# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2023.
#
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2026-01-07 15:50+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: pt_BR <LL@li.org>\n"
"Language: pt_BR\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Plural-Forms: nplurals=1; plural=0;\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:5
msgid "Troubleshooting"
msgstr "Solução de problemas"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:9
msgid "No huggingface repo access"
msgstr "Sem permissão do repositório huggingface"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:11
msgid ""
"Sometimes, you may face errors accessing huggingface models, such as the "
"following message when accessing `llama2`:"
msgstr ""
"Ao obter o modelo, às vezes você pode encontrar problemas de permissão. Por "
"exemplo, ao obter o modelo ``llama2``, pode surgir o seguinte aviso:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:18
msgid ""
"This typically indicates either a lack of access rights to the repository or"
" missing huggingface access tokens. The following sections provide guidance "
"on addressing these issues."
msgstr ""
"Geralmente isso ocorre por falta de permissão ao repositório do Hugging "
"Face, ou por não ter configurado o token do Hugging Face. Você pode resolver"
" esse problema seguindo os passos a seguir."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:22
msgid "Get access to the huggingface repo"
msgstr "Solicitar permissão para o repositório do Hugging Face"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:24
msgid ""
"To obtain access, navigate to the desired huggingface repository and agree "
"to its terms and conditions. As an illustration, for the `llama2` model, you"
" can use this link: `https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf "
"<https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf>`_."
msgstr ""
"Para obter acesso, abra o repositório correspondente no Hugging Face e "
"aceite seus termos e condições. Usando ``llama2`` como exemplo, você pode "
"acessar este link para solicitar: `https://huggingface.co/meta-"
"llama/Llama-2-7b-hf <https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf>`_."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:29
msgid "Set up credentials to access huggingface"
msgstr "Defina as credenciais de acesso ao Hugging Face."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:31
msgid ""
"Your credential to access huggingface can be found online at "
"`https://huggingface.co/settings/tokens "
"<https://huggingface.co/settings/tokens>`_."
msgstr ""
"Você pode encontrar as credenciais na página do Hugging Face, "
"`https://huggingface.co/settings/tokens "
"<https://huggingface.co/settings/tokens>`_."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:33
msgid ""
"You can set the token as an environmental variable, with ``export "
"HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=your_token_here``."
msgstr ""
"Você pode configurar a credencial de acesso definindo uma variável de "
"ambiente: ``export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=your_token_here``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:37
msgid "Incompatibility Between NVIDIA Driver and PyTorch Version"
msgstr "O driver NVIDIA e a versão do PyTorch não são compatíveis."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:39
msgid "If you are using a NVIDIA GPU, you may face the following error:"
msgstr ""
"Se você estiver usando uma placa de vídeo NVIDIA, pode encontrar o seguinte "
"erro:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:50
msgid ""
"This typically indicates that your CUDA driver version is not compatible "
"with the PyTorch version you are using."
msgstr ""
"Geralmente, isso é causado pela incompatibilidade entre a versão do CUDA e a"
" versão do PyTorch."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:52
msgid ""
"Go to `https://pytorch.org <https://pytorch.org>`_ to install a PyTorch "
"version that has been compiled with your version of the CUDA driver. **Do "
"not install a cuda version smaller than 11.8, preferably between 11.8 and "
"12.1.**"
msgstr ""
"Você pode instalar o PyTorch pré-compilado correspondente à versão CUDA no "
"site oficial `https://pytorch.org <https://pytorch.org>`_. Além disso, "
"**certifique-se de que a versão do CUDA instalada não seja inferior a 11.8, "
"sendo ideal que esteja entre 11.8 e 12.1.**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:55
msgid ""
"Say if your CUDA driver version is 11.8, then you can install PyTorch with "
"the following command:"
msgstr ""
"Por exemplo, se sua versão do CUDA for 11.8, você pode usar o seguinte "
"comando para instalar o PyTorch correspondente:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:63
msgid ""
"Xinference service cannot be accessed from external systems through "
"``<IP>:9997``"
msgstr ""
"O sistema externo não pode acessar o serviço Xinference através de "
"``<IP>:9997``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:65
msgid "Use ``-H 0.0.0.0`` parameter in when starting Xinference:"
msgstr ""
"Ao iniciar o Xinference, lembre-se de adicionar o parâmetro ``-H 0.0.0.0``:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:71
msgid ""
"Then Xinference service will listen on all network interfaces (not limited "
"to ``127.0.0.1`` or ``localhost``)."
