# 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: fr <LL@li.org>\n"
"Language: fr\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 "Dépannage"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:9
msgid "No huggingface repo access"
msgstr "Aucune autorisation d'accès au dépôt Hugging Face."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:11
msgid ""
"Sometimes, you may face errors accessing huggingface models, such as the "
"following message when accessing `llama2`:"
msgstr ""
"Lors de l'obtention du modèle, il peut parfois y avoir des problèmes de "
"permissions. Par exemple, en récupérant le modèle ``llama2``, vous pourriez "
"rencontrer l'avis suivant :"

#: ../../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 ""
"Ce problème est généralement dû à un manque d'autorisation sur le dépôt "
"Hugging Face ou à l'absence de configuration du token Hugging Face. Vous "
"pouvez résoudre ce problème en suivant les étapes ci-dessous."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:22
msgid "Get access to the huggingface repo"
msgstr "Demander l'accès au dépôt 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 ""
"Pour obtenir les droits d'accès, ouvrez le dépôt Hugging Face correspondant "
"et acceptez ses conditions et ses remarques. Prenons ``llama2`` comme "
"exemple : vous pouvez ouvrir ce lien pour faire une demande : "
"`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 "Définir les identifiants d'accès à 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 ""
"Vous pouvez trouver les identifiants sur la page "
"huggingface，`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 ""
"Vous pouvez définir les identifiants d'accès en configurant une variable "
"d'environnement : ``export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=your_token_here``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:37
msgid "Incompatibility Between NVIDIA Driver and PyTorch Version"
msgstr "Version du pilote NVIDIA incompatible avec la version de PyTorch"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:39
msgid "If you are using a NVIDIA GPU, you may face the following error:"
msgstr ""
"Si vous utilisez une carte graphique NVIDIA, vous pourriez rencontrer "
"l'erreur suivante :"

#: ../../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 ""
"Ce phénomène est généralement dû à une incompatibilité entre la version de "
"CUDA et celle de 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 ""
"Vous pouvez installer la version précompilée de PyTorch correspondant à "
"votre version de CUDA depuis le site officiel `https://pytorch.org "
"<https://pytorch.org>`_. En même temps, **veuillez vérifier que la version "
"installée de CUDA n'est pas inférieure à 11.8, et idéalement comprise entre "
"11.8 et 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 ""
"Si votre version de CUDA est la 11.8, vous pouvez utiliser la commande "
"suivante pour installer le PyTorch correspondant :"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:63
msgid ""
"Xinference service cannot be accessed from external systems through "
"``<IP>:9997``"
msgstr ""
"Les systèmes externes ne peuvent pas accéder au service Xinference via "
"``<IP>:9997``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:65
msgid "Use ``-H 0.0.0.0`` parameter in when starting Xinference:"
msgstr ""
"Au démarrage de Xinference, n'oubliez pas d'ajouter le paramètre ``-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 ""
"Ainsi, le service Xinference écoutera sur toutes les interfaces réseau (pas "
"seulement sur ``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 ""
"Si vous utilisez :ref:`using_docker_image`, ajoutez ``-p <PORT>:9997`` à la "
"commande d'exécution Docker, vous pourrez alors y accéder via "
"``<IP>:<PORT>`` sur votre machine 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 ""
"Le démarrage du modèle intégré prend beaucoup de temps, et le téléchargement"
" du modèle échoue parfois."

#: ../../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 utilise par défaut HuggingFace comme source de modèles. Si votre "
"machine se trouve en Chine continentale, l'utilisation des modèles intégrés "
"peut entraîner des problèmes d'accès."

#: ../../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 ""
"Pour résoudre ce problème, vous pouvez ajouter la variable d'environnement "
"``XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` lors du démarrage de Xinference, ce qui "
"changera la source du modèle vers ModelScope, où les téléchargements sont "
"plus rapides en Chine 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 ""
"Si vous démarrez Xinference avec Docker, vous pouvez inclure l'option ``-e "
"XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` dans la commande 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 ""
"Lors de l'utilisation de l'image Docker officielle, RayWorkerVllm meurt à "
"cause d'une OOM, ce qui empêche le chargement du modèle."

#: ../../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 ""
"Le paramètre ``--shm-size`` de Docker peut être utilisé pour configurer la "
"taille de la mémoire partagée. La taille par défaut de la mémoire partagée "
"(/dev/shm) est de 64 Mo, ce qui peut être insuffisant pour le backend vLLM."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:98
msgid ""
"You can increase its size by setting the ``--shm-size`` parameter as "
"follows:"
msgstr ""
"Vous pouvez augmenter sa taille en définissant le paramètre ``--shm-size`` :"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:106
msgid "Missing ``model_engine`` parameter when launching LLM models"
msgstr "Chargement du modèle LLM : paramètre ``model_engine`` manquant."

