Ambiente GPU serverless versione 5 (anteprima)

Importante

Questa funzionalità è in Anteprima Pubblica.

Questa pagina descrive le informazioni sull'ambiente di sistema per l'ambiente GPU serverless versione 5. Questa offerta di calcolo fa parte del runtime di intelligenza artificiale, progettato per i carichi di lavoro moderni di intelligenza artificiale e deep learning.

L'ambiente GPU serverless 5 è costruito sopra l'ambiente serverless 5 (CPU). Scopri le novità dell'ambiente serverless 5 (CPU). Include l'ambiente seguente:

Per garantire la compatibilità per l'applicazione, i carichi di lavoro GPU serverless usano un'API con versione, nota come versione dell'ambiente, che rimane compatibile con le versioni server più recenti.

È possibile selezionare un ambiente di base che include questa versione dell'ambiente usando il pannello laterale Ambiente nei notebook serverless. Vedere Interactive (Notebooks).

Nuove funzionalità e miglioramenti

Nella versione 5 Databricks fornisce un ambiente minimo che supporta solo l'API GPU serverless, le dipendenze di Databricks e MLflow. Gli utenti possono personalizzare l'ambiente in base alle proprie esigenze. L'ambiente di base predefinito nella versione 5 non include alcuni pacchetti presenti nell'ambiente CPU, per fornire un ambiente GPU funzionale minimo. Gli utenti che vogliono un ambiente completo con librerie di intelligenza artificiale complete devono usare l'ambiente di intelligenza artificiale databricks.

Installazioni di pacchetti più veloci con %uv pip

7 maggio 2026

È ora possibile usare il comando magic %uv pip nei notebook serverless come alternativa più rapida a %pip per la gestione dei pacchetti Python. %uv pip è alimentato dalla gestione pacchetti UV e condivide lo stesso ambiente virtuale notebook di %pip. Vedere Installazione più rapida con %uv pip.

Aggiornamenti delle API

11 maggio 2026

API Python GPU serverless aggiornata alla versione 0.5.17

L'API Python GPU serverless 0.5.17 include gli aggiornamenti api seguenti:

  • Correzioni di bug:
    • L'API ora ripiega automaticamente sulla capacità di calcolo on-demand quando le opzioni del pool di GPU non sono disponibili, evitando il fallimento dei carichi di lavoro durante le interruzioni del servizio.
    • Gli errori di creazione del carico di lavoro includono ora il corpo completo della risposta del server per velocizzare la risoluzione dei problemi.
    • Migliorati i messaggi di errore in caso di utilizzo non corretto del decoratore @distributed.
    • Le esecuzioni annidate di MLflow nell'esecuzione @distributed(remote=False) locale sono ora supportate. L'esecuzione all'interno di un'esecuzione MLflow attiva crea ora un'esecuzione figlio annidata anziché terminare l'esecuzione padre esistente.
  • Nuove funzionalità:
    • Log locali più puliti: per impostazione predefinita, i log a livello di informazioni delle metriche di sistema vengono eliminati durante l'esecuzione locale per ridurre il rumore del log.

24 aprile 2026

API Python GPU serverless aggiornata alla versione 0.5.16

L'API Python GPU serverless 0.5.16 include gli aggiornamenti api seguenti:

  • Nuove funzionalità:
    • Aggiunto UCVolumeDataset, un Torch IterableDataset che trasmette i file da un volume montato di Unity Catalog FUSE. Gli elenchi di file vengono partizionati automaticamente tra i ranghi distribuiti e i ruoli di lavoro DataLoader, in modo che ogni (rank, worker) coppia riceva una sezione non sovrapposta.
    • L'API GPU serverless ora supporta il tipo di acceleratore 1xH100 per i carichi di lavoro con un singolo H100.
    • Riduzione del rumore del log da PySpark e Py4J durante l'esecuzione locale. Il messaggio della directory di log viene ora registrato a livello di debug anziché stampato.

