Partilhar via


Ambiente GPU sem servidor versão 4 (beta)

Importante

A computação de GPU sem servidor no Databricks está em Beta. Durante a versão Beta, o conteúdo dos ambientes suportados, incluindo a lista de pacotes ou versões de pacotes instalados, pode mudar.

Este artigo descreve as informações de ambiente do sistema para o ambiente GPU sem servidor versão 4.

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 a versão do ambiente usando o painel lateral do Ambiente nos seus notebooks sem servidor. Consulte Configurar computação de GPU sem servidor.

Novos recursos e melhorias

O ambiente GPU sem servidor 4 é construído sobre o ambiente sem servidor 4 (CPU). Veja o que há de novo no ambiente sem servidor 4 (CPU). Inclui dois ambientes diferentes:

Atualizações da API

11 de dezembro de 2025

API Python de GPU serverless atualizada para 0.5.9

A API Serverless GPU Python 0.5.9 inclui as seguintes atualizações da API:

  • Correções de bugs:

    • Corrigido um bug em que o portátil não mostrava o estado correto da carga de trabalho.
    • Corrigido um erro de registo com um argumento de palavra-chave inesperado.

19 de novembro de 2025

API Python para GPU serverless atualizada para 0.5.8

A API Python 0.5.8 para GPU Serverless inclui as seguintes atualizações da API:

  • Correções de bugs:

    • Corrigiu um problema em que interromper a célula do portátil não parava o trabalho remoto.
    • Corrigido uma condição de corrida no código de sincronização que causava 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.
    • Corrigiu um problema em que uma exceção mais geral estava a ser levantada em vez de uma exceção específica. Esta correção também cobriu condições adicionais de corrida que levavam a uma célula final a ser marcada como "Ran" em vez de "Falhada".
  • Novas funcionalidades e melhorias:

    • Aumentou o número máximo de GPUs A10 e H100 a que um portátil pode ligar-se de 16 para 32.
    • Adicionei timeout e limpeza de logs ao sincronizar ambientes.

31 de outubro de 2025

API Python de GPU serverless atualizada para 0.5.7

A API Python 0.5.7 da GPU Serverless inclui as seguintes atualizações da API:

  • Correções de bugs:
    • Corrigiu um problema em que uma falha de trabalho remoto foi incorretamente exibida como sucesso na célula do notebook.
    • Corrigido um problema de timeout intermitente durante a sincronização do ambiente.
    • Corrigido o problema de exibição do link "ver logs".

22 de outubro, 2025

API Python da GPU sem servidor atualizada para 0.5.6

A Serverless GPU Python API 0.5.6 inclui as seguintes atualizações de API:

  • Correções de bugs:
    • Corrigido Py4jException o erro que causava o crash do notebook ao executar várias cargas de trabalho usando serverless_gpuremote=False.
    • Corrigido um ocasional torch.distributed.DistStoreError que poderia ocorrer durante o treinamento de vários nós.
    • Corrigido o problema de corrida de upload-download de sincronização de ambiente com a nova API do gerenciador de ambiente Python.
  • Alterações comportamentais:
    • Seleção de computação de GPU padrão sem servidor atualizada. Por padrão, os usuários agora se conectam a pools reservados se tiverem acesso a eles. Os utilizadores podem conectar-se a pools sob demanda, definindo o sinalizador "DATABRICKS_USE_POOL". Se os usuários não tiverem acesso a pools reservados, eles sempre usarão como padrão os pools sob demanda.

Ambiente do sistema

  • Sistema Operacional: Ubuntu 24.04.2 LTS
  • Píton: 3.12.3
  • Databricks Connect: 17.2.4
  • Kit de ferramentas NVIDIA CUDA: 12.6

Bibliotecas Python instaladas

Ambiente base padrão

Além do que está incluído no ambiente sem servidor 4 (CPU), o ambiente GPU sem servidor 4 inclui o seguinte:

  • flash-attention 2.8.3
  • torch 2.7.1
  • torchvision 0.22.1

Para reproduzir o ambiente 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. Este comando instala todas as bibliotecas de código aberto do ambiente sem servidor 4.