msgstr ""
"Então o serviço Xinference escutará em todas as interfaces de rede (não "
"apenas em ``127.0.0.1`` ou ``localhost``)."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:73
msgid ""
"If you are using the :ref:`using_docker_image`, please add ``-p "
"<PORT>:9997`` during the docker run command, then access is available "
"through ``<IP>:<PORT>`` of the local machine."
msgstr ""
"Se estiver usando o :ref:`using_docker_image`, adicione ``-p <PORT>:9997`` "
"ao comando de execução do Docker, e você poderá acessar através de "
"``<IP>:<PORT>`` na máquina local."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:78
msgid ""
"Launching a built-in model takes a long time, and sometimes the model fails "
"to download"
msgstr ""
"O início do modelo embutido leva muito tempo, e às vezes o download do "
"modelo falha."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:80
msgid ""
"Xinference by default uses HuggingFace as the source for models. If your "
"machines are in Mainland China, there might be accessibility issues when "
"using built-in models."
msgstr ""
"Xinference usa HuggingFace como fonte de modelo padrão. Se sua máquina "
"estiver na China continental, o uso de modelos integrados pode ter problemas"
" de acesso."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:84
msgid ""
"To address this, add environment variable "
"``XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` when starting the Xinference to change "
"the model source to ModelScope, which is optimized for Mainland China."
msgstr ""
"Para resolver esse problema, ao iniciar o Xinference, adicione a variável de"
" ambiente ``XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` para alterar a fonte do modelo"
" para ModelScope, o que resulta em downloads mais rápidos na China "
"continental."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:88
msgid ""
"If you’re starting Xinference with Docker, include ``-e "
"XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` during the docker run command."
msgstr ""
"Se você iniciar o Xinference com Docker, pode incluir a opção ``-e "
"XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` no comando Docker."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:92
msgid ""
"When using the official Docker image, RayWorkerVllm died due to OOM, causing"
" the model to fail to load"
msgstr ""
"Ao usar a imagem oficial do Docker, o RayWorkerVllm morre devido a OOM, "
"impedindo o carregamento do modelo."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:94
msgid ""
"Docker's ``--shm-size`` parameter is used to set the size of shared memory. "
"The default size of shared memory (/dev/shm) is 64MB, which may be too small"
" for vLLM backend."
msgstr ""
"O parâmetro ``--shm-size`` do Docker pode ser usado para definir o tamanho "
"da memória compartilhada. O tamanho padrão da memória compartilhada "
"(/dev/shm) é de 64MB, que pode ser insuficiente para o backend vLLM."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:98
msgid ""
"You can increase its size by setting the ``--shm-size`` parameter as "
"follows:"
msgstr "Você pode aumentar seu tamanho definindo o parâmetro ``--shm-size``:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:106
msgid "Missing ``model_engine`` parameter when launching LLM models"
msgstr "Erro ao carregar modelo LLM: parâmetro ``model_engine`` ausente."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:108
msgid ""
"Since version ``v0.11.0``, launching LLM models requires an additional "
"``model_engine`` parameter. For specific information, please refer to "
":ref:`here <about_model_engine>`."
msgstr ""
"A partir da versão ``v0.11.0``, é necessário passar o parâmetro adicional "
"``model_engine`` ao carregar o modelo LLM. Para mais informações, consulte "
":ref:`aqui <about_model_engine>`."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:112
msgid "Resolving MKL Threading Layer Conflicts"
msgstr "Resolvendo conflitos na camada de threads MKL"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:114
msgid ""
"When starting the Xinference server, you may encounter the error: "
"``ValueError: Model architectures ['Qwen2ForCausalLM'] failed to be "
"inspected. Please check the logs for more details.``"
msgstr ""
"Ao iniciar o servidor Xinference, se encontrar o erro: ``ValueError: Model "
"architectures ['Qwen2ForCausalLM'] failed to be inspected. . Please check "
"the logs for more details.``"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:116
msgid "The underlying cause shown in the logs is:"
msgstr "A causa raiz mostrada no log é:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:123
msgid ""
"This typically occurs when NumPy was installed via conda. Conda's NumPy is "
"built with Intel MKL optimizations, which conflicts with the GNU OpenMP "
"library (libgomp) already loaded in your environment."
