Ambiente de GPU serverless versão 5 (Pré-visualização)

Importante

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Esta página descreve a informação do ambiente do sistema para o ambiente de GPU Serverless versão 5. Esta oferta de computação faz parte do AI Runtime, que foi concebido para cargas de trabalho modernas de IA e deep learning.

O ambiente de GPU "serverless" 5 é construído sobre o ambiente "serverless" 5 (CPU). Veja o que há de novo no ambiente sem servidor 5 (CPU). Inclui o seguinte ambiente:

Para garantir a compatibilidade do aplicativo, as cargas de trabalho de GPU sem servidor usam uma API versionada, conhecida como versão de ambiente, que permanece compatível com versões mais recentes do servidor.

Pode selecionar um ambiente base que inclua esta versão do ambiente usando o painel lateral de Ambiente nos seus cadernos serverless. Ver Interativo (Cadernos).

Novos recursos e melhorias

Na versão 5, o Databricks está a fornecer um ambiente mínimo que suporta apenas a API de GPU serverless, as dependências do Databricks e o MLflow. Os utilizadores podem personalizar o ambiente conforme as suas necessidades. O ambiente base predefinido na versão 5 não inclui certos pacotes presentes no ambiente da CPU, para fornecer um ambiente GPU funcional mínimo. Os utilizadores que pretendem um ambiente completo com bibliotecas de IA abrangentes devem usar o ambiente de IA Databricks.

Instalações de pacotes mais rápidas com %uv pip

7 de maio de 2026

Agora pode usar o comando mágico %uv pip em notebooks sem servidor como uma alternativa mais rápida ao comando %pip para a gestão de pacotes Python. %uv pip baseia-se no gestor de pacotes uv e partilha o mesmo ambiente virtual de notebook que %pip. Veja Instalações mais rápidas com %uv pip.

Atualizações da API

11 de maio de 2026

API Python de GPU serverless atualizada para 0.5.17

A API Serverless GPU Python 0.5.17 inclui as seguintes atualizações da API:

  • Correções de bugs:
    • A API volta agora ao processamento sob demanda quando as opções de pool de GPU não estão disponíveis, prevenindo falhas de carga de trabalho durante interrupções de serviço.
    • Os erros de criação de carga de trabalho incluem agora todo o corpo de resposta do servidor para uma resolução de problemas mais rápida.
    • Mensagens de erro melhoradas para uso incorreto do @distributed decorador.
    • As execuções MLflow aninhadas na execução local @distributed(remote=False) são agora suportadas. Executar no contexto de uma execução ativa do MLflow cria agora uma execução filha aninhada, em vez de terminar a execução principal existente.
  • Novas funcionalidades:
    • Registos locais mais limpos: Por defeito, os registos ao nível de informação das métricas do sistema são suprimidos durante a execução local para reduzir o ruído dos registos.

24 de abril de 2026

API Python de GPU serverless atualizada para 0.5.16

A API Serverless GPU Python 0.5.16 inclui as seguintes atualizações da API:

  • Novas funcionalidades:
    • Adicionou-se UCVolumeDataset, um Torch IterableDataset que transmite ficheiros a partir de um volume montado via FUSE no Unity Catalog. As listas de ficheiros são automaticamente particionadas entre ranks distribuídos e processos DataLoader, de modo que cada par (rank, worker) recebe uma porção não sobreposta.
    • A API da GPU Serverless suporta agora o tipo de acelerador 1xH100 para cargas de trabalho de H100 simples.
    • Redução do ruído de registo do PySpark e do Py4J durante a execução local. A mensagem do diretório de registo é agora registada ao nível de depuração em vez de impressa.

14 de abril de 2026

API Python para GPU serverless atualizada para 0.5.15

A API Serverless GPU Python 0.5.15 inclui as seguintes atualizações da API:

  • Novas funcionalidades:
    • Adicionada a propagação de logs no MLflow para execuções locais da API Serverless de GPU. Os registos de treino das execuções locais são agora automaticamente carregados para o MLflow.
  • Correções de bugs:
    • Quando o PyTorch não está instalado, a mensagem de erro indica agora corretamente que o ambiente base do Standard v5 não inclui Torch.
  • Segurança:
    • Fixei todas as versões de dependência de Python em versões exatas para evitar ataques à cadeia de abastecimento provenientes de versões maliciosas recém-publicadas.