#: ../../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 ""
"À partir de la version ``v0.11.0``, le chargement du modèle LLM nécessite de"
" passer un paramètre supplémentaire ``model_engine``. Pour plus "
"d'informations, veuillez vous référer à la section :ref:`ici "
"<about_model_engine>`."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:112
msgid "Resolving MKL Threading Layer Conflicts"
msgstr "Résolution du conflit de couche 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 ""
"Au démarrage du serveur Xinference, si vous rencontrez l'erreur : "
"``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 cause première affichée dans les journaux est :"

#: ../../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 ""
"Cela est généralement dû au fait que votre NumPy a été installé via conda, "
"et que la version de NumPy de conda est construite avec les optimisations "
"Intel MKL, ce qui provoque un conflit avec la bibliothèque GNU OpenMP "
"(libgomp) déjà chargée dans l’environnement."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:126
msgid "Solution 1: Override the Threading Layer"
msgstr "Solution 1 : Réécrire la couche de threads"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:128
msgid "Force Intel's Math Kernel Library to use GNU's OpenMP implementation:"
msgstr ""
"Définir `MKL_THREADING_LAYER=GNU` peut forcer la bibliothèque de noyaux "
"mathématiques Intel (MKL) à utiliser l'implémentation OpenMP de GNU :"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:135
msgid "Solution 2: Reinstall NumPy with pip"
msgstr "Solution 2 : Réinstaller NumPy avec pip"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:137
msgid "Uninstall conda's NumPy and reinstall using pip:"
msgstr "Désinstallez numpy installé via conda, puis réinstallez-le avec pip."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:146
msgid "Related Note: vLLM and PyTorch"
msgstr "Remarque : vLLM et 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 ""
"Si vous utilisez vLLM, évitez d'installer PyTorch via conda. Pour les "
"instructions d'installation spécifiques aux GPU, consultez le guide "
"d'installation officiel de 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 "Configurer le miroir PyPI pour accélérer l'installation des paquets"

#: ../../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 ""
"Si vous êtes en Chine continentale, l'utilisation d'un miroir PyPI peut "
"considérablement accélérer la vitesse d'installation des paquets logiciels. "
"Voici quelques sources miroir couramment utilisées :"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:155
msgid "Tsinghua University: ``https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple``"
msgstr ""
"Miroir de l'Université Tsinghua : "
"``https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple``"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:156
msgid "Alibaba Cloud: ``https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/``"
msgstr "Miroir 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 ""
"Miroir 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 ""
"Veuillez noter que certains paquets peuvent être absents de certaines "
"sources miroirs. Par exemple, si vous utilisez uniquement le miroir Aliyun "
"pour installer ``xinference[audio]``, l’installation pourrait échouer."

#: ../../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 ""
"Cela est dû au fait que le paquet `num2words` dont dépend `MeloTTS` n'est "
"pas disponible sur le miroir Alibaba Cloud. Par conséquent, lors de "
"l'exécution de `pip install xinference[audio]`, une version ancienne peut "
"être installée par repli, comme `xinference==1.2.0` et `xoscar==0.8.0` "
"(jusqu'au 27 octobre 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 ""
"Ces anciennes versions sont incompatibles et provoquent l'erreur suivante : "
"``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 ""
"Pour éviter ce problème lors de l'installation du package audio xinference, "
"il est recommandé d'utiliser plusieurs sources de miroir simultanément :"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:188
msgid "Installing Xinference 1.12.0 with uv Fails (As of November 2025)"
msgstr ""
"Échec de l'installation de Xinference 1.12.0 avec uv (jusqu'en 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 ""
"**Remarque :** Il s'agit d'un problème temporaire, dû à l'écosystème actuel "
"des paquets et à la stratégie de résolution des dépendances d'uv, qui "
"privilégie **les versions élevées des dépendances directes** au détriment "
"**des versions des dépendances indirectes**."

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

#: ../../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 ""
"En novembre 2025, lors de l'installation de xinference 1.12.0 avec ``uv pip "
"install xinference``, vous pourriez rencontrer des problèmes d'installation "
"de dépendances de versions très anciennes, notamment :"

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:198
msgid "``tokenizers==0.10.3`` (from 2021)"
msgstr "``tokenizers==0.10.3`` (version 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 ""
"Ensuite, uv a signalé une erreur : \"Échec de la construction de "
"`tokenizers==0.10.3`\""

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:206
msgid ""
"This occurs because uv prioritizes **higher versions for direct "
"dependencies** over **indirect dependencies**:"
msgstr ""
"La raison de ce problème est que uv privilégie les **versions élevées des "
"dépendances directes** tout en ignorant les contraintes de version dans les "
"**dépendances indirectes** :"

