Compartilhar via


Ambiente de GPU sem servidor versão 4 (beta)

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:

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 Py4jException o erro que fazia com que o notebook travasse ao executar várias tarefas ao usar serverless_gpu com remote=False.
    • Corrigido um problema ocasional torch.distributed.DistStoreError que 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.
  • 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 2.8.3
  • torch 2.7.1
  • torchvision 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 2.8.3
  • langchain 0.3.27
  • lightgbm 4.6.0
  • openai 1.106.1
  • optuna 4.5.0
  • ray 2.49.1
  • sentence-transformers 5.1.0
  • transformers 4.56.1
  • xgboost 3.0.4
  • pytorch-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
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
py-spy 0.4.1 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
configurações pedantes 2.11.0 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 PyNaCl 1.5.0
pynndescent 0.5.13 pynvml 13.0.1 pyodbc 5.2.0
pyOpenSSL 24.2.1 pyparsing 3.2.0 pyright 1.1.394
pyspark 4.0.0+databricks.connect.17.2.2 pytesseract 0.3.13 pytest 8.3.5
python-dateutil 2.9.0.post0 python-dotenv 1.1.1 python-json-logger 3.2.1
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-server (servidor LSP para Python) 1.12.0 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
ray 2.49.1 referência 0.30.2 regex 2024.11.6
requests 2.32.3 requests-toolbelt 1.0.0 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
safetensors 0.6.2 scikit-aprender 1.6.1 scipy 1.15.1
seaborn (biblioteca de visualização em Python) 0.13.2 Send2Trash 1.8.2 transformadores de frase 5.1.0
sentencepiece 0.2.1 Ferramentas de configuração 74.0.0 shap 0.48.0
shellingham 1.5.4 seis 1.16.0 segmentação 0.0.8
smart_open 7.3.1 smmap 5.0.0 sniffio 1.3.0
sortedcontainers 2.4.0 arquivo de som 0.13.1 soupsieve 2,5
soxr 1.0.0 espaçoso 3.8.7 spacy-legacy 3.0.12
spacy-loggers 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.37 sqlparse 0.5.3
srsly 2.5.1 ssh-import-id 5.11 dados empilhados 0.2.0
starlette 0.46.2 statsmodels (biblioteca para modelos estatísticos em Python) 0.14.4 estivador 5.5.0
strictyaml 1.7.3 sympy 1.13.3 tabulate 0.9.0
tenacidade 9.0.0 tensorboardX 2.6.4 terminado 0.17.1
thinc 8.3.6 threadpoolctl 3.5.0 tiktoken 0.9.0
tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0 criadores de token 0.22.0
tomli 2.0.1 lanterna 2.7.1 torch-optimizer 0.3.0
torchmetrics=0.5.1 1.8.2 torchvision 0.22.1 tornado 6.4.2
tqdm 4.67.1 traitlets 5.14.3 Transformadores 4.56.1
Tritão 3.3.1 guarda-tipo 4.3.0 Typer 0.19.2
types-python-dateutil 2.9.0.20241206 inspecionar digitação 0.9.0 inspeção de digitação 0.4.2
typing_extensions 4.12.2 tzdata 2024.1 ujson 5.10.0
umap-learn 0.5.9.post2 atualizações não supervisionadas 0.1 uri-template 1.3.0
urllib3 2.3.0 uvicorn 0.34.2 virtualenv 20.29.3
virtualenv-clone 0.5.7 virtualenvwrapper 6.1.1 wadllib 1.3.6
wasabi 1.1.3 wcwidth 0.2.5 weasel 0.4.1
webcolors 24.11.1 codificações web 0.5.1 websocket-client (cliente WebSocket) 1.8.0
whatthepatch 1.0.2 wheel 0.45.1 quando 0.7.3
widgetsnbextension 3.6.6 embrulhado 1.17.0 xgboost 3.0.4
xgboost-ray 0.1.19 xxhash 3.5.0 yapf 0.40.2
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
zstd 1.5.5.1