17 de março de 2026

API Python de GPU serverless atualizada para 0.5.14

A API Serverless GPU Python 0.5.14 inclui as seguintes atualizações da API:

  • Correções de bugs:
    • Corrigido um problema em que a API da GPU Serverless falhou nos planos de controlo sem MAPI disponível. A API agora regressa graciosamente à computação on-demand quando o MAPI está inacessível.

2 de março de 2026

API Python de GPU serverless atualizada para 0.5.13

A API Serverless GPU Python 0.5.13 inclui as seguintes atualizações da API:

  • Correções de bugs:
    • Corrigiu a análise de nome de dispositivo GPU Azure A10 em modo local. A API agora lida com formatos específicos do Azure, como "A10-24Q".
    • Corrigido um problema em que a execução ativa do MLflow não era fechada após a execução local concluída.
    • Corrigida a compatibilidade de transmissão de logs do MLflow com o MLflow 3.x. Uma alteração no comportamento do caminho de download de artefactos no MLflow 3.x interrompeu a transmissão de logs. O streaming de logs agora funciona corretamente tanto com o MLflow 2.x como com o 3.x.
    • Resolveu um problema que fazia as execuções de treinamento ficarem pendentes. A funcionalidade de sincronização de estado MLflow cross-rank introduzida numa versão anterior foi revertida.

Pacotes adicionados ao ambiente de IA Databricks

Os seguintes novos pacotes foram adicionados ao ambiente de IA Databricks na versão 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

Pacotes removidos do ambiente de IA Databricks

Os seguintes pacotes foram removidos do ambiente de IA Databricks na versão 5:

  • spacy
  • sentencepiece

Pacotes não incluídos no ambiente base

Os seguintes pacotes não estão incluídos no ambiente base, mas continuam disponíveis no ambiente da CPU:

  • scipy
  • seaborn
  • scikit-learn

Os seguintes pacotes não estão incluídos no ambiente base, mas continuam disponíveis no ambiente de IA Databricks:

  • flash-attention
  • torch
  • torchvision

Com base em feedback dos clientes que solicitaram gestão de versões do PyTorch, torch não está incluído no ambiente base para a versão 5. Isto permite-te instalar a versão que melhor se adequa à tua carga de trabalho. Para usar uma versão testada pela Databricks, execute %pip install torch==2.9.0 numa célula de notebook ou instale torch==2.9.0 usando a secção Dependências do painel lateral do Ambiente.

Ambiente do sistema

  • Sistema Operacional: Ubuntu 24.04.2 LTS
  • Píton: 3.12.3
  • Databricks Connect: 18.0.0
  • Kit de Ferramentas NVIDIA CUDA: 12.9

Bibliotecas Python instaladas

Ambiente base padrão

Para reproduzir o ambiente serverless GPU 5 no seu ambiente virtual local em Python, descarregue o ficheirorequirements-env-gpu-5.txt e execute pip install -r requirements-env-gpu-5.txt. Este comando instala todas as bibliotecas open source do ambiente serverless 5.