14 aprile 2026

API Python GPU serverless aggiornata alla versione 0.5.15

L'API Python GPU serverless 0.5.15 include gli aggiornamenti api seguenti:

  • Nuove funzionalità:
    • Aggiunta della propagazione dei log in MLflow per le esecuzioni dell'API GPU Serverless locale. I log di training dalle esecuzioni locali vengono ora caricati automaticamente in MLflow.
  • Correzioni di bug:
    • Quando PyTorch non è installato, il messaggio di errore indica ora correttamente che l'ambiente di base Standard v5 non include torch.
  • Sicurezza:
    • Tutte le versioni delle dipendenze Python sono state fissate a versioni esatte per impedire attacchi alla catena di approvvigionamento da nuove versioni di pacchetti dannosi pubblicati.

17 marzo 2026

API Python GPU serverless aggiornata alla versione 0.5.14

L'API Python GPU serverless 0.5.14 include gli aggiornamenti api seguenti:

  • Correzioni di bug:
    • È stato risolto un problema a causa del quale l'API GPU serverless non è riuscita nei piani di controllo senza MAPI disponibile. L'API ora passa in modo elegante al calcolo su richiesta quando MAPI non è raggiungibile.

2 marzo 2026

API Python GPU serverless aggiornata alla versione 0.5.13

L'API Python GPU serverless 0.5.13 include gli aggiornamenti api seguenti:

  • Correzioni di bug:
    • Risolto il parsing del nome del dispositivo GPU A10 di Azure in modalità locale. L'API ora gestisce formati specifici Azure, ad esempio "A10-24Q".
    • È stato risolto un problema per cui l'esecuzione attiva di MLflow non veniva chiusa dopo il completamento dell'esecuzione locale.
    • Correzione della compatibilità del flusso di log MLflow con MLflow 3.x. Una modifica del comportamento del percorso di download degli artefatti in MLflow 3.x ha causato l'interruzione del flusso di log. Il flusso di log ora funziona correttamente con MLflow 2.x e 3.x.
    • È stato risolto un problema che causava il blocco delle sessioni di addestramento. La funzionalità di sincronizzazione dello stato MLflow tra rango introdotta in una versione precedente è stata ripristinata.

Pacchetti aggiunti all'ambiente di intelligenza artificiale di Databricks

I nuovi pacchetti seguenti sono stati aggiunti all'ambiente di intelligenza artificiale databricks nella versione 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

Pacchetti rimossi dall'ambiente di intelligenza artificiale di Databricks

I pacchetti seguenti sono stati rimossi dall'ambiente di intelligenza artificiale di Databricks nella versione 5:

  • spacy
  • sentencepiece

Pacchetti non inclusi nell'ambiente di base

I pacchetti seguenti non sono inclusi nell'ambiente di base, ma rimangono disponibili nell'ambiente CPU:

  • scipy
  • seaborn
  • scikit-learn

I pacchetti seguenti non sono inclusi nell'ambiente di base, ma rimangono disponibili nell'ambiente di intelligenza artificiale di Databricks:

  • flash-attention
  • torch
  • torchvision

In base ai commenti e suggerimenti dei clienti che richiedono il controllo delle versioni di PyTorch, torch non è incluso nell'ambiente di base per la versione 5. In questo modo è possibile installare la versione più adatta al carico di lavoro. Per usare una versione testata da Databricks, eseguire %pip install torch==2.9.0 in una cella del notebook o installare torch==2.9.0 usando la sezione Dipendenze del pannello laterale Ambiente .

Ambiente di sistema

  • Sistema operativo: Ubuntu 24.04.2 LTS
  • python: 3.12.3
  • Databricks Connect: 18.0.0
  • NVIDIA CUDA Toolkit: 12.9

Python installate librerie

Ambiente di base predefinito

Per riprodurre l'ambiente GPU serverless 5 nell'ambiente virtuale Python locale, scaricare il file direquirements-env-gpu-5.txt ed eseguire pip install -r requirements-env-gpu-5.txt. Questo comando installa tutte le librerie open source dall'ambiente serverless 5.