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
tipos com anotações 0.7.0 anyio 4.6.2 Argão2-CFFI 21.3.0
argon2-cffi-vinculações 21.2.0 seta 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 (serviços de identidade do Azure) 1.20.0 azure-mgmt-core 1.5.0 azure-mgmt-web 8.0.0
Azure Storage Blob 12.23.0 Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake 12.17.0 Babel 2.16.0
backports.tarfile 1.2.0 BeautifulSoup4 4.12.3 preto 24.10.0
lixívia 6.2.0 pisca 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 Charset 3.3.2
clicar 8.1.7 Cloudpickle 3.0.0 Comunicação 0.2.1
contorno 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 convertendo docstring em markdown 0.11 executar 0.8.3
facetas-visão geral 1.1.1 fastapi 0.115.12 fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) 2.21.1
bloqueio de arquivo 3.13.1 Fonttools 4.55.3 FQDN (Nome de Domínio Completo) 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) 2.40.0
Google Cloud Core 2.4.3 google-armazenamento-em-nuvem 3.1.0 Google-CRC32C 1.7.1
google-media-reutilizável 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 flexionar 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 isoduração 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
jsonschema-especificações 2023.7.1 Jupyter-Eventos 0.10.0 Jupyter-LSP 2.2.0
jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter_servidor 2.14.1
jupyter_server_terminals 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-extensões 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 bloco de notas 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 de OpenTelemetry 0,53b1
sobrescrições 7.4.0 embalagem 24.1 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 (o gestor de pacotes do Python) 25.0.1 platformdirs 3.10.0
enredo 5.24.1 Pluggy 1.5.0 prometheus_client 0.21.0
kit de ferramentas de prompt 3.0.43 Proto-Plus 1.26.1 Protobuf 5.29.4
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
puro-eval 0.2.2 py4j 0.10.9.9 Pyarrow 19.0.1
pyarrow-hotfix 0.7 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 2.15.1 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 (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) 2.9.0.post0 python-json-logger 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2
python-lsp-servidor 1.12.0 pytoolconfig 1.2.6 Pytz 2024.1
PyYAML 6.0.2 Pyzmq 26.2.0 referenciação 0.30.2
pedidos 2.32.3 rfc3339-verificador 0.1.4 rfc3986-validador 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-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) 1.6.1
SciPy 1.15.1 nascido no mar 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 contentores classificados 2.4.0 Coador de sopa 2.5
SQLPARSE 0.5.3 ssh-import-id 5.11 stack-data 0.2.0
Starlette 0.46.2 statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) 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 tocha 2.7.1 Torchvision 0.22.1
tornado 6.4.2 traitlets 5.14.3 Tritão 3.3.1
Protetor de Tipografia 4.3.0 tipos-python-dateutil 2.9.0.20241206 typing_extensions (extensões de digitação) 4.12.2
tzdata 2024.1 Ujson 5.10.0 Atualizações não supervisionadas 0.1
uri-modelo 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 da web 0.5.1 Websocket-cliente 1.8.0
whatthepatch (ferramenta para comparação de patches) 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 predefinido, 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 Python local, baixe o arquivo requirements-ai-gpu-4.txt e execute pip install -r requirements-ai-gpu-4.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 1.10.1 aiohappyeyeballs 2.4.4
AIOHTTP 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
Alambique 1.16.5 tipos com anotações 0.7.0 anyio 4.6.2
Argão2-CFFI 21.3.0 argon2-cffi-vinculações 21.2.0 seta 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 (serviços de identidade do Azure) 1.20.0
azure-mgmt-core 1.5.0 azure-mgmt-web 8.0.0 Azure Storage Blob 12.23.0
Armazenamento de Ficheiros Azure Data Lake 12.17.0 Babel 2.16.0 backports.tarfile 1.2.0
bcrypt 3.2.0 BeautifulSoup4 4.12.3 preto 24.10.0
lixívia 6.2.0 pisca 1.7.0 felicidade 1.3.0
boto3 1.36.2 Botocore 1.36.3 Brotli 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 Charset 3.3.2
Disjuntor 2.1.3 clicar 8.1.7 CloudPathlib 0.23.0
Cloudpickle 3.0.0 colorido 0.5.7 colorlog 6.9.0
Comunicação 0.2.1 Confeção 0.1.5 contorno 1.3.1
Cramjam 2.11.0 criptografia 43.0.3 ciclista 0.11.0
