# 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: ja <LL@li.org>\n"
"Language: ja\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 "トラブルシューティング"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:9
msgid "No huggingface repo access"
msgstr "huggingface リポジトリの権限がありません"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:11
msgid ""
"Sometimes, you may face errors accessing huggingface models, such as the "
"following message when accessing `llama2`:"
msgstr ""
"モデルを取得する際、権限に関する問題が発生することがあります。例えば、 ``llama2`` "
"モデルを取得する際に、以下のような表示が出ることがあります："

#: ../../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 ""
"この状況は通常、Huggingfaceリポジトリの権限がないか、Huggingfaceトークンが設定されていないことが原因です。以下の方法でこの問題を解決できます。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:22
msgid "Get access to the huggingface repo"
msgstr "Hugging Face リポジトリのアクセス権限を申請する"

#: ../../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 ""
"アクセス権限を取得するには、対応するHuggingFaceリポジトリを開き、その利用規約と注意事項に同意してください。``llama2``を例にとると、以下のリンクから申請できます：`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 アクセス認証情報の設定"

#: ../../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 ""
"認証情報はhuggingfaceページで確認できます。`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 ""
"環境変数を設定することでアクセス認証情報を設定できます。``export "
"HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=your_token_here``。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:37
msgid "Incompatibility Between NVIDIA Driver and PyTorch Version"
msgstr "NVIDIAドライバとPyTorchのバージョンが一致していません"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:39
msgid "If you are using a NVIDIA GPU, you may face the following error:"
msgstr "NVIDIA製のグラフィックカードを使用している場合、以下のエラーが発生する可能性があります："

#: ../../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 "これは通常、CUDAのバージョンとPytorchのバージョンが互換性がないために発生します。"

#: ../../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>`_ "
"の公式サイトにアクセスし、CUDAに対応するプリコンパイル版のPyTorchをインストールしてください。また、**インストールするCUDAバージョンが11.8未満にならないように確認し、理想的には11.8から12.1の間のバージョンを推奨します。**"

#: ../../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 "例えば、CUDA バージョンが 11.8 の場合、以下のコマンドで対応する PyTorch をインストールできます："

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:63
msgid ""
"Xinference service cannot be accessed from external systems through "
"``<IP>:9997``"
msgstr "外部システムから ``<IP>:9997`` で Xinference サービスにアクセスできません。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:65
msgid "Use ``-H 0.0.0.0`` parameter in when starting Xinference:"
msgstr "Xinference を起動する際は、必ず ``-H 0.0.0.0`` パラメータを追加してください:"

#: ../../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 ""
"これにより、Xinference サービスはすべてのネットワークインターフェース（``127.0.0.1`` や ``localhost`` "
"に限定されない）をリッスンします。"

#: ../../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` を使用している場合は、Docker 実行コマンドに ``-p <PORT>:9997`` "
"を追加してください。これにより、ローカルマシンの ``<IP>:<PORT>`` からアクセスできるようになります。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:78
msgid ""
"Launching a built-in model takes a long time, and sometimes the model fails "
"to download"
msgstr "組み込みモデルの起動には長時間かかり、モデルがダウンロードに失敗することがあります。"

#: ../../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はデフォルトでHuggingFaceをモデルソースとして使用します。あなたのマシンが中国本土にある場合、内蔵モデルの使用にアクセス問題が発生することがあります。"

#: ../../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 ""
"この問題を解決するには、Xinference 起動時に環境変数 ``XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` "
"を追加し、モデルソースを ModelScope に変更します。これにより、中国本土でのダウンロード速度が向上します。"

#: ../../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 ""
"Docker で Xinference を起動する場合、Docker コマンドに ``-e "
"XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope`` オプションを含めることができます。"

#: ../../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 "公式のDockerイメージを使用する際、RayWorkerVllmがOOMにより停止し、モデルを読み込めなくなります。"

#: ../../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 ""
"Docker の ``--shm-size`` "
"パラメータは共有メモリのサイズを設定するために使用できます。共有メモリ(/dev/shm)のデフォルトサイズは64MBであり、vLLMバックエンドにとっては不十分な可能性があります。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:98
msgid ""
"You can increase its size by setting the ``--shm-size`` parameter as "
"follows:"
msgstr "パラメータ ``--shm-size`` を設定することで、そのサイズを増やすことができます："

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:106
msgid "Missing ``model_engine`` parameter when launching LLM models"
msgstr "LLMモデル読み込み時に ``model_engine`` パラメータが不足しているというプロンプトが表示されます。"

#: ../../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``バージョンから、LLMモデルをロードする際に追加パラメータ ``model_engine`` を渡す必要があります。詳細は "
":ref:`こちら <about_model_engine>` を参照してください。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:112
msgid "Resolving MKL Threading Layer Conflicts"
msgstr "MKLスレッド層の競合を解決する"