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
aiohappyeyeballs 2.4.4 AIOHTTP 3.11.10 aiosignal 1.2.0
documento anotado 0.0.4 tipos com anotações 0.7.0 anyio 4.7.0
Argão2-CFFI 21.3.0 argon2-cffi-vinculações 21.2.0 arro3-core 0.6.5
seta 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 Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake 12.22.0
Babel 2.16.0 BeautifulSoup4 4.12.3 preto 24.10.0
lixívia 6.2.0 pisca 1.7.0 boto3 1.40.45
Botocore 1.40.45 Ferramentas de cache 5.5.1 certifi 2025.4.26
cffi 1.17.1 Chardet 4.0.0 Normalizador de Charset 3.3.2
clicar 8.1.8 Cloudpickle 3.0.0 Comunicação 0.2.1
contorno 1.3.1 criptografia 44.0.1 ciclista 0.11.0
Cython 3.1.5 Databricks-Agentes 1.9.1 databricks-connect 18.0.6
Databricks-SDK 0.67.0 databricks.servidor_sem_gpu 0.5.17+patch1 DataClasses-JSON 0.6.7
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.11 decorador 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
convertendo docstring em markdown 0.11 executar 1.2.0 facetas-visão geral 1.1.1
fastapi 0.128.0 fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) 2.21.1 bloqueio de arquivo 3.17.0
Fonttools 4.55.3 FQDN (Nome de Domínio 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 (Autenticação) 2.47.0
Google Cloud Core 2.5.0 google-armazenamento-em-nuvem 3.7.0 Google-CRC32C 1.8.0
google-media-reutilizável 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 isoduração 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-especificações 2023.7.1
jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 Jupyter-Eventos 0.12.0
Jupyter-LSP 2.2.5 jupyter_servidor 2.15.0 jupyter_server_terminals 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-núcleo 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 Espuma 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-extensões 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 bloco de notas 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 Convenções Semânticas de OpenTelemetry 0.60b1 Orjson 3.11.5
sobrescrições 7.4.0 embalagem 24,2 pandas 2.2.3
PandocFilters 1.5.0 parambench-train-comms 0.0.0 Parso 0.8.4
PathSpec 0.10.3 vítima 1.0.1 pexpect 4.8.0
almofada 11.1.0 pip 25.0.1 platformdirs 4.3.7
enredo 5.24.1 Pluggy 1.5.0 prometheus_client 0.21.1
kit de ferramentas de prompt 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 puro-eval 0.2.2 py4j 0.10.9.9
Pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-módulos 0.2.8
pyccolo 0.0.71 Pycparser 2.21 Pidântico 2.10.6
pydantic_core 2.27.2 Pydot 4.0.0 Pyflakes 3.2.0
Pigmentos 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 (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) 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 pytoolconfig 1.2.6 Pytz 2024.1
PyYAML 6.0.2 Pyzmq 26.2.0 referenciação 0.30.2
regex 2024.11.6 pedidos 2.32.3 pedidos-cinto de ferramentas 1.0.0
rfc3339-verificador 0.1.4 rfc3986-validador 0.1.1 rico 13.9.4
corda 1.13.0 rpds-py 0.22.3 RSA 4.9.1
s3transfer 0.14.0 Send2Trash 1.8.2 Ferramentas de configuração 78.1.1
Shellingham 1.5.4 seis 1.17.0 smmap 5.0.0
sniffio 1.3.0 contentores classificados 2.4.0 Coador de sopa 2.5
SQLPARSE 0.5.5 ssh-import-id 5.11 stack-data 0.6.3
Starlette 0.50.0 strictyaml 1.7.3 tenacidade 9.0.0
terminado 0.17.1 Threadpoolctl 3.5.0 tiktoken 0.12.0
tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0 Tokenizadores 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 (extensões de digitação) 4.12.2 inspeção de digitação 0.9.0 tzdata 2024.1
Ujson 5.10.0 Atualizações não supervisionadas 0.1 uri-modelo 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
Webcolors 25.10.0 codificações da web 0.5.1 Websocket-cliente 1.8.0
whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) 1.0.2 wheel 0.45.1 sempre que 0.7.3
widgetsnbextension 3.6.6 embrulhado 1.17.0 Yapf 0.40.2
yarl 1.18.0 zipp 3.21.0 zstandard 0.23.0

Ambiente de IA

O ambiente de IA inclui todos os pacotes do ambiente base predefinido, bem como os seguintes pacotes. Este ambiente inclui o PyTorch e bibliotecas abrangentes de aprendizagem automática:

  • 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 reproduzir o ambiente de IA V5 no seu ambiente virtual Python local, descarregue o ficheirorequirements-ai-gpu-5.txt e execute pip install -r requirements-ai-gpu-5.txt. Este comando instala todas as bibliotecas de código aberto do ambiente de IA.