Libreria Versione Libreria Versione Libreria Versione
aiohappyeyeballs 2.4.4 aiohttp 3.11.10 aiosignal 1.2.0
documento annotato 0.0.4 tipi annotati 0.7.0 anyio 4.7.0
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 arro3-core 0.6.5
freccia 1.3.0 asttoken 3.0.0 astunparse 1.6.3
async-lru 2.0.4 att. 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 file di archiviazione Azure Data Lake 12.22.0
Babele 2.16.0 beautifulsoup4 4.12.3 nero 24.10.0
candeggiare 6.2.0 indicatore di direzione 1.7.0 boto3 1.40.45
botocore 1.40.45 cachetools (strumento per la gestione della cache) 5.5.1 certifi 2025.4.26
cffi 1.17.1 chardet 4.0.0 normalizzatore di set di caratteri 3.3.2
fai clic 8.1.8 cloudpickle (libreria Python per la serializzazione degli oggetti) 3.0.0 comunicazione 0.2.1
contourpy 1.3.1 criptografia 44.0.1 ciclista 0.11.0
Cython, un linguaggio di programmazione 3.1.5 databricks-agents 1.9.1 databricks-connect 18.0.6
Databricks SDK 0.67.0 databricks.senza_server_unità_di_elaborazione_grafica 0.5.17+patch1 dataclasses-json 0.6.7
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.11 Decoratore 5.1.1
defusedxml (una libreria per migliorare la sicurezza nell'elaborazione di XML) 0.7.1 deltalake 1.1.4 Deprecated 1.2.18
distlib 0.3.9 distro 1.9.0 distro-info 1.7+build1
Conversione da docstring a markdown 0.11 esecuzione 1.2.0 panoramica delle facette 1.1.1
fastapi 0.128.0 fastjsonschema (Una libreria per la convalida veloce dei dati JSON) 2.21.1 blocco dei file 3.17.0
fonttools (strumenti per caratteri) 4.55.3 fqdn (nome di dominio completo) 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 (autenticazione Google) 2.47.0
google-cloud-core 2.5.0 archiviazione su Google Cloud 3.7.0 google-crc32c 1.8.0
google-resumable-media (media riprendibile di 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 isodurazione 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 eventi-jupyter 0.12.0
jupyter-lsp 2.2.5 jupyter_server 2.15.0 terminali_del_server_Jupyter 0.5.3
jupyterlab 4.3.4 jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_server 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 zefiro 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 versione leggera 3.8.1
mmh3 5.2.0 msal 1.34.0 msal-extensions 1.3.1
multidict 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 taccuino 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 Convenzioni Semanticche di OpenTelemetry 0.60b1 orjson 3.11.5
sostituisce 7.4.0 imballaggio 24,2 Panda 2.2.3
pandocfilters 1.5.0 parambench-train-comms 0.0.0 parso 0.8.4
pathspec 0.10.3 vittima 1.0.1 pexpect 4.8.0
guanciale 11.1.0 seme 25.0.1 platformdirs 4.3.7
plotly (software di visualizzazione dati) 5.24.1 connettivita 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 (un parser scritto in Python) 2.21 pydantic 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 (libreria Python per la gestione delle date) 2.9.0.post0
python-dotenv 1.2.1 python-json-logger (registratore JSON per Python) 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2
python-lsp-server 1.12.2 pytoolconfig 1.2.6 pytz 2024.1
PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0 Riferimento 0.30.2
regex 2024.11.6 richieste 2.32.3 requests-toolbelt 1.0.0
rfc3339-validator 0.1.4 rfc3986-validator 0.1.1 ricco 13.9.4
corda 1.13.0 rpds-py 0.22.3 rsa 4.9.1
s3transfer 0.14.0 Send2Trash 1.8.2 setuptools (pacchetto Python per gestire la configurazione e la distribuzione) 78.1.1
"Shellingham" 1.5.4 sei 1.17.0 smmap 5.0.0
sniffio 1.3.0 contenitori ordinati 2.4.0 colino per la zuppa 2.5
sqlparse 0.5.5 ssh-import-id (comando per l'importazione di chiavi SSH) 5.11 dati accatastati 0.6.3
starlette 0.50.0 strictyaml 1.7.3 tenacità 9.0.0
finito 0.17.1 threadpoolctl 3.5.0 tiktoken 0.12.0
tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0 tokenizzatori 0.22.2
tomli 2.0.1 tornado 6.5.1 tqdm 4.67.1
traitlets (una libreria per la configurazione dei parametri nei programmi Python) 5.14.3 typer-slim 0.21.1 types-python-dateutil 2.9.0.20251115
typing_extensions 4.12.2 ispezione di digitazione 0.9.0 tzdata 2024.1
ujson (una libreria per la gestione di JSON in Python) 5.10.0 aggiornamenti non supervisionati 0,1 Modello URI 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 (funzione per determinare la larghezza dei caratteri) 0.2.5
webcolors 25.10.0 codifiche web 0.5.1 cliente WebSocket 1.8.0
Che cosa è la patch 1.0.2 ruota 0.45.1 ogni volta 0.7.3
widgetsnbextension 3.6.6 rapito 1.17.0 yapf 0.40.2
yarl 1.18.0 Zipp 3.21.0 zstandard 0.23.0