msgstr ""
"Isso geralmente acontece porque seu NumPy foi instalado via conda, e o NumPy"
" do conda é construído com a otimização Intel MKL, o que causa conflito com "
"a biblioteca GNU OpenMP (libgomp) já carregada no ambiente."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:126
msgid "Solution 1: Override the Threading Layer"
msgstr "Solução 1: Reescrever a camada de thread"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:128
msgid "Force Intel's Math Kernel Library to use GNU's OpenMP implementation:"
msgstr ""
"Definir `MKL_THREADING_LAYER=GNU` força a Intel Math Kernel Library (MKL) a "
"usar a implementação OpenMP do GNU:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:135
msgid "Solution 2: Reinstall NumPy with pip"
msgstr "Solução 2: Reinstalar o NumPy usando pip"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:137
msgid "Uninstall conda's NumPy and reinstall using pip:"
msgstr "Desinstale o numpy instalado pelo conda e reinstale usando pip."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:146
msgid "Related Note: vLLM and PyTorch"
msgstr "Observação relevante: vLLM e PyTorch"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:148
msgid ""
"If you're using vLLM, avoid installing PyTorch with conda. Refer to the "
"official vLLM installation guide for GPU-specific instructions: "
"https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation/gpu.html"
msgstr ""
"Se você estiver usando vLLM, evite instalar o PyTorch via conda. Para "
"instruções de instalação específicas para GPU, consulte o guia oficial de "
"instalação do vLLM: "
"https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation/gpu.html"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:151
msgid "Configuring PyPI Mirrors to Speed Up Package Installation"
msgstr ""
"Configurar o espelho PyPI para acelerar a instalação de pacotes de software"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:153
msgid ""
"If you're in Mainland China, using a PyPI mirror can significantly speed up "
"package installation. Here are some commonly used mirrors:"
msgstr ""
"Se você estiver na China continental, usar um mirror do PyPI pode acelerar "
"significativamente a instalação de pacotes. Abaixo estão algumas fontes de "
"mirror comuns:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:155
msgid "Tsinghua University: ``https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple``"
msgstr ""
"Espelho da Universidade de Tsinghua: "
"``https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple``"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:156
msgid "Alibaba Cloud: ``https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/``"
msgstr "Alibaba Cloud Mirror: ``https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/``"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:157
msgid "Tencent Cloud: ``https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple``"
msgstr "Nuvem Tencent: ``https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple``"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:159
msgid ""
"However, be aware that some packages may not be available on certain "
"mirrors. For example, if you're installing ``xinference[audio]`` using only "
"the Aliyun mirror, the installation may fail."
msgstr ""
"No entanto, esteja ciente de que alguns pacotes podem estar faltando em "
"determinados espelhos de origem. Por exemplo, se você usar apenas o espelho "
"Alibaba Cloud para instalar ``xinference[audio]``, a instalação pode falhar."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:161
msgid ""
"This happens because ``num2words``, a dependency used by ``MeloTTS``, is not"
" available on the Aliyun mirror. As a result, ``pip install "
"xinference[audio]`` will resolve to older versions like "
"``xinference==1.2.0`` and ``xoscar==0.8.0`` (as of Oct 27, 2025)."
msgstr ""
"Isso ocorre porque o pacote ``num2words``, do qual o ``MeloTTS`` depende, "
"não está disponível no espelho da Alibaba Cloud. Portanto, ao executar ``pip"
" install xinference[audio]``, pode haver um fallback para a instalação de "
"versões mais antigas, como ``xinference==1.2.0`` e ``xoscar==0.8.0`` (até 27"
" de outubro de 2025)."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:163
msgid ""
"These older versions are incompatible and will produce the error: "
"``MainActorPool.append_sub_pool() got an unexpected keyword argument "
"'start_method'``"
msgstr ""
"Essas versões antigas são incompatíveis e causam o seguinte erro: "
"``MainActorPool.append_sub_pool() got an unexpected keyword argument "
"'start_method'``"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:174
msgid ""
"To avoid this issue when installing the xinference audio package, use "
"multiple mirrors:"
msgstr ""
"Para evitar esse problema ao instalar o pacote de áudio do xinference, é "
"recomendável usar múltiplos mirrors simultaneamente:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:188
msgid "Installing Xinference 1.12.0 with uv Fails (As of November 2025)"
msgstr ""
"Falha ao instalar o Xinference 1.12.0 usando uv (até novembro de 2025)"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:190
msgid ""
"**Note:** This is a temporary issue due to the current package ecosystem and"
" uv prioritizing **higher versions for direct dependencies** over **indirect"
" dependencies**."
