# 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: it <LL@li.org>\n"
"Language: it\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 "Risoluzione dei problemi"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:9
msgid "No huggingface repo access"
msgstr "Nessun permesso per il repository 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 ""
"Quando si ottiene un modello, a volte si possono incontrare problemi di "
"autorizzazione. Ad esempio, nel recuperare il modello ``llama2`` potrebbe "
"apparire il seguente messaggio:"

#: ../../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 ""
"Generalmente, questa situazione è dovuta alla mancanza dei permessi del "
"repository Hugging Face o alla mancata configurazione del token Hugging "
"Face. È possibile risolvere il problema nel modo seguente."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:22
msgid "Get access to the huggingface repo"
msgstr "Richiedi i permessi per il repository di 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 ""
"Per ottenere l'accesso, aprire il repository huggingface corrispondente e "
"accettare i suoi termini e condizioni. Prendendo ``llama2`` come esempio, è "
"possibile aprire questo link per fare richiesta: "
"`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 "Imposta le credenziali di accesso a 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 ""
"Le credenziali sono disponibili nella pagina di 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 ""
"È possibile impostare le credenziali di accesso attraverso le variabili "
"d'ambiente, `export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=your_token_here`."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:37
msgid "Incompatibility Between NVIDIA Driver and PyTorch Version"
msgstr "Driver NVIDIA e versione di PyTorch non corrispondono"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:39
msgid "If you are using a NVIDIA GPU, you may face the following error:"
msgstr ""
"Se stai utilizzando una scheda grafica NVIDIA, potresti riscontrare il "
"seguente errore:"

#: ../../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 ""
"Generalmente, questa situazione è causata da una versione di CUDA "
"incompatibile con la versione di 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 ""
"È possibile installare PyTorch dal sito ufficiale `https://pytorch.org "
"<https://pytorch.org>`_ utilizzando la versione precompilata corrispondente "
"a CUDA. Allo stesso tempo, **assicurarsi che la versione di CUDA installata "
"non sia inferiore a 11.8, preferibilmente compresa tra 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 ""
"Ad esempio, se la tua versione di CUDA è 11.8, puoi installare la "
"corrispondente PyTorch utilizzando il seguente comando:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:63
msgid ""
"Xinference service cannot be accessed from external systems through "
"``<IP>:9997``"
msgstr ""
"I sistemi esterni non possono accedere al servizio Xinference tramite "
"``<IP>:9997``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:65
msgid "Use ``-H 0.0.0.0`` parameter in when starting Xinference:"
msgstr ""
"Quando si avvia Xinference, ricordarsi di aggiungere il parametro ``-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 ""
"Quindi il servizio Xinforce ascolterà su tutte le interfacce di rete (non "
"solo su ``127.0.0.1`` o ``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 si utilizza :ref:`using_docker_image`, aggiungere ``-p <PORT>:9997`` al "
"comando di esecuzione Docker, e sarà possibile accedere tramite "
"``<IP>:<PORT>`` della macchina locale."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:78
msgid ""
"Launching a built-in model takes a long time, and sometimes the model fails "
"to download"
msgstr ""
"L'avvio del modello integrato richiede molto tempo e talvolta il download "
"del modello fallisce."

#: ../../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 utilizza HuggingFace come fonte predefinita per i modelli. Se la "
"tua macchina si trova nella Cina continentale, potresti avere problemi di "
"accesso utilizzando i modelli integrati."

#: ../../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 ""
"Per risolvere questo problema, è possibile aggiungere la variabile "
"d'ambiente ``XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` all'avvio di Xinference, "
"modificando l'origine del modello in ModelScope per ottenere una velocità di"
" download più elevata nella Cina continentale."

#: ../../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 avvii Xinference con Docker, puoi includere l'opzione ``-e "
"XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` nel 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 ""
"Quando si utilizza l'immagine Docker ufficiale, RayWorkerVllm muore a causa "
"di OOM, impedendo il caricamento del modello."

#: ../../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 ""
"Il parametro ``--shm-size`` di Docker può essere utilizzato per impostare la"
" dimensione della memoria condivisa. La dimensione predefinita della memoria"
" condivisa (/dev/shm) è di 64MB, che potrebbe non essere sufficiente per il "
"backend vLLM."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:98
msgid ""
"You can increase its size by setting the ``--shm-size`` parameter as "
"follows:"
msgstr "Puoi aumentarne la dimensione impostando il parametro ``--shm-size``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:106
msgid "Missing ``model_engine`` parameter when launching LLM models"
msgstr "Caricamento del modello LLM: manca il parametro ``model_engine``"

