# 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.
#
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: de <LL@li.org>\n"
"Language: de\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Plural-Forms: nplurals=2; plural=(n != 1);\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:5
msgid "Troubleshooting"
msgstr "Fehlerbehebung"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:9
msgid "No huggingface repo access"
msgstr "Keine Berechtigung für das Huggingface-Repository."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:11
msgid ""
"Sometimes, you may face errors accessing huggingface models, such as the "
"following message when accessing `llama2`:"
msgstr ""
"Beim Abrufen eines Modells können manchmal Berechtigungsprobleme auftreten. "
"Beispielsweise kann beim Abrufen des Modells ``llama2`` folgender Hinweis "
"erscheinen:"

#: ../../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 ""
"Dies liegt in der Regel daran, dass keine Berechtigung für das Huggingface-"
"Repository vorliegt oder kein Huggingface-Token konfiguriert ist. Dies kann "
"wie folgt behoben werden."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:22
msgid "Get access to the huggingface repo"
msgstr "Anfrage für Hugging Face-Repository-Berechtigungen"

#: ../../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 ""
"Um Zugriffsberechtigungen zu erhalten, öffnen Sie das entsprechende "
"Huggingface-Repository und akzeptieren Sie dessen Bedingungen und Hinweise. "
"Am Beispiel von ``llama2`` können Sie diesen Link öffnen, um einen Antrag zu"
" stellen: `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 "Festlegen der Huggingface-Zugangsdaten"

#: ../../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 ""
"Die Anmeldeinformationen sind auf der Huggingface-Seite zu finden: "
"`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 ""
"Die Zugangsdaten können durch Setzen der Umgebungsvariable konfiguriert "
"werden: ``export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=your_token_here``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:37
msgid "Incompatibility Between NVIDIA Driver and PyTorch Version"
msgstr "NVIDIA-Treiber und PyTorch-Version sind nicht kompatibel."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:39
msgid "If you are using a NVIDIA GPU, you may face the following error:"
msgstr ""
"Wenn Sie eine NVIDIA-Grafikkarte verwenden, könnte der folgende Fehler "
"auftreten:"

#: ../../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 ""
"Dieser Fall wird in der Regel durch eine Inkompatibilität zwischen der CUDA-"
"Version und der PyTorch-Version verursacht."

#: ../../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 ""
"Sie können auf der offiziellen Website `https://pytorch.org "
"<https://pytorch.org>`_ die zur CUDA-Version passende vorkompilierte Version"
" von PyTorch installieren. Gleichzeitig **überprüfen Sie bitte, dass die "
"installierte CUDA-Version nicht kleiner als 11.8 ist, idealerweise zwischen "
"11.8 und 12.1 liegt.**"

#: ../../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 ""
"Wenn Ihre CUDA-Version 11.8 ist, können Sie den entsprechenden PyTorch mit "
"dem folgenden Befehl installieren:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:63
msgid ""
"Xinference service cannot be accessed from external systems through "
"``<IP>:9997``"
msgstr ""
"Externe Systeme können nicht über ``<IP>:9997`` auf den Xinference-Dienst "
"zugreifen."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:65
msgid "Use ``-H 0.0.0.0`` parameter in when starting Xinference:"
msgstr ""
"Stellen Sie beim Starten von Xinference sicher, dass Sie den Parameter ``-H "
"0.0.0.0`` hinzufügen:"

#: ../../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 ""
"Dann wird der Xinference-Dienst auf allen Netzwerkschnittstellen horchen "
"(nicht nur auf ``127.0.0.1`` oder ``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 ""
"Wenn Sie :ref:`using_docker_image` verwenden, fügen Sie bitte ``-p "
"<PORT>:9997`` zum Docker-Ausführungsbefehl hinzu, dann können Sie über "
"``<IP>:<PORT>`` auf Ihrem lokalen Rechner darauf zugreifen."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:78
msgid ""
"Launching a built-in model takes a long time, and sometimes the model fails "
"to download"
msgstr ""
"Das Starten des integrierten Modells dauert sehr lange, und das Modell "
"schlägt manchmal beim Herunterladen fehl."