Ambiente di intelligenza artificiale

L'ambiente di intelligenza artificiale include tutti i pacchetti dell'ambiente di base predefinito, nonché i pacchetti seguenti. Questo ambiente include PyTorch e librerie complete di 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

Per riprodurre l'ambiente di intelligenza artificiale V5 nell'ambiente virtuale Python locale, scaricare il file requirements-ai-gpu-5.txt ed eseguire pip install -r requirements-ai-gpu-5.txt. Questo comando installa tutte le librerie open source dall'ambiente di intelligenza artificiale.

Libreria Versione Libreria Versione Libreria Versione
absl-py 2.3.1 accelerare 1.11.0 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
Alambicco 1.18.0 documento annotato 0.0.4 tipi annotati 0.7.0
Antropica 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 freccia 1.3.0 Astor 0.8.1
asttoken 3.0.0 astunparse 1.6.3 async-lru 2.0.4
att. 24.3.0 lettura audio 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 file di archiviazione Azure Data Lake 12.22.0
Babele 2.16.0 bcrypt 4.3.0 beautifulsoup4 4.12.3
bitsandbytes 0.49.1 nero 24.10.0 blake3 1.0.8
candeggiare 6.2.0 indicatore di direzione 1.7.0 boto3 1.40.45
botocore 1.40.45 brotli 1.2.0 cachetools (strumento per la gestione della cache) 5.5.1
catalogo 2.0.10 catboost 1.2.8 cbor2 5.8.0
certifi 2025.4.26 cffi 1.17.1 chardet 4.0.0
normalizzatore di set di caratteri 3.3.2 interruttore 2.1.3 fai clic 8.1.8
cloudpickle (libreria Python per la serializzazione degli oggetti) 3.0.0 colorato 0.5.8 registro dei colori 6.10.1
comunicazione 0.2.1 tensori compressi 0.12.2 contourpy 1.3.1
cramjam 2.11.0 criptografia 44.0.1 cuda-bindings 13.1.1
cuda-pathfinder 1.3.3 cuda-python 13.1.1 cupy-cuda12x 13.6.0
entropia cut-cross-entropy 25.1.1 ciclista 0.11.0 Cython, un linguaggio di programmazione 3.1.5
databricks-agents 1.9.1 databricks-connect 18.0.6 Databricks SDK 0.67.0
databricks.senza_server_unità_di_elaborazione_grafica 0.5.17+patch1 dataclasses-json 0.6.7 datasets 4.3.0
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.11 Decoratore 5.1.1
defusedxml (una libreria per migliorare la sicurezza nell'elaborazione di XML) 0.7.1 deltalake 1.1.4 Deprecated 1.2.18
depyf 0.20.0 Diffusori 0.36.0 dill 0.3.8
cache del disco 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 Conversione da docstring a markdown 0.11 einops 0.8.1
validatore di email 2.3.0 evaluate 0.4.6 esecuzione 1.2.0
panoramica delle facette 1.1.1 Notifiche di Farama 0.0.4 fastapi 0.128.0
fastapi-cli 0.0.20 fastapi-cloud-cli 0.9.0 fastar 0.8.0
fastjsonschema (Una libreria per la convalida veloce dei dati JSON) 2.21.1 fastrlock 0.8.3 blocco dei file 3.17.0
flash_attn 2.8.3 flashinfer-python 0.5.3 fonttools (strumenti per caratteri) 4.55.3