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
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 com anotações 0.7.0
Antrópico 0.71.0 antlr4-python3-runtime 4.9.3 anyio 4.7.0
Apache-TVM-FFI 0.1.8.post2 Argão2-CFFI 21.3.0 argon2-cffi-vinculações 21.2.0
arro3-core 0.6.5 seta 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 Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake 12.22.0
Babel 2.16.0 bcrypt 4.3.0 BeautifulSoup4 4.12.3
bitsandbytes 0.49.1 preto 24.10.0 blake3 1.0.8
lixívia 6.2.0 pisca 1.7.0 boto3 1.40.45
Botocore 1.40.45 Brotli 1.2.0 Ferramentas de cache 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
Normalizador de Charset 3.3.2 Disjuntor 2.1.3 clicar 8.1.8
Cloudpickle 3.0.0 colorido 0.5.8 colorlog 6.10.1
Comunicação 0.2.1 tensores comprimidos 0.12.2 contorno 1.3.1
Cramjam 2.11.0 criptografia 44.0.1 Ligações CUDA 13.1.1
Cuda-Pathfinder 1.3.3 Cuda-Python 13.1.1 cupy-cuda12x 13.6.0
Entropia cruzada de corte 25.1.1 ciclista 0.11.0 Cython 3.1.5
Databricks-Agentes 1.9.1 databricks-connect 18.0.6 Databricks-SDK 0.67.0
databricks.servidor_sem_gpu 0.5.17+patch1 DataClasses-JSON 0.6.7 datasets 4.3.0
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.11 decorador 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
cache de disco 5.6.3 Distlib 0.3.9 Distro 1.9.0
distro-info 1.7+build1 dm-árvore 0.1.9 dnspython 2.8.0
docstring_parser 0.17.0 convertendo docstring em markdown 0.11 einops 0.8.1
Validador de Email 2.3.0 evaluate 0.4.6 executar 1.2.0
facetas-visão geral 1.1.1 Farama-Notificações 0.0.4 fastapi 0.128.0
fastapi-cli 0.0.20 fastapi-cloud-cli 0.9.0 Fastar 0.8.0
fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) 2.21.1 fastrlock 0.8.3 bloqueio de arquivo 3.17.0
flash_attn 2.8.3 flashinfer-python 0.5.3 Fonttools 4.55.3
FQDN (Nome de Domínio 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 (Autenticação) 2.47.0
Google Cloud Core 2.5.0 google-armazenamento-em-nuvem 3.2.0 Google-CRC32C 1.8.0
google-media-reutilizável 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
ginásio 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
ferramentas HTTP 0.7.1 httpx 0.28.1 httpx-sse 0.4.3
Hugging Face Hub 0.34.4 IDNA 3.7 ijson 3.4.0.post0
importlib_metadata 8.5.0 iniconfig 1.1.1 interregular 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
isoduração 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-especificações 2023.7.1 jupyter_client 8.6.3
jupyter_core 5.7.2 Jupyter-Eventos 0.12.0 Jupyter-LSP 2.2.5
jupyter_servidor 2.15.0 jupyter_server_terminals 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-núcleo 0.3.79 langchain-openai 0.3.35 divisores de texto langchain 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 carregador lento (lazy_loader) 0.4
librosa 0.11.0 LightGBM 4.6.0 utilitários relâmpagos 0.15.2
litellm 1.75.9 Orientação 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
Espuma 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 contentor de alojamento de modelos 0.1.13 mosaicml-streaming 0.13.0
mpmath 1.3.0 MSAL 1.34.0 MSAL-extensões 1.3.1
msgpack 1.1.2 MSGSPEC 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
bloco de notas 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-harmonia 0.0.8
OpenCensus 0.11.4 contexto do opencensus 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 Convenções Semânticas de OpenTelemetry 0.60b1
Optuna 4.5.0 Integração do Optuna 4.5.0 Orjson 3.11.5
ormsgpack 1.7.0 outlines_core 0.2.11 sobrescrições 7.4.0
embalagem 24,2 pandas 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 vítima 1.0.1
Peft 0.17.1 pexpect 4.8.0 almofada 11.1.0
pip 25.0.1 platformdirs 4.3.7 enredo 5.24.1
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