Ambiente di runtime AI versione 6

Questa pagina elenca l'ambiente di sistema e le librerie installate per l'ambiente AI Runtime (computazione GPU serverless) versione 6.

AI Runtime environment 6 è costruito sopra serverless environment 6 (CPU). Scopri cosa c'è di nuovo nell'ambiente serverless 6 (CPU). Include l'ambiente seguente:

Per garantire la compatibilità con l'applicazione, i carichi di lavoro AI Runtime utilizzano un'API versionata, 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. Vedi Passo 1: Collega un notebook a una GPU.

Nuove funzionalità e miglioramenti

Nella versione 6, le librerie CUDA vengono aggiornate a NVIDIA CUDA 13 e le dipendenze associate vengono aggiornate per corrispondere, inclusi MLflow e l'API Python per GPU senza server. Le librerie comuni di machine learning e AI nell'ambiente di Databricks AI sono state aggiornate per la compatibilità con la nuova versione CUDA, insieme all'aggiunta di diverse librerie di nuova popolarità.

CUDA 13 e PyTorch 2.11

Ambiente di IA Databricks

La versione 6 aggiorna l'ambiente di Databricks AI al toolkit NVIDIA CUDA 13 e allo stack runtime. PyTorch è stato aggiornato a torch 2.11.0 (costruito per CUDA 13.0, +cu130) con torchvision 0.26.0, e le librerie NVIDIA incluse (cuBLAS, cuDNN, NCCL, cuFFT, cuSPARSE e i componenti runtime correlati) vengono aggiornate alle loro versioni CUDA 13.

Aggiornamento delle librerie di deep learning e LLM

Ambiente di IA Databricks

Le principali librerie di machine learning vengono aggiornate nell'ambiente di IA Databricks, tra cui:

  • transformers 5.8.1
  • vllm 0.24.0
  • ray 2.56.0
  • langchain 1.3.11
  • sentence-transformers 5.5.1
  • openai 2.37.0
  • scikit-learn 1.7.2
  • scipy 1.16.3
  • trl 0.24.0

SDK di runtime IA Databricks

L'SDK di Databricks AI Runtime (databricks-sdk-air) 0.1.1 è incluso in questo ambiente. Sostituisce la API Python GPU serverless deprecata (serverless_gpu 0.5.27), che la versione 6 include ancora. Per le modifiche all'API Python della GPU serverless prima della versione 6 dell'ambiente, consulta le note di rilascio della versione 5.

13 ottobre 2026

serverless_gpu è obsoleto

Il serverless_gpu pacchetto non riceve più nuove funzionalità. A partire dalla versione 6, l'SDK di runtime di Databricks AI (databricks-sdk-air) lo sostituisce e fornisce API equivalenti, con argomenti rinominati, sotto lo databricks.air spazio di nomi. La versione 6 include entrambi i pacchetti, ma solo l'AI Runtime SDK riceve aggiornamenti. La versione 6 è l'ultima che include serverless_gpu. Le versioni 5 e inferiori sono invariate e includono solo serverless_gpu. Vedi Migrazione da serverless_gpu.

14 settembre 2026

API Python per GPU serverless aggiornata a 0.5.25

L'API Python 0.5.25 per GPU serverless include i seguenti aggiornamenti API:

  • Nuove funzionalità:
    • Il locale si avvia con @distributed e @ray_launch ora registra l'orologio timeout a muro effettivo (il limite predefinito di 3 ore) quando si applica il decoratore, così il limite è visibile in anticipo. Imposta timeout=<seconds> per cambiarlo o timeout=None per disattivarlo.

Pacchetti aggiunti all'ambiente di intelligenza artificiale di Databricks

I seguenti pacchetti di rilievo sono stati aggiunti all'ambiente di Databricks AI nella versione 6:

  • langgraph 1.2.8 (con langgraph-checkpoint, langgraph-prebuilt, e langgraph-sdk)
  • langchain-classic 1.0.8
  • lightning 2.5.5
  • polars 1.42.1
  • ultralytics 8.4.90
  • flash_attn_3 3.0.0 e flash-attn-4 4.0.0b18
  • flashinfer-cubin 0.6.12
  • liger_kernel 0.8.1
  • fastsafetensors 0.3.2
  • tilelang 0.1.9
  • xgboost-cu13 3.2.0 (Costruzione CUDA 13, sostituzione xgboost)
  • tabfm 1.0.1

Inoltre, il toolkit CUDA 13 e le librerie runtime (ad esempio, cuda-toolkit 13.0.2, nvidia-cudnn-cu13, nvidia-nccl-cu13, e pacchetti correlati nvidia-* ) sono stati aggiunti come parte dell'aggiornamento CUDA 13.

