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Importante
A computação de GPU sem servidor no Databricks está em Beta. Durante o Beta, o conteúdo dos ambientes com suporte, incluindo a lista de pacotes ou versões de pacotes instalados, pode ser alterado.
Este artigo descreve as informações de ambiente do sistema para o ambiente de GPU sem servidor versão 4.
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
O ambiente de GPU 4 sem servidor é criado com base no ambiente sem servidor 4 (CPU). Veja as novidades no ambiente sem servidor 4 (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.
Atualizações de API
11 de dezembro de 2025
API python de GPU sem servidor atualizada para 0.5.9
A API python de GPU sem servidor 0.5.9 inclui as seguintes atualizações de API:
Correções de bug:
- Correção de um bug em que o notebook não exibia o status correto da carga de trabalho.
- Corrigido um erro de registro com argumento inesperado de palavra-chave.
19 de novembro de 2025
API python de GPU sem servidor atualizada para 0.5.8
A API python de GPU sem servidor 0.5.8 inclui as seguintes atualizações de API:
Correções de bug:
- Correção de um problema em que interromper a célula do notebook não parava o trabalho remoto.
- Correção de uma condição de corrida no código de sincronização que causou esta mensagem de erro:
torch.distributed.DistBackendError: [1] is setting up NCCL communicator and retrieving ncclUniqueId from [0] via c10d key-value store by key '0', but store->get('0') got error: failed to recv, got 0 bytes. - Correção de um problema em que uma exceção mais geral estava sendo gerada em vez de uma exceção específica. Essa correção também cobriu condições de corrida adicionais que levariam a uma célula final sendo marcada como "Ran" em vez de "Falha".
Novos recursos e melhorias:
- Aumentou o número máximo de GPUs A10 e H100 às quais um notebook pode se conectar de 16 para 32.
- Adicionado tempo limite e liberação de log ao sincronizar ambientes.
31 de outubro de 2025
API python de GPU sem servidor atualizada para 0.5.7
A API python de GPU sem servidor 0.5.7 inclui as seguintes atualizações de API:
-
Correções de bug:
- Corrigido um problema em que uma falha de tarefa remota mostrava êxito incorretamente na célula do bloco de notas.
- Corrigido um problema de timeout intermitente durante a sincronização do ambiente.
- Corrigido o problema de exibição do link "exibir logs".
22 de outubro de 2025
API python de GPU sem servidor atualizada para 0.5.6
A API python de GPU sem servidor 0.5.6 inclui as seguintes atualizações de API:
-
Correções de bug:
- Corrigido
Py4jExceptiono erro que fazia com que o notebook travasse ao executar várias tarefas ao usarserverless_gpucomremote=False. - Corrigido um problema ocasional
torch.distributed.DistStoreErrorque poderia ocorrer durante o treinamento em múltiplos nós. - Correção do problema de carregamento-download de sincronização de ambiente com a nova API do gerenciador de ambiente do Python.
- Corrigido
-
Alterações comportamentais:
- Atualização na seleção padrão de computação de GPU sem servidor. Por padrão, os usuários agora se conectam a pools reservados, se tiverem acesso a eles. Os usuários podem se conectar a pools on-demand definindo o sinalizador "DATABRICKS_USE_POOL". Se os usuários não tiverem acesso a pools reservados, eles sempre serão direcionados para pools sob-demanda.