#: ../../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 partire dalla versione ``v0.11.0``, è necessario passare il parametro "
"aggiuntivo ``model_engine`` durante il caricamento del modello LLM. Per "
"maggiori dettagli, consulta :ref:`qui <about_model_engine>`."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:112
msgid "Resolving MKL Threading Layer Conflicts"
msgstr "Risoluzione del conflitto nel livello di threading 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 ""
"Durante l'avvio del server Xinference, se si incontra l'errore: "
"``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 "La causa principale mostrata nei log è:"

#: ../../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 ""
"Ciò è solitamente dovuto al fatto che NumPy è stato installato tramite "
"conda, e la versione di NumPy di conda è costruita con l'ottimizzazione "
"Intel MKL, causando un conflitto con la libreria GNU OpenMP (libgomp) già "
"caricata nell'ambiente."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:126
msgid "Solution 1: Override the Threading Layer"
msgstr "Soluzione 1: Riscrittura del livello thread"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:128
msgid "Force Intel's Math Kernel Library to use GNU's OpenMP implementation:"
msgstr ""
"Impostando `MKL_THREADING_LAYER=GNU` si forza la Intel Math Kernel Library "
"(MKL) a utilizzare l'implementazione GNU di OpenMP:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:135
msgid "Solution 2: Reinstall NumPy with pip"
msgstr "Soluzione 2: reinstallare NumPy con pip"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:137
msgid "Uninstall conda's NumPy and reinstall using pip:"
msgstr "Disinstalla numpy installato con conda, poi reinstallalo usando pip."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:146
msgid "Related Note: vLLM and PyTorch"
msgstr "Nota correlata: 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 stai usando vLLM, evita di installare PyTorch tramite conda. Per le "
"istruzioni di installazione specifiche per GPU, consulta la guida ufficiale "
"di 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 ""
"Configurare un mirror PyPI per accelerare l'installazione dei pacchetti."

#: ../../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 ti trovi nella Cina continentale, l'uso di un mirror PyPI può accelerare "
"notevolmente la velocità di installazione dei pacchetti software. Di seguito"
" sono riportate alcune fonti mirror comunemente utilizzate:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:155
msgid "Tsinghua University: ``https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple``"
msgstr "Mirror di Tsinghua: ``https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple``"

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:157
msgid "Tencent Cloud: ``https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple``"
msgstr ""
"Mirror Tencent Cloud: ``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 ""
"Tuttavia, tieni presente che su alcuni mirror potrebbero mancare alcuni "
"pacchetti. Ad esempio, se utilizzi solo il mirror di Alibaba Cloud per "
"installare ``xinference[audio]``, l’installazione potrebbe fallire."

#: ../../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 ""
"Ciò è dovuto al fatto che il pacchetto ``num2words``, da cui dipende "
"``MeloTTS``, non è disponibile nel mirror di Alibaba Cloud. Pertanto, "
"durante l'esecuzione di ``pip install xinference[audio]``, potrebbe "
"verificarsi un rollback all'installazione di versioni precedenti, come "
"``xinference==1.2.0`` e ``xoscar==0.8.0`` (aggiornato al 27 ottobre 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 ""
"Queste vecchie versioni non sono compatibili e causano il seguente errore: "
"``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 ""
"Per evitare questo problema durante l'installazione del pacchetto audio di "
"xinference, si consiglia di utilizzare più sorgenti mirror "
"contemporaneamente."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:188
msgid "Installing Xinference 1.12.0 with uv Fails (As of November 2025)"
msgstr "Installazione di Xinference 1.12.0 con uv fallita (a novembre 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:** Si tratta di un problema temporaneo, dovuto all'attuale ecosistema"
" dei pacchetti software e alla strategia di risoluzione delle dipendenze di "
"uv, che dà priorità alle **versioni più recenti delle dipendenze dirette** "
"anziché alle **versioni delle dipendenze indirette**."

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

#: ../../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 ""
"Se installi xinference 1.12.0 con ``uv pip install xinference`` a novembre "
"2025, potresti riscontrare problemi di installazione con versioni molto "
"vecchie dei pacchetti dipendenti, in particolare:"

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:198
msgid "``tokenizers==0.10.3`` (from 2021)"
msgstr "``tokenizers==0.10.3`` (della versione del 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 ""
"Successivamente, uv segnala un errore: \"Failed to build "
"`tokenizers==0.10.3`\" (costruzione di `tokenizers==0.10.3` fallita)."