Pacchetti rimossi dall'ambiente di intelligenza artificiale di Databricks

I seguenti pacchetti di rilievo sono stati rimossi dall'ambiente di IA Databricks nella versione 6:

  • unsloth (e unsloth_zoo)
  • xformers
  • diffusers
  • bitsandbytes
  • torchao
  • litellm
  • langchain-openai
  • cupy-cuda12x
  • mosaicml-streaming
  • gguf
  • seaborn
  • xgboost (sostituito da xgboost-cu13) e xgboost-ray

Le librerie runtime CUDA 12 (i nvidia-*-cu12 pacchetti) sono state rimosse come parte dell'aggiornamento CUDA 13. Anche lo strumento per sviluppatori Python LSP (python-lsp-server, python-lsp-jsonrpc, rope, yapf) non è più integrato nell'ambiente di IA Databricks.

Pacchetti non inclusi nell'ambiente di base

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

  • flash_attn
  • torch
  • torchvision
  • scikit-learn
  • scipy

Sulla base del feedback dei clienti che richiedeva il controllo sulla versione di PyTorch, torch non è incluso nell'ambiente base per la versione 6. 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==2.11.0 in una cella del notebook o installare torch==2.11.0 usando la sezione Dipendenze del pannello laterale Ambiente .

Ambiente di sistema

  • Sistema operativo: Ubuntu 24.04 LTS
  • Python: 3.12.3
  • Databricks Connect: 19 (Databricks Connect viene aggiornato continuamente nell'ultima versione dell'ambiente. Esegui pip list per confermare la versione esatta nel tuo ambiente attuale.)
  • NVIDIA CUDA Toolkit: 13.0

Python installate librerie

Ambiente standard

Note

I file requirements registrano le versioni dei pacchetti per questo rilascio. La ricompilazione di queste versioni può installare bundle di autorità certificatrice obsoleti, inclusi certifi. Prima di effettuare connessioni HTTPS remote, applica gli aggiornamenti bundle elencati nell'avviso di sicurezza eMudhra. Mantieni attivata la verifica del certificato TLS e testa la compatibilità del pacchetto dopo gli aggiornamenti.

Per riprodurre l'ambiente AI Runtime 6 nel tuo ambiente virtuale Python locale, scarica il filerequirements-env-gpu-6.txt ed esegui pip install -r requirements-env-gpu-6.txt. Questo comando installa tutte le librerie dall'ambiente serverless 6.

