# 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: ko <LL@li.org>\n"
"Language: ko\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 "문제 해결"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:9
msgid "No huggingface repo access"
msgstr "huggingface 저장소 권한이 없습니다"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:11
msgid ""
"Sometimes, you may face errors accessing huggingface models, such as the "
"following message when accessing `llama2`:"
msgstr ""
"모델을 가져올 때, 때로는 권한 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 ``llama2`` 모델을 가져올 때 다음과 같은 메시지가 표시될"
" 수 있습니다:"

#: ../../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 ""
"이 문제는 일반적으로 Huggingface 저장소에 대한 권한이 없거나 Huggingface 토큰이 구성되지 않은 경우에 발생합니다. "
"다음 방법으로 이 문제를 해결할 수 있습니다."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:22
msgid "Get access to the huggingface repo"
msgstr "허깅페이스 저장소 권한 신청"

#: ../../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 ""
"액세스 권한을 얻으려면 해당 Hugging Face 저장소를 열고 이용 약관 및 주의 사항에 동의하십시오. ``llama2``를 예로 "
"들면, 다음 링크를 열어 신청할 수 있습니다: `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 "Huggingface 자격 증명 설정"

#: ../../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 ""
"huggingface 페이지에서 인증 정보를 찾을 수 있습니다, `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 ""
"환경 변수를 설정하여 액세스 자격 증명을 설정할 수 있습니다: ``export "
"HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=your_token_here``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:37
msgid "Incompatibility Between NVIDIA Driver and PyTorch Version"
msgstr "NVIDIA 드라이버와 PyTorch 버전이 일치하지 않습니다."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:39
msgid "If you are using a NVIDIA GPU, you may face the following error:"
msgstr ""
"If you are using an NVIDIA graphics card, you may encounter the following "
"error:"

#: ../../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 "이 문제는 일반적으로 CUDA 버전과 PyTorch 버전이 호환되지 않아 발생합니다."

#: ../../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 ""
"`https://pytorch.org <https://pytorch.org>`_ 공식 사이트에서 CUDA에 해당하는 사전 컴파일된 버전의"
" PyTorch를 설치할 수 있습니다. 또한, **설치하는 CUDA 버전이 11.8 미만이 아닌지 확인하고, 되도록 11.8에서 12.1"
" 사이의 버전을 사용하십시오.**"

#: ../../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 "예를 들어 CUDA 버전이 11.8인 경우, 다음 명령어로 해당 PyTorch를 설치할 수 있습니다:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:63
msgid ""
"Xinference service cannot be accessed from external systems through "
"``<IP>:9997``"
msgstr "외부 시스템에서 ``<IP>:9997``을 통해 Xinference 서비스에 접근할 수 없습니다."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:65
msgid "Use ``-H 0.0.0.0`` parameter in when starting Xinference:"
msgstr "Xinference를 시작할 때 ``-H 0.0.0.0`` 매개변수를 추가해야 합니다:"

#: ../../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 ""
"그러면 Xinference 서비스는 모든 네트워크 인터페이스(``127.0.0.1``이나 ``localhost``에 한정되지 않음)를 "
"수신합니다."

#: ../../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 ""
":ref:`using_docker_image` 를 사용하는 경우, Docker 실행 명령에 ``-p <PORT>:9997`` 를 추가하면"
" 로컬 머신의 ``<IP>:<PORT>`` 를 통해 접근할 수 있습니다."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:78
msgid ""
"Launching a built-in model takes a long time, and sometimes the model fails "
"to download"
msgstr "내장 모델을 시작하는 데 오랜 시간이 걸리며, 모델이 때때로 다운로드에 실패합니다."

#: ../../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 ""
"Xinference는 기본적으로 HuggingFace를 모델 소스로 사용합니다. 만약 기기가 중국 본토에 있다면 내장 모델을 사용할 때 "
"접근 문제가 발생할 수 있습니다."

#: ../../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 ""
"이 문제를 해결하려면 Xinference를 시작할 때 환경 변수 ``XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope``를 "
"추가하여 모델 소스를 ModelScope로 변경하면 됩니다. 중국 본토에서 다운로드 속도가 더 빠릅니다."

#: ../../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 ""
"Docker로 Xinference를 시작하는 경우, Docker 명령어에 ``-e "
"XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` 옵션을 포함할 수 있습니다."

#: ../../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 "공식 Docker 이미지를 사용할 때 RayWorkerVllm이 OOM으로 인해 종료되어 모델을 로드할 수 없습니다."

#: ../../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 ""
"Docker의 ``--shm-size`` 매개변수는 공유 메모리 크기를 설정하는 데 사용할 수 있습니다. 공유 메모리(/dev/shm)의"
" 기본 크기는 64MB이며, vLLM 백엔드에는 충분하지 않을 수 있습니다."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:98
msgid ""
"You can increase its size by setting the ``--shm-size`` parameter as "
"follows:"
msgstr "``--shm-size`` 매개변수를 설정하여 크기를 늘릴 수 있습니다:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:106
msgid "Missing ``model_engine`` parameter when launching LLM models"
msgstr "LLM 모델 로드 시 ``model_engine`` 매개변수가 누락되었다는 메시지가 표시됩니다."