fqdn (nome di dominio completo) 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 (autenticazione Google) 2.47.0
google-cloud-core 2.5.0 archiviazione su Google Cloud 3.2.0 google-crc32c 1.8.0
google-resumable-media (media riprendibile di 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
ginnasio 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
strumenti HTTP (httptools) 0.7.1 httpx 0.28.1 httpx-sse 0.4.3
huggingface-hub 0.34.4 IDNA 3.7 ijson 3.4.0.post0
importlib_metadata 8.5.0 iniconfig 1.1.1 interegulare 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
isodurazione 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 eventi-jupyter 0.12.0 jupyter-lsp 2.2.5
jupyter_server 2.15.0 terminali_del_server_Jupyter 0.5.3 jupyterlab 4.3.4
jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_server 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 separatori di testo langchain 0.3.11
langsmith 0.6.1 Allodola 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 fulmine-utilità 0.15.2
litellm 1.75.9 llguidance 1.3.0 llvmlite 0.44.0
enforcer del formato LM 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
zefiro 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 versione leggera 3.8.1
mmh3 5.2.0 modelli di hosting container standard 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 specifiche di messaggio 0.20.0 multidict 6.1.0
multiprocesso 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
taccuino 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 0.1.3 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 Convenzioni Semanticche di OpenTelemetry 0.60b1
optuna 4.5.0 integrazione-optuna 4.5.0 orjson 3.11.5
ormsgpack 1.7.0 outlines_core 0.2.11 sostituisce 7.4.0
imballaggio 24,2 Panda 2.2.3 pandocfilters 1.5.0
parambench-train-comms 0.0.0 paramiko 3.5.1 parso 0.8.4
partial-json-parser 0.2.1.1.post7 pathspec 0.10.3 vittima 1.0.1
peft 0.17.1 pexpect 4.8.0 guanciale 11.1.0
seme 25.0.1 platformdirs 4.3.7 plotly (software di visualizzazione dati) 5.24.1
connettivita 1.5.0 cagnolino 1.8.2 prometheus_client 0.21.1
prometheus-fastapi-instrumentator 7.1.0 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
py-cpuinfo 9.0.0 py-spy 0.4.1 py4j 0.10.9.9
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pycparser (un parser scritto in Python) 2.21 pydantic 2.12.0 pydantic_core 2.41.1
pydantic-extra-types 2.11.0 pydantic-settings 2.12.0 pydot 4.0.0
pyflakes 3.2.0 Pygments 2.19.1 PyGObject 3.48.2
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pyparsing 3.2.0 pyright 1.1.394 piroaring 1.0.3
pyspark 4.1.0+databricks.connect.18.0.6 pytesseract 0.3.13 pytest 8.3.5
python-apt 2.7.7+ubuntu5.1 python-dateutil (libreria Python per la gestione delle date) 2.9.0.post0 python-dotenv 1.1.1