Library Versione Library Versione Library Versione
documento annotato 0.0.4 annotated-types 0.7.0 anyio 4.10.0
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 25.1.0 arro3-core 0.8.0
arrow 1.4.0 asttokens 3.0.0 astunparse 1.6.3
async-lru 2.0.5 attrs 25.4.0 autocommand 2.2.2
azure-core 1.41.0 azure-identity 1.25.3 azure-mgmt-core 1.6.0
azure-mgmt-web 10.1.0 Azure Storage Blob 12.29.0 file di archiviazione Azure Data Lake 12.24.0
babel 2.16.0 backports.tarfile 1.2.0 beautifulsoup4 4.13.5
black 25.9.0 bleach 6.2.0 blinker 1.7.0
boto3 1.40.46 botocore 1.40.46 cachetools 5.5.1
certifi 19/10/2026 cffi 2.0.0 charset-normalizer 3.4.4
click 8.2.1 cloudpickle 3.1.1 comm 0.2.3
contourpy 1.3.3 cryptography 46.0.3 cycler 0.11.0
databricks-agents 1.11.0 databricks-connect 19.1 databricks-sdk 0.122.0
databricks-sdk-air 0.1.1 databricks.senza_server_unità_di_elaborazione_grafica 0.5.27 dataclasses-json 0.6.7
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.16 decorator 5.2.1
defusedxml 0.7.1 delta-spark 4.4.0+databricks.connect.19.1 deltalake 1.5.1
Deprecated 1.3.1 distlib 0.4.0 executing 2.2.1
fastapi 0.136.3 fastjsonschema 2.21.2 filelock 3.29.0
fonttools 4.60.1 fqdn 1.5.1 fsspec 2025.9.0
future 1.0.0 gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.45
google-api-core 2.30.3 google-auth 2.53.0 google-cloud-core 2.6.0
google-cloud-storage 3.10.1 google-crc32c 1.8.0 google-resumable-media (media riprendibile di Google) 2.9.0
googleapis-common-protos 1.71.0 grpcio 1.76.0 grpcio-status 1.76.0
h11 0.16.0 httpcore 1.0.9 httplib2 0.20.4
httpx 0.28.1 idna 3.11 importlib_metadata 8.7.0
inflect 7.3.1 iniconfig 2.1.0 ipyflow-core 0.0.227
ipykernel 6.31.0 ipython 9.7.0 ipython-genutils 0.2.0
ipython_pygments_lexers 1.1.1 ipywidgets 7.8.1 isodate 0.7.2
isoduration 20.11.0 jaraco.collections 5.1.0 jaraco.context 5.3.0
jaraco.functools 4.0.1 jaraco.text 3.12.1 jedi 0.19.2
Jinja2 3.1.6 jmespath 1.0.1 joblib 1.5.2
json5 0.12.1 jsonpointer 3.1.1 jsonschema 4.25.0
jsonschema-specifications 2025.9.1 jupyter-events 0.12.0 jupyter-lsp 2.2.5
jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.8.1 jupyter_server 2.16.0
jupyter_server_terminals 0.5.3 jupyterlab 4.4.7 jupyterlab_pygments 0.3.0
jupyterlab_server 2.28.0 jupyterlab_widgets 1.1.11 kiwisolver 1.4.8
Allodola 1.3.1 launchpadlib 1.11.0 lazr.restfulclient 0.14.6
lazr.uri 1.0.6 markdown-it-py 2.2.0 MarkupSafe 3.0.2
zefiro 3.26.2 matplotlib 3.10.6 matplotlib-inline 0.2.1
mccabe 0.7.0 mdurl 0.1.2 mistune 3.1.2
mlflow versione leggera 3.12.0 mmh3 5.2.1 more-itertools 10.3.0
msal 1.36.0 msal-extensions 1.3.1 msrest 0.7.1
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
notebook 7.4.5 notebook_shim 0.2.4 numpy 2.3.4
nvidia-ml-py 13.590.44 oauthlib 3.2.2 opencv_python_headless 5.0.0.93
opentelemetry-api 1.42.1 opentelemetry-proto 1.42.1 opentelemetry-sdk 1.42.1
opentelemetry-semantic-conventions 0.63b1 overrides 7.7.0 packaging 25.0
pandas 2.3.3 pandocfilters 1.5.1 parambench-train-comms 0.0.0
parso 0.8.5 pathspec 0.12.1 pexpect 4.9.0
pillow 12.0.0 pip 25,3 platformdirs 4.5.0
pluggy 1.5.0 prometheus_client 0.21.1 prompt_toolkit 3.0.52
proto-plus 1.28.0 protobuf 6.33.5 psutil 7.0.0
ptyprocess 0.7.0 pure_eval 0.2.3 py4j 0.10.9.9
pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.6.1 pyasn1_modules 0.4.2
pyccolo 0.0.83 pycparser 2.23 pydantic 2.13.3
pydantic_core 2.46.3 pydot 4.0.0 pyflakes 3.2.0
Pygments 2.19.2 PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.11.1
PyJWT 2.10.1 pyparsing 3.2.5 pyright 1.1.409
piroaring 1.1.0 pyspark 4.3.0.dev0+databricks.connect.19.1 pytest 8.4.2
python-dateutil 2.9.0.post0 python-dotenv 1.2.2 python-json-logger 3.2.1
pytokens 0.2.0 pytz 2025.2 PyYAML 6.0.3
pyzmq 27.1.0 referencing 0.37.0 regex 2025.9.1
requests 2.32.5 requests-oauthlib 2.0.0 rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1 RFC3987-sintassi 1.1.0 rich 14.2.0
rpds-py 0.28.0 s3transfer 0.14.0 Send2Trash 1.8.2
setuptools 80.9.0 sei 1.17.0 smmap 5.0.0
sniffio 1.3.0 soupsieve 2.5 sqlparse 0.5.5
ssh-import-id 5.11 stack-data 0.6.3 starlette 0.52.1
strictyaml 1.7.3 tenacity 9.1.2 terminado 0.18.1
threadpoolctl 3.5.0 tiktoken 0.13.0 tinycss2 1.4.0
tokenize_rt 6.2.0 tomli 2.0.1 tornado 6.5.1
tqdm 4.67.1 traitlets 5.14.3 typeguard 4.3.0
ispezione di digitazione 0.9.0 ispezione di digitazione 0.4.2 typing_extensions 4.15.0
tzdata 2026.2 unattended-upgrades 0.1 uri-template 1.3.0
urllib3 2.5.0 uvicorn 0.48.0 virtualenv 20.35.4
wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.13 webcolors 25.10.0
webencodings 0.5.1 websocket-client 1.8.0 ruota 0.45.1
ogni volta 0.7.3 widgetsnbextension 3.6.6 wrapt 1.17.0
zipp 3.23.0 zstandard 0.25.0