#: ../../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 ""
"``v0.11.0`` 버전부터 LLM 모델을 로드할 때 추가 파라미터 ``model_engine``을 전달해야 합니다. 자세한 사항은 "
":ref:`여기 <about_model_engine>`를 참조하세요."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:112
msgid "Resolving MKL Threading Layer Conflicts"
msgstr "MKL 스레드 레이어 충돌 해결"

#: ../../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 ""
"Xinference 서버를 시작할 때 다음 오류가 발생하는 경우: ``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 "로그에 표시된 근본 원인은 다음과 같습니다:"

#: ../../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 ""
"이는 일반적으로 사용자의 NumPy가 conda를 통해 설치되었고, conda의 NumPy가 Intel MKL 최적화로 빌드되어 환경에 "
"로드된 GNU OpenMP 라이브러리(libgomp)와 충돌을 일으키기 때문입니다."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:126
msgid "Solution 1: Override the Threading Layer"
msgstr "해결책 1: 스레드 계층 재작성"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:128
msgid "Force Intel's Math Kernel Library to use GNU's OpenMP implementation:"
msgstr ""
"MKL_THREADING_LAYER=GNU를 설정하면 Intel Math Kernel Library(MKL)가 GNU의 OpenMP "
"구현을 강제로 사용하도록 할 수 있습니다:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:135
msgid "Solution 2: Reinstall NumPy with pip"
msgstr "해결 방법 2: pip을 사용하여 NumPy 재설치"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:137
msgid "Uninstall conda's NumPy and reinstall using pip:"
msgstr "conda로 설치한 numpy를 제거한 후, pip를 사용하여 다시 설치하십시오."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:146
msgid "Related Note: vLLM and PyTorch"
msgstr "관련 설명: vLLM과 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 ""
"vLLM을 사용하는 경우 conda를 통해 PyTorch를 설치하지 마십시오. 특정 GPU에 대한 설치 지침은 vLLM 공식 설치 "
"가이드를 참조하십시오: "
"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 "PyPI 미러를 구성하여 패키지 설치 속도 향상"

#: ../../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 ""
"중국 본토에서 PyPI 미러를 사용하면 소프트웨어 패키지 설치 속도를 크게 높일 수 있습니다. 다음은 자주 사용되는 미러 소스입니다:"

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:156
msgid "Alibaba Cloud: ``https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/``"
msgstr "阿里云 미러: ``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 ""
"단, 일부 미러 소스에는 특정 패키지가 없을 수 있습니다. 예를 들어, Alibaba Cloud 미러만 사용하여 "
"``xinference[audio]``를 설치하면 설치가 실패할 수 있습니다."

#: ../../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 ""
"이는 ``MeloTTS``가 의존하는 ``num2words`` 패키지가 Alibaba Cloud 미러에서 사용할 수 없기 때문입니다. "
"따라서 ``pip install xinference[audio]``를 실행할 때, 이전 버전인 ``xinference==1.2.0`` 및"
" ``xoscar==0.8.0`` (2025년 10월 27일 기준)으로 대체 설치될 수 있습니다."

#: ../../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 ""
"이 구버전들은 호환되지 않으며, 다음과 같은 오류가 발생합니다: ``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 "xinference 오디오 패키지를 설치할 때 이 문제를 방지하려면 여러 미러 소스를 동시에 사용하는 것이 좋습니다:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:188
msgid "Installing Xinference 1.12.0 with uv Fails (As of November 2025)"
msgstr "uv를 사용한 Xinference 1.12.0 설치 실패 (2025년 11월 기준)"

#: ../../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 ""
"**참고:** 이는 현재 소프트웨어 패키지 생태계와 uv의 종속성 분석 전략으로 인한 임시적인 문제입니다. uv는 **간접 종속성 "
"버전**보다 **직접 종속성의 상위 버전**을 우선 선택합니다."

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

#: ../../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 ""
"2025년 11월에 ``uv pip install xinference`` 를 사용하여 xinference 1.12.0을 설치할 때, 특히"
" 다음과 같은 매우 오래된 버전의 종속성 패키지가 설치되는 문제가 발생할 수 있습니다."

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

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

#: ../../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 ""
"그 다음 uv 오류: \"Failed to build `tokenizers==0.10.3`\" (`tokenizers==0.10.3` "
"빌드 실패)"

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:206
msgid ""
"This occurs because uv prioritizes **higher versions for direct "
"dependencies** over **indirect dependencies**:"
msgstr ""
"이 문제가 발생하는 이유는 uv가 **간접 종속성**의 버전 요구사항을 무시하고 **직접 종속성의 높은 버전**을 우선 선택하기 "
"때문입니다:"

#: ../../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 1.12.0은 ``huggingface-hub>=0.19.4``를 **직접 종속성**으로 지정합니다 (상한 제약 "
"없음)."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:209
msgid ""
"uv selects the latest: ``huggingface-hub==1.0.1`` as of November 06 2025"
msgstr "2025년 11월 6일 기준으로 uv는 최신 버전을 선택합니다: ``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 ""
"그러나 ``transformers<=4.57.3``（``peft``를 통해 도입된 **간접 종속성**）은 ``huggingface-"
"hub<1.0``을 요구합니다."