#: ../../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 verwendet standardmäßig HuggingFace als Modellquelle. Wenn sich "
"Ihre Maschine in Festlandchina befindet, kann es bei der Verwendung des "
"integrierten Modells zu Zugriffsproblemen kommen."

#: ../../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 ""
"Um dieses Problem zu lösen, kann beim Start von Xinference die "
"Umgebungsvariable ``XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` hinzugefügt werden, um"
" die Modellquelle auf ModelScope zu ändern. Der Download in Festlandchina "
"ist dann schneller."

#: ../../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 ""
"Wenn Sie Xinference mit Docker starten, können Sie die Option ``-e "
"XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` in den Docker-Befehl einfügen."

#: ../../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 ""
"Bei Verwendung des offiziellen Docker-Images stirbt RayWorkerVllm aufgrund "
"von OOM, sodass das Modell nicht geladen werden kann."

#: ../../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 ""
"Der Parameter ``--shm-size`` von Docker kann verwendet werden, um die Größe "
"des gemeinsamen Speichers festzulegen. Die Standardgröße des gemeinsamen "
"Speichers (/dev/shm) beträgt 64 MB, was für das vLLM-Backend möglicherweise "
"nicht ausreicht."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:98
msgid ""
"You can increase its size by setting the ``--shm-size`` parameter as "
"follows:"
msgstr ""
"Sie können die Größe erhöhen, indem Sie den Parameter ``--shm-size`` "
"festlegen:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:106
msgid "Missing ``model_engine`` parameter when launching LLM models"
msgstr "Fehlender Parameter ``model_engine`` beim Laden des LLM-Modells"

#: ../../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 ""
"Seit Version ``v0.11.0`` muss beim Laden eines LLM-Modells der zusätzliche "
"Parameter ``model_engine`` übergeben werden. Weitere Informationen finden "
"Sie unter :ref:`hier <about_model_engine>`."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:112
msgid "Resolving MKL Threading Layer Conflicts"
msgstr "Behebung des MKL-Thread-Schichtkonflikts"

#: ../../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 ""
"Wenn Sie den Xinference-Server starten, tritt ein Fehler auf: ``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 "Der im Log angezeigte Hauptgrund ist:"

#: ../../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 ""
"Dies liegt in der Regel daran, dass Ihre NumPy-Installation über conda "
"erfolgte, wobei die conda-Version von NumPy mit Intel MKL-Optimierung "
"erstellt wurde. Dies führt zu Konflikten mit der im System geladenen GNU "
"OpenMP-Bibliothek (libgomp)."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:126
msgid "Solution 1: Override the Threading Layer"
msgstr "Lösung 1: Neuschreiben der Thread-Ebene"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:128
msgid "Force Intel's Math Kernel Library to use GNU's OpenMP implementation:"
msgstr ""
"Setzen Sie `MKL_THREADING_LAYER=GNU`, um die Intel Math Kernel Library (MKL)"
" zu zwingen, die GNU OpenMP-Implementierung zu verwenden:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:135
msgid "Solution 2: Reinstall NumPy with pip"
msgstr "Lösung 2: NumPy mit pip neu installieren"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:137
msgid "Uninstall conda's NumPy and reinstall using pip:"
msgstr ""
"Deinstallieren Sie das mit conda installierte numpy und installieren Sie es "
"dann mit pip neu."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:146
msgid "Related Note: vLLM and PyTorch"
msgstr "Erläuterung: vLLM und 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 ""
"Wenn Sie vLLM verwenden, vermeiden Sie die Installation von PyTorch über "
"conda. Spezifische Installationsanweisungen für bestimmte GPUs finden Sie im"
" offiziellen vLLM-Installationsleitfaden: "
"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 ""
"Konfigurieren Sie den PyPI-Spiegel, um die Paketinstallationsgeschwindigkeit"
" zu erhöhen."