Ambiente do sistema
- Sistema operacional: Ubuntu 24.04.2 LTS
- Python: 3.12.3
- Databricks Connect: 17.2.4
- Kit de ferramentas do CUDA da NVIDIA: 12.6
Bibliotecas do Python instaladas
Ambiente base padrão
Além do que está incluído no ambiente sem servidor 4 (CPU), o ambiente de GPU 4 sem servidor inclui o seguinte:
flash-attention 2.8.3torch 2.7.1torchvision 0.22.1
Para reproduzir o ambiente de GPU sem servidor 4 em seu ambiente virtual python local, baixe o arquivo requirements-env-gpu-4.txt e execute pip install -r requirements-env-gpu-4.txt. Esse comando instala todas as bibliotecas de software livre do ambiente sem servidor 4.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| annotated-types | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 | argon2-cffi | 21.3.0 |
| argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | flecha | 1.3.0 | asttokens | 2.0.5 |
| astunparse | 1.6.3 | async-lru | 2.0.4 | atributos | 24.3.0 |
| comando automático | 2.2.2 | azure-common | 1.1.28 | azure-core | 1.34.0 |
| azure-identity | 1.20.0 | azure-mgmt-core | 1.5.0 | azure-mgmt-web | 8.0.0 |
| Armazenamento em Blob do Azure | 12.23.0 | azure-storage-file-datalake | 12.17.0 | babel | 2.16.0 |
| backports.tarfile | 1.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 | preto | 24.10.0 |
| bleach | 6.2.0 | blinker | 1.7.0 | boto3 | 1.36.2 |
| botocore | 1.36.3 | ferramentas de cache | 5.5.1 | certifi | 2025.1.31 |
| cffi | 1.17.1 | chardet | 4.0.0 | normalizador de conjunto de caracteres | 3.3.2 |
| click | 8.1.7 | cloudpickle | 3.0.0 | comm | 0.2.1 |
| contourpy | 1.3.1 | criptografia | 43.0.3 | ciclista | 0.11.0 |
| Cython | 3.0.12 | databricks-connect | 17.0.4 | databricks-sdk | 0.49.0 |
| databricks.serverless_gpu | 0.5.3 | dbus-python | 1.3.2 | debugpy | 1.8.11 |
| decorador | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | Deprecated | 1.2.13 |
| distlib | 0.3.9 | de docstring para markdown | 0.11 | em execução | 0.8.3 |
| Visão geral de facetas | 1.1.1 | fastapi | 0.115.12 | fastjsonschema | 2.21.1 |
| bloqueio de arquivo | 3.13.1 | fonttools | 4.55.3 | fqdn | 1.5.1 |
| fsspec | 2023.5.0 | futuro | 1.0.0 | gitdb | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.43 | google-api-core | 2.20.0 | google-auth (autenticação do Google) | 2.40.0 |
| google-cloud-core | 2.4.3 | armazenamento na nuvem do Google | 3.1.0 | google-crc32c | 1.7.1 |
| google-mídia-retomável | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 | grpcio | 1.67.0 |
| grpcio-status | 1.67.0 | h11 | 0.14.0 | httpcore | 1.0.2 |
| httplib2 | 0.20.4 | httpx | 0.27.0 | IDNA | 3.7 |
| importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.4.0 | inflect | 7.3.1 |
| 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 | 0.6.1 | isoduration | 20.11.0 | jaraco.context | 5.3.0 |
| jaraco.functools | 4.0.1 | jaraco.text | 3.12.1 | Jedi | 0.19.2 |