#: ../../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 spécifie ``huggingface-hub>=0.19.4`` comme **dépendance "
"directe** (sans contrainte de limite supérieure)."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:209
msgid ""
"uv selects the latest: ``huggingface-hub==1.0.1`` as of November 06 2025"
msgstr ""
"Jusqu'au 6 novembre 2025, uv sélectionnera la version la plus récente : "
"``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 ""
"Cependant, ``transformers<=4.57.3`` (une **dépendance indirecte** introduite"
" via ``peft``) exige ``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 ""
"Pour résoudre le conflit de dépendances, uv a conservé la dépendance directe"
" ``huggingface-hub==1.0.1`` et a rétrogradé la dépendance indirecte "
"``transformers`` vers une version très ancienne, 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 ""
"**Cela fait partie des caractéristiques de conception de uv** : il "
"privilégie les dépendances que vous spécifiez explicitement (dépendances "
"directes) plutôt que les dépendances transitives. Lien de référence : "
"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 ""
"**Mise à jour :** Au 5 janvier 2026, la dernière version 4.57.3 de "
"transformers dépend toujours de ``huggingface-hub<1.0``."

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

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:220
msgid "**Solution 1: Pre-constrain huggingface-hub (Recommended)**"
msgstr ""
"**Solution 1 : Prélimiter la version de huggingface-hub (recommandé)**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:222
msgid ""
"Explicitly constrain ``huggingface-hub`` to a compatible version range:"
msgstr ""
"Explicitement, restreignez ``huggingface-hub`` à une plage de versions "
"compatibles :"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:228
msgid ""
"This forces uv to select a ``huggingface-hub`` version that's compatible "
"with modern ``transformers``."
msgstr ""
"Cela force uv à sélectionner une version de ``huggingface-hub`` compatible "
"avec la version moderne de ``transformers``."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:230
msgid "**Solution 2: Make transformers a direct dependency**"
msgstr "**Solution 2 : Définir transformers comme dépendance directe**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:232
msgid ""
"By specifying ``transformers`` explicitly, it becomes a direct dependency "
"and uv will prefer higher versions:"
msgstr ""
"En spécifiant explicitement ``transformers``, celui-ci deviendra une "
"dépendance directe, et uv privilégiera les versions plus récentes :"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:238
msgid "**Solution 3: Use pip**"
msgstr "**Solution 3 : Utiliser 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 utilisez directement ``pip install xinference``, il résoudra "
"automatiquement la combinaison de versions suivante :"

#: ../../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 ""
"Problème de compatibilité entre vLLM + Torch + Xinference (erreur de "
"segmentation)"

#: ../../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 ""
"Si vous avez installé **vLLM < 0.12.0** et mis à jour xinference (en "
"particulier avec ``uv pip install -U xinference``), xinference peut échouer "
"au démarrage en raison d'une erreur de segmentation."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:263
msgid "This issue has three contributing factors:"
msgstr "Ce problème est causé par trois facteurs :"

#: ../../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 ""
"**Incompatibilité binaire** : vLLM, dans les versions antérieures à 0.12.0, "
"était compilé avec PyTorch 2.8.0, et ces versions ne sont pas compatibles "
"avec PyTorch 2.9. Référence : `Notes de version de 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 ""
"**Xinference n'impose pas de limite supérieure pour la dépendance Torch** : "
"Le fichier ``pyproject.toml`` de Xinference ne spécifie pas de version "
"maximale pour 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 "**Différences de comportement des gestionnaires de paquets** :"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:279
msgid ""
"**pip**: Conservative - only upgrades the specified package unless "
"dependencies are incompatible"
msgstr ""
"**pip** : plutôt conservateur — il ne met à niveau les dépendances associées"
" que lorsqu’elles sont incompatibles, sinon il ne met à niveau que le paquet"
" spécifié."

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:280
msgid ""
"**uv with -U flag**: Aggressive - re-resolves ALL dependencies and picks "
"latest versions"
msgstr ""
"**Utilisation de l'argument -U avec uv** : la stratégie est plus agressive —"
" elle réinterprète **toutes** les dépendances et sélectionne la version la "
"plus récente."

#: ../../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 ""
"Par conséquent, si vous n'êtes pas encore prêt à mettre à niveau l'ensemble "
"de votre pile technique et souhaitez seulement mettre à niveau xinference, "
"vous pouvez choisir d'utiliser :"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:285
msgid ""
"``pip install -U xinference`` (keeps PyTorch unchanged, only upgrades "
"xinference)"
msgstr "pip install -U 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\"`` (sans utiliser le paramètre -U, "
"cela mettra également à niveau uniquement xinference)"