Ambiente di intelligenza artificiale

L'ambiente di intelligenza artificiale include tutti i pacchetti dell'ambiente Standard, nonché i pacchetti seguenti. Questo ambiente include PyTorch e librerie complete di Machine Learning:

  • torch 2.11.0
  • torchvision 0.26.0
  • flash_attn 2.8.3
  • catboost 1.2.10
  • langchain 1.3.11
  • langgraph 1.2.8
  • lightgbm 4.6.0
  • lightning 2.5.5
  • openai 2.37.0
  • optuna 4.5.0
  • polars 1.42.1
  • pytorch-lightning 2.5.4
  • ray 2.56.0
  • scikit-learn 1.7.2
  • scipy 1.16.3
  • sentence-transformers 5.5.1
  • transformers 5.8.1
  • trl 0.24.0
  • ultralytics 8.4.90
  • vllm 0.24.0
  • xgboost-cu13 3.2.0

Note

I file requirements registrano le versioni dei pacchetti per questo rilascio. La ricompilazione di queste versioni può installare bundle di autorità certificatrice obsoleti, inclusi certifi. Prima di effettuare connessioni HTTPS remote, applica gli aggiornamenti bundle elencati nell'avviso di sicurezza eMudhra. Mantieni attivata la verifica del certificato TLS e testa la compatibilità del pacchetto dopo gli aggiornamenti.

Per riprodurre l'ambiente AI V6 nel tuo ambiente virtuale Python locale, scarica il filerequirements-ai-gpu-6.txt ed esegui pip install -r requirements-ai-gpu-6.txt. Questo comando installa tutte le librerie dall'ambiente di intelligenza artificiale.