#: ../../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 サーバーを起動する際、エラーが発生しました: ``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 "ログに表示されている根本原因は："

#: ../../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 ""
"これは通常、NumPy が conda 経由でインストールされており、conda の NumPy が Intel MKL "
"最適化を使用して構築されているため、環境内で既にロードされている GNU OpenMP ライブラリ（libgomp）と競合を引き起こすことが原因です。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:126
msgid "Solution 1: Override the Threading Layer"
msgstr "解決策1：スレッド層の書き換え"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:128
msgid "Force Intel's Math Kernel Library to use GNU's OpenMP implementation:"
msgstr ""
"MKL_THREADING_LAYER=GNU を設定すると、Intel 数学コアライブラリ（MKL）が GNU の OpenMP "
"実装を使用するように強制できます："

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:135
msgid "Solution 2: Reinstall NumPy with pip"
msgstr "解決策 2：pip を使用して NumPy を再インストールする"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:137
msgid "Uninstall conda's NumPy and reinstall using pip:"
msgstr "conda でインストールされた numpy をアンインストールし、その後 pip を使用して再インストールします。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:146
msgid "Related Note: vLLM and PyTorch"
msgstr "関連説明：vLLMと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 ""
"vLLMを使用している場合、conda経由でPyTorchをインストールしないでください。特定のGPU向けのインストール手順については、vLLM公式インストールガイドを参照してください：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ミラーを設定してパッケージのインストール速度を向上させる"

#: ../../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 "中国大陆にいる場合、PyPIミラーを使用することでパッケージのインストール速度が大幅に向上します。以下はよく使われるミラーソースです："

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:155
msgid "Tsinghua University: ``https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple``"
msgstr "清华大学ミラー: `https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:156
msgid "Alibaba Cloud: ``https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/``"
msgstr "阿里云ミラー：`https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/`"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:157
msgid "Tencent Cloud: ``https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple``"
msgstr "腾讯雲のミラー：``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 ""
"ただし、一部のミラーソースでは特定のソフトウェアパッケージが欠けている可能性があることに注意してください。例えば、Aliyun ミラーのみを使用して "
"``xinference[audio]`` をインストールしようとすると、インストールが失敗する可能性があります。"

#: ../../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 ""
"これは ``MeloTTS`` が依存する ``num2words`` パッケージが阿里雲ミラーで利用できないためです。そのため、``pip "
"install xinference[audio]`` を実行する際に、古いバージョン（例：``xinference==1.2.0`` と "
"``xoscar==0.8.0``、2025年10月27日時点）がフォールバックインストールされる可能性があります。"

#: ../../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 ""
"これらの古いバージョンは互換性がなく、以下のエラーが発生します：``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 オーディオパッケージのインストール時にこの問題が発生するのを避けるため、複数のミラーソースを同時に使用することを推奨します。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:188
msgid "Installing Xinference 1.12.0 with uv Fails (As of November 2025)"
msgstr "uv を使用した Xinference 1.12.0 のインストールに失敗しました（2025年11月時点）"

#: ../../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 ""
"**注意:** これは一時的な問題であり、現在のソフトウェアパッケージエコシステムと uv の依存関係解決戦略に起因します。uv は "
"**間接的な依存関係のバージョン** よりも、**直接的な依存関係の高バージョン** を優先して選択します。"

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

#: ../../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 ""
"2025年11月に ``uv pip install xinference`` を使用してxinference "
"1.12.0をインストールする際、特に以下の依存パッケージが非常に古いバージョンでインストールされる問題に遭遇する可能性があります。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:197
msgid "``transformers==4.12.2`` (from 2021)"
msgstr "```transformers==4.12.2``` （2021年のバージョン）"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:198
msgid "``tokenizers==0.10.3`` (from 2021)"
msgstr "``tokenizers==0.10.3`` (2021年のバージョンより)"

#: ../../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 ""
"その後、uvがエラーを報告しました：「Failed to build "
"`tokenizers==0.10.3`」（`tokenizers==0.10.3` のビルドに失敗しました）"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:204
#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:261
msgid "Root Cause"
msgstr "根本原因"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:206
msgid ""
"This occurs because uv prioritizes **higher versions for direct "
"dependencies** over **indirect dependencies**:"
msgstr "この問題が発生する原因は、uvが**直接依存の高バージョン**を優先し、**間接依存**のバージョン要件を無視することにあります。"