| Jinja2 | 3.1.5 | jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.4.2 |
| json5 | 0.9.25 | jsonpointer | 3.0.0 | jsonschema | 4.23.0 |
| Especificações do JSON Schema | 2023.7.1 | eventos Jupyter | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
| jupyter_client | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 | Servidor Jupyter | 2.14.1 |
| Terminais do servidor Jupyter | 0.4.4 | jupyterlab | 4.3.4 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.0 | jupyterlab_server | 2.27.3 | kiwisolver | 1.4.8 |
| launchpadlib | 1.11.0 | lazr.restfulclient | 0.14.6 | lazr.uri | 1.0.6 |
| markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 3.0.2 | matplotlib | 3.10.0 |
| matplotlib-inline | 0.1.7 | Mccabe | 0.7.0 | mdurl | 0.1.0 |
| Mistune | 2.0.4 | mlflow-skinny | 2.22.0 | mmh3 | 5.1.0 |
| more-itertools | 10.3.0 | mpmath | 1.3.0 | msal | 1.32.3 |
| msal-extensions | 1.3.1 | mypy-extensions | 1.0.0 | nbclient | 0.8.0 |
| nbconvert | 7.16.4 | nbformat | 5.10.4 | nest-asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3.4.2 | nodeenv | 1.9.1 | notebook | 7.3.2 |
| notebook_shim | 0.2.3 | numpy | 2.1.3 | nvidia-cublas-cu12 | 12.6.4.1 |
| nvidia-cuda-cccl-cu12 | 12.6.77 | nvidia-cuda-cupti-cu12 | 12.6.80 | nvidia-cuda-nvrtc-cu12 | 12.6.77 |
| nvidia-cuda-runtime-cu12 | 12.6.77 | nvidia-cudnn-cu12 | 9.5.1.17 | nvidia-cufft-cu12 | 11.3.0.4 |
| nvidia-cufile-cu12 | 1.11.1.6 | nvidia-curand-cu12 | 10.3.7.77 | nvidia-cusolver-cu12 | 11.7.1.2 |
| nvidia-cusparse-cu12 | 12.5.4.2 | nvidia-cusparselt-cu12 | 0.6.3 | nvidia-nccl-cu12 | 2.26.2 |
| nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.6.85 | nvidia-nvtx-cu12 | 12.6.77 | oauthlib | 3.2.2 |
| opentelemetry-api | 1.32.1 | opentelemetry-sdk | 1.32.1 | Convenções Semânticas do OpenTelemetry | 0,53b1 |
| substituições | 7.4.0 | empacotamento | 24.1 | Pandas | 2.2.3 |
| pandocfilters | 1.5.0 | parambench-train-comms | 0.0.0 | parso | 0.8.4 |
| pathspec | 0.10.3 | patsy | 1.0.1 | pexpect | 4.8.0 |
| almofada | 11.1.0 | pip | 25.0.1 | platformdirs | 3.10.0 |
| enredo | 5.24.1 | Pluggy | 1.5.0 | prometheus_client | 0.21.0 |
| prompt-toolkit | 3.0.43 | proto-plus | 1.26.1 | protobuf | 5.29.4 |
| psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
| pure-eval | 0.2.2 | py4j | 0.10.9.9 | Pyarrow | 19.0.1 |
| pyarrow-hotfix | 0.7 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
| pyccolo | 0.0.71 | pycparser | 2.21 | pydantic | 2.10.6 |
| pydantic_core | 2.27.2 | pydot | 4.0.0 | pyflakes | 3.2.0 |
| Pygments | 2.15.1 | PyGObject | 3.48.2 | pyiceberg | 0.9.0 |
| PyJWT | 2.10.1 | pyodbc | 5.2.0 | pyparsing | 3.2.0 |
| pyright | 1.1.394 | pyspark | 4.0.0+databricks.connect.17.2.4 | pytest | 8.3.5 |
| python-dateutil | 2.9.0.post0 | python-json-logger | 3.2.1 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.2 |
| python-lsp-server (servidor LSP para Python) | 1.12.0 | pytoolconfig | 1.2.6 | Pytz | 2024.1 |