Library Versione Library Versione Library Versione
absl-py 2.4.0 accelerare 1.13.0 aiohappyeyeballs 2.6.1
aiohttp 3.13.5 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.4.0
Alambicco 1.18.5 documento annotato 0.0.4 annotated-types 0.7.0
Antropica 0.116.0 antlr4-python3-runtime 4.9.3 anyio 4.10.0
apache-tvm-ffi 0.1.9 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 25.1.0
arro3-core 0.8.0 arrow 1.4.0 Astor 0.8.1
asttokens 3.0.0 astunparse 1.6.3 async-lru 2.0.5
attrs 25.4.0 lettura audio 3.1.0 autocommand 2.2.2
azure-core 1.41.0 azure-identity 1.25.3 azure-mgmt-core 1.6.0
azure-mgmt-web 10.1.0 Azure Storage Blob 12.29.0 file di archiviazione Azure Data Lake 12.24.0
babel 2.16.0 backports.tarfile 1.2.0 beautifulsoup4 4.13.5
black 25.9.0 blake3 1.0.9 bleach 6.2.0
blinker 1.7.0 boto3 1.40.46 botocore 1.40.46
cachetools 5.5.1 catboost 1.2.10 cbor2 6.1.3
certifi 19/10/2026 cffi 2.0.0 charset-normalizer 3.4.4
click 8.4.2 cloudpickle 3.1.1 colorato 0.5.8
registro dei colori 6.10.1 comm 0.2.3 tensori compressi 0.17.0
contourpy 1.3.3 cryptography 44.0.1 cuda-bindings 13.3.1
Cuda-core 1.0.1 cuda-pathfinder 1.5.6 cuda-python 13.3.1
cuda-tile 1.3.0 Pacchetto di strumenti CUDA (cuda-toolkit) 13.0.2 cycler 0.11.0
databricks-agents 1.11.0 databricks-connect 19.1 databricks-sdk 0.122.0
databricks.senza_server_unità_di_elaborazione_grafica 0.5.27 dataclasses-json 0.6.7 datasets 4.8.5
dbus-python 1.3.2 debugpy 1.8.16 decorator 5.2.1
defusedxml 0.7.1 deltalake 1.5.1 Deprecated 1.3.1
depyf 0.20.0 detect-installer 0.1.0 dill 0.4.0
cache del disco 5.6.3 distlib 0.4.0 dm-tree 0.1.10
dnspython 2.8.0 docstring_parser 0.18.0 einops 0.8.2
validatore di email 2.3.0 evaluate 0.4.6 executing 2.2.1
Notifiche di Farama 0.0.6 fastapi 0.136.3 fastapi-cli 0.0.28
fastapi-cloud-cli 0.22.1 fastar 0.11.0 fastjsonschema 2.21.2
fastsafetensors 0.3.2 filelock 3.29.0 flash-attn-4 4.0.0b18
flash_attn 2.8.3 flash_attn_3 3.0.0 flashinfer-cubin 0.6.12
flashinfer-python 0.6.12 fonttools 4.60.1 fqdn 1.6.0
frozenlist 1.8.0 fsspec 2025.9.0 future 1.0.0
gitdb 4.0.11 GitPython 3.1.45 google-api-core 2.30.3
google-auth 2.53.0 google-cloud-core 2.6.0 google-cloud-storage 3.10.1
google-crc32c 1.8.0 google-resumable-media (media riprendibile di Google) 2.9.0 googleapis-common-protos 1.71.0
graphviz 0.21 greenlet 3.2.4 grpcio 1.76.0
grpcio-status 1.76.0 ginnasio 1.2.2 h11 0.16.0
hf-xet 1.5.1 hf_transfer 0.1.9 httpcore 1.0.9
httplib2 0.20.4 strumenti HTTP (httptools) 0.8.0 httpx 0.28.1
httpx-sse 0.4.3 huggingface_hub 1.22.0 Nuclei ronzanti 0.1.6
idna 3.11 ijson 3.5.1 importlib_metadata 8.7.0
inflect 7.3.1 iniconfig 2.1.0 interegulare 0.3.3
ipyflow-core 0.0.227 ipykernel 6.31.0 ipython 9.7.0
ipython-genutils 0.2.0 ipython_pygments_lexers 1.1.1 ipywidgets 7.8.1
isodate 0.7.2 isoduration 20.11.0 jaraco.collections 5.1.0
jaraco.context 5.3.0 jaraco.functools 4.0.1 jaraco.text 3.12.1
jaxtyping 0.2.38 jedi 0.19.2 Jinja2 3.1.6
jiter 0.16.0 jmespath 1.0.1 joblib 1.5.2
json5 0.12.1 jsonpatch 1.33 jsonpointer 3.1.1