msgstr ""
"**Nota:** Esta é uma questão temporária, decorrente do ecossistema de "
"pacotes atual e da estratégia de resolução de dependências do uv — ele "
"prioriza **versões mais altas de dependências diretas** em vez de **versões "
"de dependências indiretas**."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:193
#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:250
msgid "Symptom"
msgstr "Sintomas"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:195
msgid ""
"When installing xinference 1.12.0 as of November 2025 using ``uv pip install"
" xinference``, you may encounter an issue where very old package versions "
"are installed, particularly:"
msgstr ""
"Em novembro de 2025, ao instalar o xinference 1.12.0 com ``uv pip install "
"xinference``, você pode encontrar problemas com a instalação de pacotes de "
"dependência em versões muito antigas, especialmente:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:197
msgid "``transformers==4.12.2`` (from 2021)"
msgstr "``transformers==4.12.2`` (versão de 2021)"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:198
msgid "``tokenizers==0.10.3`` (from 2021)"
msgstr "``tokenizers==0.10.3`` (versão de 2021)"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:199
msgid "``huggingface-hub==1.0.1``"
msgstr ""

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:201
msgid "Then uv fails with \"Failed to build `tokenizers==0.10.3`\""
msgstr ""
"Em seguida, o uv apresentou o erro: \"Falha ao construir "
"`tokenizers==0.10.3`\" (Falha ao construir `tokenizers==0.10.3`)."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:204
#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:261
msgid "Root Cause"
msgstr "Causa raiz"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:206
msgid ""
"This occurs because uv prioritizes **higher versions for direct "
"dependencies** over **indirect dependencies**:"
msgstr ""
"A causa do problema é que o uv prioriza a **versão mais alta da dependência "
"direta**, ignorando os requisitos de versão das **dependências indiretas**:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:208
msgid ""
"xinference 1.12.0 specifies ``huggingface-hub>=0.19.4`` as a **direct "
"dependency** (no upper bound)"
msgstr ""
"xinference 1.12.0 especifica ``huggingface-hub>=0.19.4`` como uma "
"**dependência direta** (sem limite superior)."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:209
msgid ""
"uv selects the latest: ``huggingface-hub==1.0.1`` as of November 06 2025"
msgstr ""
"Até 6 de novembro de 2025, o uv selecionará a versão mais recente: "
"``huggingface-hub==1.0.1``"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:210
msgid ""
"However, ``transformers<=4.57.3`` (an **indirect dependency** via ``peft``) "
"requires ``huggingface-hub<1.0``"
msgstr ""
"No entanto, ``transformers<=4.57.3`` (uma **dependência indireta** "
"introduzida via ``peft``) requer ``huggingface-hub<1.0``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:211
msgid ""
"To resolve the conflict, uv keeps the direct dependency at 1.0.1 and "
"downgrades the indirect dependency ``transformers`` to ancient version "
"4.12.2"
msgstr ""
"Para resolver o conflito de dependências, o uv manteve a dependência direta "
"``huggingface-hub==1.0.1`` e fez o downgrade da dependência indireta "
"``transformers`` para a versão muito antiga 4.12.2."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:213
msgid ""
"**This is by design in uv**: it prioritizes what you explicitly ask for "
"(direct dependencies) over transitive dependencies. Refer to "
"https://github.com/astral-sh/uv/issues/16601"
msgstr ""
"**Isso é uma característica de design do uv**: ele prioriza as dependências "
"explicitamente especificadas (dependências diretas) em vez de dependências "
"transitivas. Link de referência: https://github.com/astral-"
"sh/uv/issues/16601"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:215
msgid ""
"**Update:** The latest transformers 4.57.3 (as in 2026.01.05) still requires"
" ``huggingface-hub<1.0``."
msgstr ""
"**Atualização:** Em 05/01/2026, a versão mais recente do transformers, "
"4.57.3, ainda depende de ``huggingface-hub<1.0``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:218
msgid "Solutions"
msgstr "Solução"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:220
msgid "**Solution 1: Pre-constrain huggingface-hub (Recommended)**"
msgstr "**Solução 1: Pré-limitar a versão do huggingface-hub (recomendado)**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:222
msgid ""
"Explicitly constrain ``huggingface-hub`` to a compatible version range:"
msgstr ""
"Explicitly restringir o ``huggingface-hub`` a uma faixa de versões "
"compatível:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:228
msgid ""
"This forces uv to select a ``huggingface-hub`` version that's compatible "
"with modern ``transformers``."