#: ../../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 ""
"의존성 충돌을 해결하기 위해 uv는 직접 의존성 ``huggingface-hub==1.0.1``을 유지하고, 간접 의존성 "
"``transformers``를 매우 오래된 버전인 4.12.2로 다운그레이드했습니다."

#: ../../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 ""
"**이는 uv의 설계 특성입니다.** 사용자가 명시적으로 지정한 의존성(직접 의존성)을 전이 의존성보다 우선 처리합니다. 참고 링크: "
"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 ""
"**업데이트:** 2026.01.05 기준, transformers 최신 버전 4.57.3은 여전히 ``huggingface-"
"hub<1.0``에 의존합니다."

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:220
msgid "**Solution 1: Pre-constrain huggingface-hub (Recommended)**"
msgstr "**해결 방법 1: huggingface-hub 버전 사전 제한 (권장)**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:222
msgid ""
"Explicitly constrain ``huggingface-hub`` to a compatible version range:"
msgstr "``huggingface-hub``을 호환 가능한 버전 범위로 명시적으로 제한합니다:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:228
msgid ""
"This forces uv to select a ``huggingface-hub`` version that's compatible "
"with modern ``transformers``."
msgstr ""
"이렇게 하면 uv가 최신 버전의 ``transformers``와 호환되는 ``huggingface-hub`` 버전을 강제로 선택하도록 할"
" 수 있습니다."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:230
msgid "**Solution 2: Make transformers a direct dependency**"
msgstr "**해결 방법 2: transformers를 직접 종속성으로 설정**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:232
msgid ""
"By specifying ``transformers`` explicitly, it becomes a direct dependency "
"and uv will prefer higher versions:"
msgstr "``transformers``를 명시적으로 지정하면, 이것이 직접 의존성이 되어 uv는 더 높은 버전을 우선 선택합니다:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:238
msgid "**Solution 3: Use pip**"
msgstr "**해결 방법 3: pip 사용**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:240
msgid ""
"Or just resort to using ``pip install xinference`` which will resolve to the"
" following versions"
msgstr "또는 직접 ``pip install xinference``를 사용하면, 자동으로 다음 버전 조합으로 해석됩니다:"

#: ../../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 호환성 문제 (세그멘테이션 오류)"

#: ../../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 ""
"**vLLM < 0.12.0**을 설치한 상태에서 xinference를 업그레이드하면(특히 ``uv pip install -U "
"xinference``를 사용할 때), xinference가 시작 시 세그멘테이션 오류로 인해 실패할 수 있습니다."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:263
msgid "This issue has three contributing factors:"
msgstr "이 문제는 세 가지 요인이 함께 작용하여 발생합니다."

#: ../../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 ""
"**바이너리 비호환성**: vLLM 0.12.0 이전 버전은 PyTorch 2.8.0을 기반으로 컴파일되었으며, 해당 버전은 "
"PyTorch 2.9와 호환되지 않습니다. 참고: `vLLM v0.12.0 릴리스 노트 <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 ""
"**Xinference가 Torch 의존성에 상한을 설정하지 않음**: Xinference의 ``pyproject.toml``에서 "
"PyTorch에 대해 버전 상한을 지정하지 않음:"

#: ../../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 "**다른 패키지 관리자의 동작 차이**:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:279
msgid ""
"**pip**: Conservative - only upgrades the specified package unless "
"dependencies are incompatible"
msgstr ""
"**pip**: 비교적 보수적 — 의존성이 호환되지 않을 때만 관련 의존성을 업그레이드하며, 그 외에는 지정된 패키지만 업그레이드합니다."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:280
msgid ""
"**uv with -U flag**: Aggressive - re-resolves ALL dependencies and picks "
"latest versions"
msgstr "**-U 매개변수를 사용하는 uv**: 전략이 다소 공격적입니다 — 모든 의존성을 다시 분석하고 최신 버전을 선택합니다."

#: ../../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 ""
"따라서, 전체 기술 스택을 업그레이드할 준비가 되지 않았고 xinference만 업그레이드하려는 경우 다음을 사용할 수 있습니다:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:285
msgid ""
"``pip install -U xinference`` (keeps PyTorch unchanged, only upgrades "
"xinference)"
msgstr "```pip install -U xinference``` (PyTorch 버전은 유지하고, xinference만 업그레이드)"

#: ../../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\"`` （-U 플래그를 사용하지 않아도 xinference만 "
"업그레이드됨）"