jsonschema 4.25.0 jsonschema-specifications 2025.9.1 jupyter-events 0.12.0
jupyter-lsp 2.2.5 jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.8.1
jupyter_server 2.16.0 jupyter_server_terminals 0.5.3 jupyterlab 4.4.7
jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_server 2.28.0 jupyterlab_widgets 1.1.11
kiwisolver 1.4.8 langchain 1.3.11 langchain-classic 1.0.8
langchain-community 0.4.2 langchain-core 1.4.7 langchain-protocol 0.0.18
separatori di testo langchain 1.1.2 langgraph 1.2.8 langgraph-checkpoint 4.1.1
langgraph-precostruito 1.1.0 langgraph-sdk 0.4.2 langsmith 0.9.3
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
liger_kernel 0.8.1 lightgbm 4.6.0 fulmine 2.5.5
fulmine-utilità 0.15.3 llguidance 1.7.6 llvmlite 0.47.0
enforcer del formato LM 0.11.3 loguru 0.7.3 lz4 4.4.5
Mako 1.3.12 markdown-it-py 2.2.0 MarkupSafe 3.0.2
zefiro 3.26.2 matplotlib 3.10.6 matplotlib-inline 0.2.1
mccabe 0.7.0 mcp 1.28.1 mdurl 0.1.2
mistral_common 1.11.5 mistune 3.1.2 ml_dtypes 0.5.4
mlflow versione leggera 3.13.0 mmh3 5.2.1 modelli di hosting container standard 0.1.16
more-itertools 10.3.0 mpmath 1.3.0 msal 1.36.0
msal-extensions 1.3.1 msgpack 1.2.1 specifiche di messaggio 0.21.1
msrest 0.7.1 multidict 6.7.0 multiprocesso 0.70.16
mypy-extensions 1.0.0 Narvali 2.7.0 nbclient 0.10.2
nbconvert 7.16.6 nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0
networkx 3.5 ninja 1.13.0 nodeenv 1.10.0
notebook 7.4.5 notebook_shim 0.2.4 numba 0.65.0
numpy 2.3.4 nvidia-cublas 13.1.0.3 NVIDIA-CUDA-CCCL 13.3.3.4.1
Nvidia-Cuda-CRT 13.3.73 nvidia-cuda-cupti 13.0.85 NVIDIA-CUDA-NVCC 13.2.78
nvidia-cuda-nvrtc 13.0.88 nvidia-cuda-runtime 13.0.96 nvidia-cuda-tileiras 13.2.78
nvidia-cudnn-cu13 9.19.0.56 nvidia-cudnn-frontend 1.25.0 nvidia-cufft 12.0.0.61
nvidia-cufile 1.15.1.6 nvidia-curand 10.4.0.35 nvidia-cusolver 12.0.4.66
nvidia-cusparse 12.6.3.3 nvidia-cusparselt-cu13 0.8.0 nvidia-cutlass-dsl 4.5.2
Nvidia-cutlass-dsl-libs-base 4.5.2 nvidia-cutlass-dsl-libs-cu13 4.5.2 nvidia-ml-py 13.590.44
nvidia-nccl-cu13 2.28.9 nvidia-nvjitlink 13.0.88 nvidia-nvshmem-cu13 3.4.5
nvidia-nvtx 13.0.85 nvidia-nvvm 13.2.78 oauthlib 3.2.2
omegaconf 2.3.1 OpenAI 2.37.0 openai-harmony 0.0.8
opencensus 0.11.4 opencensus-context 0.1.3 opencv-python 5.0.0.93
opencv_python_headless 5.0.0.93 opentelemetry-api 1.42.1 opentelemetry-exporter-otlp 1.42.1
opentelemetry-exporter-otlp-proto-common 1.42.1 opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc 1.42.1 opentelemetry-exporter-otlp-proto-http 1.42.1
opentelemetry-exporter-prometheus 0.63b1 opentelemetry-proto 1.42.1 opentelemetry-sdk 1.42.1
opentelemetry-semantic-conventions 0.63b1 opentelemetry-semantic-conventions-ai 0.5.1 optuna 4.5.0
integrazione-optuna 4.5.0 orjson 3.11.9 ormsgpack 1.12.2
outlines_core 0.2.14 overrides 7.7.0 packaging 25.0
pandas 2.3.3 pandocfilters 1.5.1 parambench-train-comms 0.0.0
parso 0.8.5 partial-json-parser 0.2.1.1.post7 pathspec 0.12.1
patsy 1.0.1 peft 0.19.1 pexpect 4.9.0
pillow 12.0.0 pip 25.0.1 platformdirs 4.5.0
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