| PyYAML | 6.0.2 | pyzmq | 26.2.0 | referência | 0.30.2 |
| requests | 2.32.3 | rfc3339-validator | 0.1.4 | rfc3986-validator (validador de RFC 3986) | 0.1.1 |
| rico | 13.9.4 | corda | 1.12.0 | rpds-py | 0.22.3 |
| rsa | 4.9.1 | s3transfer | 0.11.3 | scikit-aprender | 1.6.1 |
| scipy | 1.15.1 | seaborn (biblioteca de visualização em Python) | 0.13.2 | Send2Trash | 1.8.2 |
| Ferramentas de configuração | 74.0.0 | seis | 1.16.0 | smmap | 5.0.0 |
| sniffio | 1.3.0 | sortedcontainers | 2.4.0 | soupsieve | 2,5 |
| sqlparse | 0.5.3 | ssh-import-id | 5.11 | dados empilhados | 0.2.0 |
| starlette | 0.46.2 | statsmodels (biblioteca para modelos estatísticos em Python) | 0.14.4 | strictyaml | 1.7.3 |
| sympy | 1.13.3 | tenacidade | 9.0.0 | terminado | 0.17.1 |
| threadpoolctl | 3.5.0 | tinycss2 | 1.4.0 | tokenize_rt | 6.1.0 |
| tomli | 2.0.1 | lanterna | 2.7.1 | torchvision | 0.22.1 |
| tornado | 6.4.2 | traitlets | 5.14.3 | Tritão | 3.3.1 |
| guarda-tipo | 4.3.0 | types-python-dateutil | 2.9.0.20241206 | typing_extensions | 4.12.2 |
| tzdata | 2024.1 | ujson | 5.10.0 | atualizações não supervisionadas | 0.1 |
| uri-template | 1.3.0 | urllib3 | 2.3.0 | uvicorn | 0.34.2 |
| virtualenv | 20.29.3 | wadllib | 1.3.6 | wcwidth | 0.2.5 |
| webcolors | 24.11.1 | codificações web | 0.5.1 | websocket-client (cliente WebSocket) | 1.8.0 |
| whatthepatch | 1.0.2 | wheel | 0.45.1 | widgetsnbextension | 3.6.6 |
| embrulhado | 1.17.0 | yapf | 0.40.2 | zipp | 3.21.0 |
| zstandard | 0.23.0 |
Ambiente de IA
O ambiente de IA inclui todos os pacotes do ambiente base padrão, bem como os seguintes pacotes:
flash-attention 2.8.3langchain 0.3.27lightgbm 4.6.0openai 1.106.1optuna 4.5.0ray 2.49.1sentence-transformers 5.1.0transformers 4.56.1xgboost 3.0.4pytorch-lightning 2.5.4
Para reproduzir o ambiente de IA V4 em seu ambiente virtual do Python local, baixe o arquivo requirements-ai-gpu-4.txt e execute pip install -r requirements-ai-gpu-4.txt. Esse comando instala todas as bibliotecas de software livre do ambiente de IA.
| Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão | Biblioteca | Versão |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 2.3.1 | acelerar | 1.10.1 | aiohappyeyeballs | 2.4.4 |
| aiohttp | 3.11.10 | aiohttp-cors | 0.8.1 | aiosignal | 1.2.0 |
| alambique | 1.16.5 | annotated-types | 0.7.0 | anyio | 4.6.2 |
| argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | flecha | 1.3.0 |
| asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | async-lru | 2.0.4 |
| atributos | 24.3.0 | audioread | 3.0.1 | comando automático | 2.2.2 |
| azure-common | 1.1.28 | azure-core | 1.34.0 | azure-identity | 1.20.0 |
| azure-mgmt-core | 1.5.0 | azure-mgmt-web | 8.0.0 | Armazenamento em Blob do Azure | 12.23.0 |
| azure-storage-file-datalake | 12.17.0 | babel | 2.16.0 | backports.tarfile | 1.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.12.3 | preto | 24.10.0 |