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:206
msgid ""
"This occurs because uv prioritizes **higher versions for direct "
"dependencies** over **indirect dependencies**:"
msgstr ""
"Il motivo del problema è che uv seleziona prioritariamente **le versioni più"
" recenti delle dipendenze dirette**, ignorando i requisiti di versione "
"specificati nelle **dipendenze indirette**:"

#: ../../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 specifica ``huggingface-hub>=0.19.4`` come **dipendenza "
"diretta** (senza vincoli di limite superiore)."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:209
msgid ""
"uv selects the latest: ``huggingface-hub==1.0.1`` as of November 06 2025"
msgstr ""
"A partire dal 6 novembre 2025, uv selezionerà la versione più 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 ""
"Tuttavia, ``transformers<=4.57.3`` (una **dipendenza indiretta** introdotta "
"tramite ``peft``) richiede ``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 ""
"Per risolvere i conflitti di dipendenza, uv ha mantenuto la dipendenza "
"diretta ``huggingface-hub==1.0.1`` e ha downgradato la dipendenza indiretta "
"``transformers`` alla versione molto vecchia 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 ""
"**Questa è una caratteristica di progettazione di uv**: dà priorità alle "
"dipendenze specificate esplicitamente (dipendenze dirette) rispetto a quelle"
" transitive. Link di riferimento: 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 ""
"**Aggiornamento:** Al 05/01/2026, l'ultima versione di transformers, 4.57.3,"
" dipende ancora da ``huggingface-hub<1.0``."

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:220
msgid "**Solution 1: Pre-constrain huggingface-hub (Recommended)**"
msgstr ""
"**Soluzione 1: Specificare in anticipo la versione di huggingface-hub "
"(consigliata)**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:222
msgid ""
"Explicitly constrain ``huggingface-hub`` to a compatible version range:"
msgstr ""
"Limita esplicitamente ``huggingface-hub`` a un intervallo di versioni "
"compatibili:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:228
msgid ""
"This forces uv to select a ``huggingface-hub`` version that's compatible "
"with modern ``transformers``."
msgstr ""
"Questo obbliga uv a selezionare una versione di ``huggingface-hub`` "
"compatibile con la versione moderna di ``transformers``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:230
msgid "**Solution 2: Make transformers a direct dependency**"
msgstr "**Soluzione 2: Impostare transformers come dipendenza diretta**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:232
msgid ""
"By specifying ``transformers`` explicitly, it becomes a direct dependency "
"and uv will prefer higher versions:"
msgstr ""
"Specificando esplicitamente ``transformers``, questo diventerà una "
"dipendenza diretta e uv sceglierà preferibilmente una versione più recente:"

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:240
msgid ""
"Or just resort to using ``pip install xinference`` which will resolve to the"
" following versions"
msgstr ""
"Oppure usa direttamente ``pip install xinference``, che analizzerà "
"automaticamente la combinazione di versioni seguente:"

#: ../../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 problemi di compatibilità (errore di "
"segmentazione)"

#: ../../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 hai installato **vLLM < 0.12.0** e hai aggiornato xinference "
"(specialmente usando ``uv pip install -U xinference``), xinference potrebbe "
"fallire all'avvio a causa di un errore di segmentazione:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:263
msgid "This issue has three contributing factors:"
msgstr "Questo problema è causato dalla combinazione di tre fattori:"

#: ../../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 ""
"**Incompatibilità binaria**: vLLM, nelle versioni precedenti alla 0.12.0, è "
"stato compilato basandosi su PyTorch 2.8.0. Queste versioni non sono "
"compatibili con PyTorch 2.9. Riferimento: `Note di rilascio di 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 ""
"**Dipendenze di Torch senza limite superiore in Xinference**: Il file "
"``pyproject.toml`` di Xinference non specifica un limite superiore di "
"versione per 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 "**Differenze di comportamento tra i vari gestori di pacchetti**:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:279
msgid ""
"**pip**: Conservative - only upgrades the specified package unless "
"dependencies are incompatible"
msgstr ""
"**pip**: più conservativo — aggiorna le dipendenze solo in caso di "
"incompatibilità, altrimenti aggiorna solo il pacchetto specificato."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:280
msgid ""
"**uv with -U flag**: Aggressive - re-resolves ALL dependencies and picks "
"latest versions"
msgstr ""
"**Usare il parametro -U con uv**: la strategia è più aggressiva — rielabora "
"**tutte** le dipendenze e seleziona la versione più recente."

#: ../../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 ""
"Pertanto, quando non sei ancora pronto per aggiornare l'intero stack "
"tecnologico, ma desideri solo aggiornare xinference, puoi scegliere di "
"utilizzare:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:285
msgid ""
"``pip install -U xinference`` (keeps PyTorch unchanged, only upgrades "
"xinference)"
msgstr ""
"``pip install -U xinference`` （mantieni invariata la versione di PyTorch, "
"aggiorna solo 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\"`` (senza il parametro -U, anche in "
"questo caso aggiornerà solo xinference)"