msgstr ""
"Isso força o `uv` a selecionar uma versão do `huggingface-hub` compatível "
"com a versão moderna do `transformers`."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:230
msgid "**Solution 2: Make transformers a direct dependency**"
msgstr "**Solução 2: Definir transformers como dependência direta**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:232
msgid ""
"By specifying ``transformers`` explicitly, it becomes a direct dependency "
"and uv will prefer higher versions:"
msgstr ""
"Ao especificar explicitamente ``transformers``, ele se torna uma dependência"
" direta, e o uv priorizará a versão mais recente:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:238
msgid "**Solution 3: Use pip**"
msgstr "**Solução 3: Usando pip**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:240
msgid ""
"Or just resort to using ``pip install xinference`` which will resolve to the"
" following versions"
msgstr ""
"Ou use diretamente ``pip install xinference``, que resolverá automaticamente"
" para a seguinte combinação de versões:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:242
msgid "``transformers==4.57.1``"
msgstr ""

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:243
msgid "``huggingface-hub==0.36.0``"
msgstr ""

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:244
msgid "``tokenizers==0.22.1``"
msgstr ""

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:247
msgid "vLLM + Torch + Xinference Compatibility Issue (Segmentation Fault)"
msgstr ""
"vLLM + Torch + Xinference Problema de Compatibilidade (Erro de Segmentação)"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:252
msgid ""
"If you have **vLLM < 0.12.0** installed and upgrade xinference (particularly"
" using ``uv pip install -U xinference``), xinference may fail to start with "
"a segmentation fault:"
msgstr ""
"Se você instalou o **vLLM < 0.12.0** e atualizou o xinference (especialmente"
" ao usar ``uv pip install -U xinference``), o xinference pode falhar na "
"inicialização devido a um erro de segmentação:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:263
msgid "This issue has three contributing factors:"
msgstr "Esse problema é causado por três fatores em conjunto:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:265
msgid ""
"**Binary Incompatibility**: vLLM versions before 0.12.0 were compiled "
"against PyTorch 2.8.0. These versions are incompatible with PyTorch 2.9. "
"Reference: `vLLM v0.12.0 Release Notes <https://github.com/vllm-"
"project/vllm/releases/tag/v0.12.0>`_"
msgstr ""
"**Incompatibilidade binária**: o vLLM foi compilado com base no PyTorch "
"2.8.0 em versões anteriores à 0.12.0, e essas versões são incompatíveis com "
"o PyTorch 2.9. Referência: `Notas de lançamento do vLLM v0.12.0 "
"<https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.12.0>`_"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:267
msgid ""
"**Xinference's Unbounded Torch Dependency**: Xinference's "
"``pyproject.toml`` does not specify an upper bound for PyTorch:"
msgstr ""
"**Dependência do Torch sem limite superior no Xinference**: O "
"``pyproject.toml`` do Xinference não especifica um limite superior de "
"versão para o PyTorch:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:275
msgid ""
"This allows package managers to upgrade PyTorch to incompatible versions."
msgstr ""

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:277
msgid "**Different Package Manager Behaviors**:"
msgstr ""
"**Diferenças de comportamento entre diferentes gerenciadores de pacotes**:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:279
msgid ""
"**pip**: Conservative - only upgrades the specified package unless "
"dependencies are incompatible"
msgstr ""
"**pip**: mais conservador — só atualiza as dependências relacionadas quando "
"há incompatibilidade; caso contrário, atualiza apenas o pacote especificado."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:280
msgid ""
"**uv with -U flag**: Aggressive - re-resolves ALL dependencies and picks "
"latest versions"
msgstr ""
"**Usando o parâmetro -U no uv**: A estratégia é mais agressiva — irá "
"resolver **todas** as dependências novamente e selecionar as versões mais "
"recentes."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:283
msgid ""
"Therefore before you're ready to upgrade your entire stack and just want to "
"upgrade xinference, use either:"
msgstr ""
"Portanto, quando você ainda não estiver pronto para atualizar toda a pilha "
"tecnológica, mas apenas quiser atualizar o xinference, pode optar por usar:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:285
msgid ""
"``pip install -U xinference`` (keeps PyTorch unchanged, only upgrades "
"xinference)"
msgstr ""
"``pip install -U xinference`` (mantendo a versão do PyTorch inalterada, "
"apenas atualizando o xinference)"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:286
msgid ""
"``uv pip install \"xinference==1.16.0\"`` (without -U flag, only upgrades "
"xinference too)"
msgstr ""
"``uv pip install \"xinference==1.16.0\"`` (sem usar o parâmetro -U, também "
"atualizará apenas o xinference)"