| bleach | 6.2.0 | blinker | 1.7.0 | felicidade | 1.3.0 |
| boto3 | 1.36.2 | botocore | 1.36.3 | Brotl | 1.1.0 |
| ferramentas de cache | 5.5.1 | catálogo | 2.0.10 | certifi | 2025.1.31 |
| cffi | 1.17.1 | chardet | 4.0.0 | normalizador de conjunto de caracteres | 3.3.2 |
| circuitbreaker | 2.1.3 | click | 8.1.7 | cloudpathlib | 0.23.0 |
| cloudpickle | 3.0.0 | colorido | 0.5.7 | colorlog | 6.9.0 |
| comm | 0.2.1 | confecção | 0.1.5 | contourpy | 1.3.1 |
| cramjam | 2.11.0 | criptografia | 43.0.3 | ciclista | 0.11.0 |
| cymem | 2.0.11 | Cython | 3.0.12 | agentes do databricks | 1.4.0 |
| databricks-connect | 17.2.4 | databricks-sdk | 0.49.0 | databricks.serverless_gpu | 0.5.6 |
| dataclasses-json | 0.6.7 | conjuntos de dados | 4.0.0 | dbus-python | 1.3.2 |
| debugpy | 1.8.11 | decorador | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 |
| Deprecated | 1.2.13 | endro | 0.3.8 | distlib | 0.3.9 |
| dm-tree | 0.1.9 | de docstring para markdown | 0.11 | avaliar | 0.4.5 |
| em execução | 0.8.3 | Visão geral de facetas | 1.1.1 | Farama-Notificações | 0.0.4 |
| fastapi | 0.115.12 | fastjsonschema | 2.21.1 | bloqueio de arquivo | 3.13.1 |
| flash_attn | 2.8.3 | fonttools | 4.55.3 | fqdn | 1.5.1 |
| lista de itens congelados | 1.5.0 | fsspec | 2023.5.0 | futuro | 1.0.0 |
| gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.43 | google-api-core | 2.20.0 |
| google-auth (autenticação do Google) | 2.40.0 | google-cloud-core | 2.4.3 | armazenamento na nuvem do Google | 3.1.0 |
| google-crc32c | 1.7.1 | google-mídia-retomável | 2.7.2 | googleapis-common-protos | 1.65.0 |
| greenlet | 3.1.1 | grpcio | 1.67.0 | grpcio-status | 1.67.0 |
| ginásio | 1.1.1 | h11 | 0.14.0 | hf-xet | 1.1.10 |
| hf_transfer | 0.1.9 | httpcore | 1.0.2 | httplib2 | 0.20.4 |
| httpx | 0.27.0 | httpx-sse | 0.4.2 | huggingface-hub | 0.34.4 |
| IDNA | 3.7 | importlib-metadata | 6.6.0 | importlib_resources | 6.4.0 |
| inflect | 7.3.1 | 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 | 0.6.1 | isoduration | 20.11.0 |
| jaraco.context | 5.3.0 | jaraco.functools | 4.0.1 | jaraco.text | 3.12.1 |
| Jedi | 0.19.2 | Jinja2 | 3.1.5 | jiter | 0.11.0 |
| jmespath | 1.0.1 | joblib | 1.4.2 | json5 | 0.9.25 |
| jsonpatch | 1.33 | jsonpointer | 3.0.0 | jsonschema | 4.23.0 |
| Especificações do JSON Schema | 2023.7.1 | eventos Jupyter | 0.10.0 | jupyter-lsp | 2.2.0 |
| jupyter_client | 8.6.3 | jupyter_core | 5.7.2 | Servidor Jupyter | 2.14.1 |
| Terminais do servidor Jupyter | 0.4.4 | jupyterlab | 4.3.4 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
| jupyterlab-widgets | 1.0.0 | jupyterlab_server | 2.27.3 | kiwisolver | 1.4.8 |
| langchain | 0.3.27 | langchain-community | 0.3.29 | langchain-core | 0.3.75 |
| langchain-openai | 0.3.32 | langchain-text-splitters | 0.3.11 | códigos de idioma | 3.5.0 |