python-json-logger (registratore JSON per Python) 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-server 1.12.2
python-multipart 0.0.21 python-snappy 0.7.3 pytoolconfig 1.2.6
pytorch-lightning 2.5.4 pytorch-ranger 0.1.1 pytz 2024.1
PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0 raggio 2.51.1
Riferimento 0.30.2 regex 2024.11.6 richieste 2.32.5
requests-toolbelt 1.0.0 rfc3339-validator 0.1.4 rfc3986-validator 0.1.1
ricco 13.9.4 suite completa di strumenti 0.17.1 rignore 0.7.6
corda 1.13.0 rpds-py 0.22.3 rsa 4.9.1
s3transfer 0.14.0 safetensors 0.7.0 scikit-learn 1.6.1
scipy 1.15.3 Seaborn 0.13.2 Send2Trash 1.8.2
trasformatori di frase 5.1.2 segmentazione delle frasi 0.2.1 sentry-sdk 2.49.0
setproctitle 1.3.7 setuptools (pacchetto Python per gestire la configurazione e la distribuzione) 78.1.1 forma 0.49.1
"Shellingham" 1.5.4 sei 1.17.0 strumento di taglio 0.0.8
smart_open 7.5.0 smmap 5.0.0 sniffio 1.3.0
contenitori ordinati 2.4.0 soundfile 0.13.1 colino per la zuppa 2.5
soxr 1.0.0 SQLAlchemy 2.0.39 sqlparse 0.5.5
sse-starlette 3.1.2 ssh-import-id (comando per l'importazione di chiavi SSH) 5.11 dati accatastati 0.6.3
starlette 0.50.0 statsmodels 0.14.4 strictyaml 1.7.3
Supervisore 4.3.0 la libreria sympy 1.13.3 tabellare 0.9.0
tenacità 9.0.0 tensorboardX 2.6.4 finito 0.17.1
threadpoolctl 3.5.0 tiktoken 0.9.0 tinycss2 1.4.0
tokenize_rt 6.1.0 tokenizzatori 0.22.1 tomli 2.0.1
Torcia 2.9.0+cu129 torch-optimizer (ottimizzatore di torch) 0.3.0 torchao 0.15.0
torchaudio 2.9.0 torchmetrics 1.8.2 visione della torcia 0.24.0+cu129
tornado 6.5.1 tqdm 4.67.1 traitlets (una libreria per la configurazione dei parametri nei programmi Python) 5.14.3
trasformatori 4.57.1 Tritone 3.5.0 Trl 0.23.0
typeguard 4.4.4 Typer 0.21.1 typer-slim 0.21.1
types-python-dateutil 2.9.0.20251115 typing_extensions 4.14.1 ispezione di digitazione 0.9.0
ispezione di digitazione 0.4.2 Tiro 1.0.4 tzdata 2024.1
ujson (una libreria per la gestione di JSON in Python) 5.10.0 umap-learn 0.5.9.post2 aggiornamenti non supervisionati 0,1
Non-indolenza 2025.11.3 unsloth_zoo 2026.1.2 Modello URI 1.3.0
urllib3 2.3.0 uuid_utils 0.12.0 uvicorn 0.40.0
uvloop 0.22.1 virtualenv 20.29.3 vllm 0.13.0
wadllib 1.3.6 file di monitoraggio 1.1.1 wcwidth (funzione per determinare la larghezza dei caratteri) 0.2.5
webcolors 25.10.0 codifiche web 0.5.1 cliente WebSocket 1.8.0
websockets 16,0 Che cosa è la patch 1.0.2 ruota 0.45.1
ogni volta 0.7.3 widgetsnbextension 3.6.6 rapito 1.17.0
xformers 0.0.33.post1 xgboost 3.0.4 xgboost-ray 0.1.19
xgrammar 0.1.27 xxhash 3.5.0 yapf 0.40.2
yarl 1.18.0 Zipp 3.21.0 zstandard 0.23.0
zstd 1.5.5.1
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