.6 jiter 0.12.0 jmespath 1.0.1
joblib 1.4.2 json5 0.9.25 jsonpatch 1.33
jsonpointer 3.0.0 jsonschema 4.23.0 jsonschema-specifications 2023.7.1
jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter_events 0.12.0
jupyter-lsp 2.2.5 jupyter_server 2.15.0 jupyter_server_terminals 0.5.3
jupyterlab 4.3.4 jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_server (servidor de JupyterLab) 2.27.3
jupyterlab_widgets 1.1.11 kiwisolver 1.4.8 langchain-core 1.2.6
langchain-openai 1.1.6 langsmith 0.6.1 launchpadlib 1.11.0
lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6 litellm 1.75.9
markdown-it-py 2.2.0 MarkupSafe 3.0.2 malvavisco 3.26.2
matplotlib 3.10.0 matplotlib-inline 0.1.7 Mccabe 0.7.0
mdurl 0.1.0 mistune 3.1.2 mlflow-skinny 3.8.1
mmh3 5.2.0 msal 1.34.0 msal-extensions 1.3.1
Multidic 6.1.0 mypy-extensions 1.0.0 nbclient 0.10.2
nbconvert 7.16.6 nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0
nodeenv 1.10.0 notebook 7.3.2 notebook_shim 0.2.4
numpy 2.1.3 nvidia-ml-py 13.590.44 oauthlib 3.2.2
openai 2.14.0 opentelemetry-api 1.39.1 opentelemetry-proto 1.39.1
opentelemetry-sdk 1.39.1 convenciones-semánticas-de-opentelemetry 0.60b1 orjson 3.11.5
Reemplaza 7.4.0 empaquetado 24,2 Pandas 2.2.3
pandocfilters 1.5.0 parambench-train-comms 0.0.0 parso 0.8.4
pathspec 0.10.3 chivo expiatorio 1.0.1 pexpect 4.8.0
almohada 11.1.0 pip 25.0.1 platformdirs 4.3.7
plotly 5.24.1 pluggy 1.5.0 prometheus_client 0.21.1
prompt-toolkit 3.0.43 propcache 0.3.1 proto-plus 1.27.0
protobuf 5.29.4 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.11
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 py4j 0.10.9.9
pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pyccolo 0.0.71 pycparser 2.21 pydantic (una biblioteca de validación de datos en Python) 2.10.6
pydantic_core 2.27.2 pydot 4.0.0 pyflakes 3.2.0
Pygments 2.19.1 PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.10.0
PyJWT 2.10.1 pyodbc 5.2.0 pyparsing 3.2.0
pyright 1.1.394 piroaring 1.0.3 pyspark 4.1.0+databricks.connect.18.0.6
pytest 8.3.5 python-apt 2.7.7+ubuntu5.1 Python-dateutil 2.9.0.post0
python-dotenv 1.2.1 python-json-logger 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2
python-lsp-servidor 1.12.2 configuración de herramienta Python 1.2.6 pytz 2024.1
PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0 referencing 0.30.2
regex 2024.11.6 solicitudes 2.32.3 requests-toolbelt 1.0.0
rfc3339-validator 0.1.4 rfc3986-validator 0.1.1 rico 13.9.4
cuerda 1.13.0 rpds-py 0.22.3 rsa 4.9.1
s3transfer 0.14.0 Send2Trash 1.8.2 setuptools 78.1.1
Shellingham 1.5.4 seis 1.17.0 smmap 5.0.0
sniffio 1.3.0 sortedcontainers 2.4.0 soupsieve 2,5
sqlparse 0.5.5 ssh-import-id 5.11 stack-data 0.6.3
Starlette 0.50.0 strictyaml 1.7.3 tenacidad 9.0.0
terminado 0.17.1 threadpoolctl 3.5.0 tiktoken 0.12.0
tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0 tokenizers 0.22.2
tomli 2.0.1 tornado 6.5.1 tqdm 4.67.1
traitlets 5.14.3 typer-slim 0.21.1 types-python-dateutil 2.9.0.20251115
typing_extensions 4.12.2 inspección de escritura 0.9.0 tzdata 2024.1
ujson 5.10.0 unattended-upgrades 0,1 uri-template 1.3.0
urllib3 2.3.0 uuid_utils 0.12.0 uvicorn 0.40.0
virtualenv 20.29.3 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
webcolores 25.10.0 codificaciones web 0.5.1 cliente de websocket 1.8.0
¿Qué es el parche? 1.0.2 rueda 0.45.1 cuando quiera 0.7.3
widgetsnbextension 3.6.6 envuelto 1.17.0 yapf 0.40.2
yarl 1.18.0 zipp 3.21.0 zstandard 0.23.0

Entorno de inteligencia artificial

El entorno de IA incluye todos los paquetes del entorno base predeterminado, así como los siguientes paquetes. Este entorno incluye PyTorch y bibliotecas completas de aprendizaje automático:

  • 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 reproducir el entorno de IA V5 en el entorno virtual local de Python, descargue el archivo requirements-ai-gpu-5.txt y ejecute pip install -r requirements-ai-gpu-5.txt. Este comando instala todas las bibliotecas de código abierto desde el entorno de IA.