#: ../../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 は ``huggingface-hub>=0.19.4`` を **直接依存関係** "
"として指定しています（上限の制約はありません）。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:209
msgid ""
"uv selects the latest: ``huggingface-hub==1.0.1`` as of November 06 2025"
msgstr "2025年11月6日時点で、uvは最新バージョン``huggingface-hub==1.0.1``を選択します。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:210
msgid ""
"However, ``transformers<=4.57.3`` (an **indirect dependency** via ``peft``) "
"requires ``huggingface-hub<1.0``"
msgstr ""
"ただし、``transformers<=4.57.3``（``peft`` を介して導入された **間接依存関係**）は ``huggingface-"
"hub<1.0`` を要求します。"

#: ../../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 ""
"依存関係の競合を解決するため、uv は直接依存 ``huggingface-hub==1.0.1`` を保持し、間接依存 "
"``transformers`` を非常に古いバージョン 4.12.2 にダウングレードしました。"

#: ../../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 ""
"**これは uv "
"の設計上の特性です**：明示的に指定した依存関係（直接依存）を、推移的依存よりも優先します。参考リンク：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 ""
"**更新：** 2026年1月5日現在、transformersの最新バージョン4.57.3は依然として ``huggingface-hub<1.0``"
" に依存しています。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:218
msgid "Solutions"
msgstr "解決方案"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:220
msgid "**Solution 1: Pre-constrain huggingface-hub (Recommended)**"
msgstr "**解決策 1：huggingface-hub のバージョンを事前に指定する（推奨）**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:222
msgid ""
"Explicitly constrain ``huggingface-hub`` to a compatible version range:"
msgstr "明示的に ``huggingface-hub`` を互換性のあるバージョン範囲に制限します："

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:228
msgid ""
"This forces uv to select a ``huggingface-hub`` version that's compatible "
"with modern ``transformers``."
msgstr ""
"これにより、uv は最新バージョンの ``transformers`` と互換性のある ``huggingface-hub`` "
"バージョンを強制的に選択します。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:230
msgid "**Solution 2: Make transformers a direct dependency**"
msgstr "**解決策 2：transformers を直接依存関係として設定する**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:232
msgid ""
"By specifying ``transformers`` explicitly, it becomes a direct dependency "
"and uv will prefer higher versions:"
msgstr "``transformers`` を明示的に指定することで、これは直接依存関係となり、uv はより高いバージョンを優先して選択します："

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:238
msgid "**Solution 3: Use pip**"
msgstr "**解決策 3: pip を使用する**"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:240
msgid ""
"Or just resort to using ``pip install xinference`` which will resolve to the"
" following versions"
msgstr "または直接 ``pip install xinference`` を使用すると、自動的に次のバージョン組み合わせに解決されます："

#: ../../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 互換性問題（セグメンテーションフォルト）"

#: ../../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** をインストールしており、xinference をアップグレードした場合（特に ``uv pip install -U"
" xinference`` を使用した場合）、xinference は起動時にセグメンテーションフォールトにより失敗する可能性があります。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:263
msgid "This issue has three contributing factors:"
msgstr "この問題は三つの要因によって引き起こされる："

#: ../../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 ""
"**バイナリ非互換**：vLLM 0.12.0 以前のバージョンは PyTorch 2.8.0 を基にコンパイルされており、これらのバージョンは "
"PyTorch 2.9 と互換性がありません。参考：`vLLM v0.12.0 リリースノート <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 の Torch 依存関係に上限未設定**：Xinference の ``pyproject.toml`` "
"では、PyTorch にバージョン上限が指定されていません："

#: ../../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 "**異なるパッケージマネージャの動作の違い**:"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:279
msgid ""
"**pip**: Conservative - only upgrades the specified package unless "
"dependencies are incompatible"
msgstr ""
"**pip**：やや保守的 - "
"依存関係に非互換がある場合にのみ、関連する依存関係をアップグレードし、それ以外は指定されたパッケージのみをアップグレードします。"

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:280
msgid ""
"**uv with -U flag**: Aggressive - re-resolves ALL dependencies and picks "
"latest versions"
msgstr "**-U パラメータを使用した uv**: 戦略は比較的積極的で、**すべての**依存関係を再解析し、最新バージョンを選択します。"

#: ../../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 ""
"したがって、技術スタック全体のアップグレードをまだ準備しておらず、xinference "
"のみをアップグレードしたい場合は、以下を使用することを選択できます："

#: ../../source/getting_started/troubleshooting.rst:285
msgid ""
"``pip install -U xinference`` (keeps PyTorch unchanged, only upgrades "
"xinference)"
msgstr ""
"``pip install -U xinference`` （PyTorchのバージョンはそのままに、xinferenceのみアップグレード）"

#: ../../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 パラメータを使用しない場合も、xinference "
"のみがアップグレードされます）"