#: ../../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 ""
"Wenn Sie sich in Festlandchina befinden, kann die Verwendung von PyPI-"
"Spiegeln die Installationsgeschwindigkeit von Softwarepaketen erheblich "
"beschleunigen. Hier sind einige häufig verwendete Spiegelquellen:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:155
msgid "Tsinghua University: ``https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple``"
msgstr ""
"Tsinghua-Universitätsspiegel: ``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 ""
"Tencent Cloud Mirror: ``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 ""
"Beachten Sie jedoch, dass auf einigen Spiegelservern möglicherweise einige "
"Pakete fehlen. Wenn Sie beispielsweise ausschließlich den Alibaba-Cloud-"
"Spiegel verwenden, um ``xinference[audio]`` zu installieren, kann die "
"Installation fehlschlagen."

#: ../../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 ""
"Dies liegt daran, dass das von ``MeloTTS`` benötigte Paket ``num2words`` im "
"Alibaba-Cloud-Spiegel nicht verfügbar ist. Daher kann es bei der Ausführung "
"von ``pip install xinference[audio]`` vorkommen, dass auf eine ältere "
"Version zurückgegriffen wird, z. B. ``xinference==1.2.0`` und "
"``xoscar==0.8.0`` (Stand: 27. Oktober 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 ""
"Diese alten Versionen sind inkompatibel und führen zu folgendem Fehler: "
"``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 ""
"Um dieses Problem bei der Installation des xinference-Audiopakets zu "
"vermeiden, wird empfohlen, mehrere Spiegelquellen gleichzeitig zu verwenden."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:188
msgid "Installing Xinference 1.12.0 with uv Fails (As of November 2025)"
msgstr ""
"Die Installation von Xinference 1.12.0 mit uv ist fehlgeschlagen (Stand "
"November 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 ""
"**Hinweis:** Dies ist ein temporäres Problem, das auf das aktuelle "
"Softwarepaket-Ökosystem sowie die Abhängigkeitsauflösungsstrategie von uv "
"zurückzuführen ist – diese priorisiert **höhere Versionen direkter "
"Abhängigkeiten** gegenüber **Versionen indirekter Abhängigkeiten**."

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

#: ../../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 ""
"Bei der Installation von xinference 1.12.0 im November 2025 mit ``uv pip "
"install xinference`` kann es vorkommen, dass sehr alte Abhängigkeitspakete "
"installiert werden, insbesondere:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:197
msgid "``transformers==4.12.2`` (from 2021)"
msgstr "``transformers==4.12.2`` (aus der Version von 2021)"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:198
msgid "``tokenizers==0.10.3`` (from 2021)"
msgstr "``tokenizers==0.10.3`` (Version aus dem Jahr 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 ""
"Anschließend meldet uv den Fehler: \"Failed to build `tokenizers==0.10.3`\" "
"(Fehler beim Erstellen von `tokenizers==0.10.3`)"

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:206
msgid ""
"This occurs because uv prioritizes **higher versions for direct "
"dependencies** over **indirect dependencies**:"
msgstr ""
"Der Grund für dieses Problem ist, dass uv **höhere Versionen direkter "
"Abhängigkeiten** priorisiert, während die **Versionsanforderungen indirekter"
" Abhängigkeiten** ignoriert werden:"

#: ../../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 legt ``huggingface-hub>=0.19.4`` als **direkte "
"Abhängigkeit** fest (keine obere Grenze)."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:209
msgid ""
"uv selects the latest: ``huggingface-hub==1.0.1`` as of November 06 2025"
msgstr ""
"Bis zum 6. November 2025 wählt uv die neueste Version aus: ``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 ""
"Allerdings erfordert ``transformers<=4.57.3`` (eine **indirekte "
"Abhängigkeit** über ``peft``) ``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 ""
"Um Abhängigkeitskonflikte zu lösen, hat `uv` die direkte Abhängigkeit "
"``huggingface-hub==1.0.1`` beibehalten und die indirekte Abhängigkeit "
"``transformers`` auf die sehr alte Version 4.12.2 herabgestuft."

#: ../../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 ""
"**Dies ist ein Designmerkmal von uv**: Es erfüllt bevorzugt die von Ihnen "
"explizit angegebenen Abhängigkeiten (direkte Abhängigkeiten) anstelle von "
"transitiven Abhängigkeiten. Referenzlink: 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 ""
"**Aktualisierung:** Stand 05.01.2026 hängt die neueste Version 4.57.3 von "
"transformers weiterhin von ``huggingface-hub<1.0`` ab."