Biblioteca Versión Biblioteca Versión Biblioteca Versión
absl-py 2.3.1 acelerar 1.11.0 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
alambique 1.18.0 documento anotado 0.0.4 tipos anotados 0.7.0
antrópica 0.71.0 antlr4-python3-runtime 4.9.3 anyio 4.7.0
apache-tvm-ffi 0.1.8.post2 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
arro3-core 0.6.5 flecha 1.3.0 astor 0.8.1
"asttokens" 3.0.0 astunparse 1.6.3 async-lru 2.0.4
atributos 24.3.0 Audioread 3.1.0 azure-common 1.1.28
azure-core 1.37.0 azure-identity 1.20.0 azure-mgmt-core 1.6.0
azure-mgmt-web 8.0.0 azure-storage-blob 12.28.0 Servicio de Azure Storage File Data Lake 12.22.0
babel 2.16.0 bcrypt 4.3.0 beautifulsoup4 4.12.3
bitsandbytes 0.49.1 negro 24.10.0 blake3 1.0.8
blanquear 6.2.0 intermitente 1.7.0 boto3 1.40.45
botocore 1.40.45 brotli 1.2.0 cachetools 5.5.1
catálogo 2.0.10 catboost 1.2.8 cbor2 5.8.0
certifi 2025.4.26 cffi 1.17.1 chardet 4.0.0
charset-normalizer 3.3.2 circuitbreaker 2.1.3 Haz clic 8.1.8
cloudpickle 3.0.0 colorido 0.5.8 colorlog 6.10.1
Comunicación 0.2.1 tensores comprimidos 0.12.2 contourpy 1.3.1
cramjam 2.11.0 criptografía 44.0.1 vínculos de CUDA 13.1.1
cuda-pathfinder 1.3.3 cuda-python 13.1.1 cupy-cuda12x 13.6.0
reducción de entropía cruzada 25.1.1 ciclista 0.11.0 Cython 3.1.5
databricks-agents 1.9.1 databricks-connect 18.0.6 SDK de Databricks 0.67.0
databricks.serverless_gpu 0.5.17+patch1 dataclasses-json 0.6.7 datasets 4.3.0
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.11 decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1 deltalake 1.1.4 Deprecated 1.2.18
depyf 0.20.0 difusores 0.36.0 dill 0.3.8
diskcache 5.6.3 distlib 0.3.9 distro 1.9.0
distro-info 1.7+build1 dm-tree 0.1.9 dnspython 2.8.0
docstring_parser 0.17.0 Conversión de docstring a markdown 0.11 einops 0.8.1
validador de correo electrónico 2.3.0 evaluate 0.4.6 executing 1.2.0
visión general de las facetas 1.1.1 Farama-Notifications 0.0.4 fastapi 0.128.0
fastapi-cli 0.0.20 fastapi-cloud-cli 0.9.0 fastar 0.8.0
fastjsonschema 2.21.1 fastrlock 0.8.3 bloqueo de archivos 3.17.0
flash_attn 2.8.3 flashinfer-python 0.5.3 fonttools 4.55.3
fqdn 1.5.1 frozenlist 1.5.0 fsspec 2023.5.0
futuro 1.0.0 gguf 0.17.1 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.28.1 google-auth 2.47.0
google-cloud-core 2.5.0 Google Cloud Storage (almacenamiento en la nube de Google) 3.2.0 google-crc32c 1.8.0
google-resumable-media (medios reanudables de Google) 2.8.0 googleapis-common-protos 1.65.0 graphviz 0.21
greenlet 3.1.1 grpcio 1.67.0 grpcio-status 1.67.0
gimnasio 1.1.1 h11 0.16.0 hf_transfer 0.1.9
hf-xet 1.2.0 httpcore 1.0.9 httplib2 0.20.4
herramientas de HTTP 0.7.1 httpx 0.28.1 httpx-sse 0.4.3
plataforma Huggingface-hub 0.34.4 idna 3.7 ijson 3.4.0.post0
importlib_metadata 8.5.0 iniconfig 1.1.1 interegular 0.3.3
ipyflow-core 0.0.209 ipykernel 6.29.5 ipython 8.30.0
ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.8.1 isodate 0.7.2
isoduration 20.11.0 Jedi 0.19.2 Jinja2 3.1.6
jiter 0.12.0 jmespath 1.0.1 joblib 1.4.2
json5 0.9.25 jsonpatch 1.33 jsonpointer 3.0.0
jsonschema 4.23.0 jsonschema-specifications 2023.7.1 jupyter_client 8.6.3
jupyter_core 5.7.2 jupyter_events 0.12.0 jupyter-lsp 2.2.5
jupyter_server 2.15.0 jupyter_server_terminals 0.5.3 jupyterlab 4.3.4
jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_server (servidor de JupyterLab) 2.27.3 jupyterlab_widgets 1.1.11
kiwisolver 1.4.8 langchain 0.3.27 langchain-community 0.3.31
langchain-core 0.3.79 langchain-openai 0.3.35 langchain-text-splitters 0.3.11
langsmith 0.6.1 lark 1.2.2 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 lightning-utilities 0.15.2
litellm 1.75.9 llguidance 1.3.0 llvmlite 0.44.0
lm-format-enforcer 0.11.3 loguru 0.7.3 lz4 4.3.2
Mako 1.3.10 markdown-it-py 2.2.0 MarkupSafe 3.0.2
malvavisco 3.26.2 matplotlib 3.10.0 matplotlib-inline 0.1.7
Mccabe 0.7.0 mcp 1.25.0 mdurl 0.1.0
mistral_common 1.8.8 mistune 3.1.2 mlflow-skinny 3.8.1
mmh3 5.2.0 normas de contenedores de hospedaje de modelos 0.1.13 mosaicml-streaming 0.13.0
mpmath 1.3.0 msal 1.34.0 msal-extensions 1.3.1
msgpack 1.1.2 msgspec 0.20.0 Multidic 6.1.0
multiproceso 0.70.16 mypy-extensions 1.0.0 nbclient 0.10.2
nbconvert 7.16.6 nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0
networkx 3.4.2 ninja 1.13.0 nodeenv 1.10.0
notebook 7.3.2 notebook_shim 0.2.4 numba 0.61.2
numpy 2.1.3 nvidia-cublas-cu12 12.9.1.4 nvidia-cuda-cupti-cu12 12.9.79
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.9.86 nvidia-cuda-runtime-cu12 12.9.79 nvidia-cudnn-cu12 9.10.2.21
nvidia-cudnn-frontend 1.17.0 nvidia-cufft-cu12 11.4.1.4 nvidia-cufile-cu12 1.14.1.1
nvidia-curand-cu12 10.3.10.19 nvidia-cusolver-cu12 11.7.5.82 nvidia-cusparse-cu12 12.5.10.65
nvidia-cusparselt-cu12 0.7.1 nvidia-cutlass-dsl 4.3.5 nvidia-ml-py 13.590.44
nvidia-nccl-cu12 2.27.5 nvidia-nvjitlink-cu12 12.9.86 nvidia-nvshmem-cu12 3.3.20
nvidia-nvtx-cu12 12.9.79 oauthlib 3.2.2 oci 2.165.0
omegaconf 2.3.0 openai 2.7.0 openai-harmony 0.0.8
opencensus 0.11.4 opencensus-context==0.1.2 0.1.3 opencv-python 4.12.0.88
opencv-python-headless 4.12.0.88 opentelemetry-api 1.39.1 opentelemetry-exporter-prometheus 0.60b1
opentelemetry-proto 1.39.1 opentelemetry-sdk 1.39.1 convenciones-semánticas-de-opentelemetry 0.60b1
optuna 4.5.0 optuna-integration 4.5.0 orjson 3.11.5
ormsgpack 1.7.0 outlines_core 0.2.11 Reemplaza 7.4.0
empaquetado 24,2 Pandas 2.2.3 pandocfilters 1.5.0
parambench-train-comms 0.0.0 paramiko 3.5.1 parso 0.8.4
analizador parcial de JSON 0.2.1.1.post7 pathspec 0.10.3 chivo expiatorio 1.0.1
peft 0.17.1 pexpect 4.8.0 almohada 11.1.0
pip 25.0.1 platformdirs 4.3.7 plotly 5.24.1
pluggy 1.5.0 chucho 1.8.2 prometheus_client 0.21.1
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