cymem 2.0.11 Cython 3.0.12 Databricks-Agentes 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 aneto 0.3.8 Distlib 0.3.9
dm-árvore 0.1.9 convertendo docstring em markdown 0.11 avaliar 0.4.5
executar 0.8.3 facetas-visão geral 1.1.1 Farama-Notificações 0.0.4
fastapi 0.115.12 fastjsonschema (biblioteca para validação rápida de esquemas JSON) 2.21.1 bloqueio de arquivo 3.13.1
flash_attn 2.8.3 Fonttools 4.55.3 FQDN (Nome de Domínio Completo) 1.5.1
Frozenlist 1.5.0 fsspec 2023.5.0 Futuro 1.0.0
GitDB 4.0.11 GitPython 3.1.43 google-api-core 2.20.0
Google-Auth (Autenticação) 2.40.0 Google Cloud Core 2.4.3 google-armazenamento-em-nuvem 3.1.0
Google-CRC32C 1.7.1 google-media-reutilizável 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 Hugging Face Hub 0.34.4
IDNA 3.7 importlib-metadata 6.6.0 importlib_resources 6.4.0
flexionar 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 isoduração 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
jsonschema-especificações 2023.7.1 Jupyter-Eventos 0.10.0 Jupyter-LSP 2.2.0
jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter_servidor 2.14.1
jupyter_server_terminals 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-núcleo 0.3.75
langchain-openai 0.3.32 divisores de texto langchain 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 carregador lento (lazy_loader) 0.4
librosa 0.11.0 LightGBM 4.6.0 utilitários relâmpagos 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
Espuma 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-extensões 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 bloco de notas 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 contexto do opencensus 0.1.3 OpenCV-Python 4.12.0.88
OpenTelemetry API 1.32.1 opentelemetry-exporter-prometheus 0,53b1 OpenTelemetry-Proto 1.37.0
OpenTelemetry SDK 1.32.1 Convenções Semânticas de OpenTelemetry 0,53b1 Optuna 4.5.0
Optuna-Integração 4.5.0 Orjson 3.11.3 ormsgpack 1.7.0
sobrescrições 7.4.0 embalagem 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 vítima 1.0.1
Peft 0.17.1 pexpect 4.8.0 almofada 11.1.0
pip (o gestor de pacotes do Python) 25.0.1 platformdirs 3.10.0 enredo 5.24.1
Pluggy 1.5.0 cachorrinho 1.8.2 Preshed 3.0.10
prometheus_client 0.21.0 kit de ferramentas de prompt 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 puro-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-módulos 0.2.8
pyccolo 0.0.71 Pycparser 2.21 Pidântico 2.10.6
configurações pidáticas 2.11.0 pydantic_core 2.27.2 Pydot 4.0.0
Pyflakes 3.2.0 Pigmentos 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 (uma biblioteca de software para manipulação de datas em Python) 2.9.0.post0 Python-Dotenv 1.1.1 python-json-logger 3.2.1
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-servidor 1.12.0 Python-Snappy 0.7.3
pytoolconfig 1.2.6 Pitorcha-Relâmpago 2.5.4 Pytorch-Ranger 0.1.1
Pytz 2024.1 PyYAML 6.0.2 Pyzmq 26.2.0
raio 2.49.1 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 1.12.0
rpds-py 0.22.3 RSA 4.9.1 s3transfer 0.11.3
Safetensors 0.6.2 scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina em Python) 1.6.1 SciPy 1.15.1
nascido no mar 0.13.2 Send2Trash 1.8.2 transformadores de frases 5.1.0
Peça de frase 0.2.1 Ferramentas de configuração 74.0.0 forma 0.48.0
Shellingham 1.5.4 seis 1.16.0 cortador 0.0.8
smart_open 7.3.1 smmap 5.0.0 sniffio 1.3.0
contentores classificados 2.4.0 arquivo de som 0.13.1 Coador de sopa 2.5
soxr 1.0.0 espaçoso 3.8.7 Spacy-legado 3.0.12
spacy-loggers 1.0.5 SQLAlchemy 2.0.37 SQLPARSE 0.5.3
a sério? 2.5.1 ssh-import-id 5.11 stack-data 0.2.0
Starlette 0.46.2 statsmodels (uma biblioteca de Python para modelos estatísticos) 0.14.4 estivador 5.5.0
strictyaml 1.7.3 SymPy 1.13.3 organizar em tabela 0.9.0
tenacidade 9.0.0 tensorboardX (ferramenta de visualização de tensores) 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 Tokenizadores 0.22.0
Tomli 2.0.1 tocha 2.7.1 otimizador de tocha 0.3.0
torchmetrics 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 Protetor de Tipografia 4.3.0 mecanógrafo 0.19.2
tipos-python-dateutil 2.9.0.20241206 inspeção de digitação 0.9.0 Inspeção de Digitação 0.4.2
typing_extensions (extensões de digitação) 4.12.2 tzdata 2024.1 Ujson 5.10.0
umap-learn 0.5.9.post2 Atualizações não supervisionadas 0.1 uri-modelo 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 doninha 0.4.1
Webcolors 24.11.1 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 xgboost 3.0.4
xgboost-ray 0.1.19 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