| langsmith | 0.4.34 | dados_de_linguagem | 1.3.0 | 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 |
| llvmlite | 0.44.0 | lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.3.10 |
| marisa-trie | 1.3.1 | markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 3.0.2 |
| marshmallow | 3.26.1 | matplotlib | 3.10.0 | matplotlib-inline | 0.1.7 |
| Mccabe | 0.7.0 | mdurl | 0.1.0 | Mistune | 2.0.4 |
| mlflow-skinny | 2.22.0 | mmh3 | 5.1.0 | more-itertools | 10.3.0 |
| mosaicml-streaming | 0.13.0 | mpmath | 1.3.0 | msal | 1.32.3 |
| msal-extensions | 1.3.1 | msgpack | 1.1.2 | _multidict_ | 6.1.0 |
| multiprocesso | 0.70.16 | murmurhash | 1.0.13 | mypy-extensions | 1.0.0 |
| nbclient | 0.8.0 | nbconvert | 7.16.4 | nbformat | 5.10.4 |
| nest-asyncio | 1.6.0 | networkx | 3.4.2 | ninja | 1.11.1.4 |
| nodeenv | 1.9.1 | notebook | 7.3.2 | notebook_shim | 0.2.3 |
| numba | 0.61.0 | numpy | 2.1.3 | nvidia-cublas-cu12 | 12.6.4.1 |
| nvidia-cuda-cccl-cu12 | 12.6.77 | nvidia-cuda-cupti-cu12 | 12.6.80 | nvidia-cuda-nvrtc-cu12 | 12.6.77 |
| nvidia-cuda-runtime-cu12 | 12.6.77 | nvidia-cudnn-cu12 | 9.5.1.17 | nvidia-cufft-cu12 | 11.3.0.4 |
| nvidia-cufile-cu12 | 1.11.1.6 | nvidia-curand-cu12 | 10.3.7.77 | nvidia-cusolver-cu12 | 11.7.1.2 |
| nvidia-cusparse-cu12 | 12.5.4.2 | nvidia-cusparselt-cu12 | 0.6.3 | nvidia-ml-py | 13.580.82 |
| nvidia-nccl-cu12 | 2.26.2 | nvidia-nvjitlink-cu12 | 12.6.85 | nvidia-nvtx-cu12 | 12.6.77 |
| oauthlib | 3.2.2 | oci | 2.161.0 | openai | 1.106.1 |
| opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 | opencv-python | 4.12.0.88 |
| opentelemetry-api | 1.32.1 | opentelemetry-exportador-prometheus | 0,53b1 | opentelemetry-proto | 1.37.0 |
| opentelemetry-sdk | 1.32.1 | Convenções Semânticas do OpenTelemetry | 0,53b1 | optuna | 4.5.0 |
| optuna-integration | 4.5.0 | orjson | 3.11.3 | ormsgpack | 1.7.0 |
| substituições | 7.4.0 | empacotamento | 24.1 | Pandas | 2.2.3 |
| pandocfilters | 1.5.0 | parambench-train-comms | 0.0.0 | paramiko | 3.5.1 |
| parso | 0.8.4 | pathspec | 0.10.3 | patsy | 1.0.1 |
| peft | 0.17.1 | pexpect | 4.8.0 | almofada | 11.1.0 |
| pip | 25.0.1 | platformdirs | 3.10.0 | enredo | 5.24.1 |
| Pluggy | 1.5.0 | Cachorrinho | 1.8.2 | If the text refers to a technical term or specific term that may need localization, and a translation exists, that translation should be provided instead of remaining untranslated. | 3.0.10 |
| prometheus_client | 0.21.0 | prompt-toolkit | 3.0.43 | propcache | 0.2.0 |
| proto-plus | 1.26.1 | protobuf | 5.29.4 | psutil | 5.9.0 |
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| pyccolo | 0.0.71 | pycparser | 2.21 | pydantic | 2.10.6 |
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| Atualmente, não tendo contexto adicional e considerando "yarl" como um nome próprio ou termo técnico, mantemos "yarl" como está. | 1.18.0 | zipp | 3.21.0 | zstandard | 0.23.0 |
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