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:220
msgid "**Solution 1: Pre-constrain huggingface-hub (Recommended)**"
msgstr ""
"**Lösung 1: Version von huggingface-hub vorab einschränken (empfohlen)**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:222
msgid ""
"Explicitly constrain ``huggingface-hub`` to a compatible version range:"
msgstr ""
"Begrenzen Sie ``huggingface-hub`` explizit auf einen kompatiblen "
"Versionsbereich:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:228
msgid ""
"This forces uv to select a ``huggingface-hub`` version that's compatible "
"with modern ``transformers``."
msgstr ""
"Dadurch kann uv gezwungen werden, eine Version von ``huggingface-hub`` zu "
"wählen, die mit der modernen Version von ``transformers`` kompatibel ist."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:230
msgid "**Solution 2: Make transformers a direct dependency**"
msgstr "**Lösung 2: Transformers als direkte Abhängigkeit festlegen**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:232
msgid ""
"By specifying ``transformers`` explicitly, it becomes a direct dependency "
"and uv will prefer higher versions:"
msgstr ""
"Durch die explizite Angabe von ``transformers`` wird es zu einer direkten "
"Abhängigkeit, und uv bevorzugt eine neuere Version:"

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:240
msgid ""
"Or just resort to using ``pip install xinference`` which will resolve to the"
" following versions"
msgstr ""
"Oder verwenden Sie direkt ``pip install xinference``, es wird automatisch "
"die folgende Versionskombination auflösen:"

#: ../../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 Kompatibilitätsproblem (Segmentation Fault)"

#: ../../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 ""
"Wenn Sie **vLLM < 0.12.0** installiert haben und xinference aktualisiert "
"haben (insbesondere bei Verwendung von ``uv pip install -U xinference``), "
"kann xinference beim Start aufgrund eines Segmentierungsfehlers "
"fehlschlagen:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:263
msgid "This issue has three contributing factors:"
msgstr "Das Problem wird durch drei Faktoren gemeinsam verursacht:"

#: ../../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 ""
"**Binäre Inkompatibilität**: vLLM-Versionen vor 0.12.0 wurden mit PyTorch "
"2.8.0 kompiliert und sind nicht mit PyTorch 2.9 kompatibel. Referenz: `vLLM "
"v0.12.0 Versionshinweise <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 ""
"**Xinference setzt keine Obergrenze für die Torch-Abhängigkeit**: In der "
"``pyproject.toml`` von Xinference wird keine Versionsobergrenze für PyTorch "
"festgelegt:"

#: ../../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 "**Verhaltensunterschiede verschiedener Paketmanager**:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:279
msgid ""
"**pip**: Conservative - only upgrades the specified package unless "
"dependencies are incompatible"
msgstr ""
"**pip**: eher konservativ – Abhängigkeiten werden nur dann aktualisiert, "
"wenn diese inkompatibel sind, ansonsten wird nur das angegebene Paket "
"aktualisiert."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:280
msgid ""
"**uv with -U flag**: Aggressive - re-resolves ALL dependencies and picks "
"latest versions"
msgstr ""
"**uv mit dem Parameter -U**: Die Strategie ist aggressiver – sie analysiert "
"**alle** Abhängigkeiten neu und wählt die neueste Version aus."

#: ../../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 ""
"Wenn Sie also noch nicht bereit sind, Ihren gesamten Technologie-Stack zu "
"aktualisieren, sondern nur xinference aufrüsten möchten, können Sie "
"Folgendes verwenden:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:285
msgid ""
"``pip install -U xinference`` (keeps PyTorch unchanged, only upgrades "
"xinference)"
msgstr ""
"``pip install -U xinference`` (PyTorch-Version unverändert lassen, nur "
"xinference aktualisieren)"

#: ../../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\"``` (Ohne den Parameter -U wird "
"ebenfalls nur xinference aktualisiert)"
