> ML_KUTUPHANE // NUMPY_v1.0
NumPy
NumPy Developers / NumFOCUS — Python ile bilimsel hesaplama için temel kütüphane.
numerical-data-foundationsv2.1.1BSD-3-Clausequalified
Model Eğitimi (Training)
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPU
Dağıtık Eğitim (Distributed):Hayır
Model Sunumu (Inference)
Inference Hızlandırıcıları:
CPUWASM
Hedef Ortamlar (Targets):server, edge, browser
Neleri Sağlar (Ne Yapar)
- +Yüksek performanslı N-boyutlu dizi işleme
- +Vektörize matematiksel ve doğrusal cebir rutinleri
- +Diğer kütüphaneler için standart C-API bellek tamponları
Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)
- -GPU veya TPU üzerinde yerel hızlandırma sağlama
- -Derin öğrenme için otomatik gradyan hesaplama
- -Dask veya Ray olmaksızın dağıtık düğümler arasında yatay ölçeklenme
>Uygun İş Tipleri
- Veri ön işleme
- Sayısal doğrusal cebir
- Özel öznitelik çıkarımı
- Bellek içi tensör manipülasyonu
>Uygun Olmayan İş Tipleri
- RAM kapasitesini aşan dağıtık büyük veri işleme
- Otomatik gradyan gerektiren derin öğrenme eğitimi
- Bellek dışı (out-of-core) akış analitiği
Veri Yerleşimi ve İkameti
Yalnızca süreç içi bellek. Sıfır ağ iletimi.
Güvenlik Değerlendirmesi
Rastgele kod çalıştırma zafiyetini engellemek için np.load çağrılarında allow_pickle=False zorunlu kılınmalıdır.
Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar
Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:low
Operasyon Yükü:low
Maliyet Seviyesi:free-oss
> Bilinen Kısıtlamalar:
- CPU üzerinde tek iş parçacıklı veya OpenBLAS sınırlarına bağlıdır.
- Diziler fiziksel RAM kapasitesini aştığında diske otomatik taşma yapamaz.
İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)
Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:
> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları
NumPy Documentation 2.1official-docs • >=2.0.0, <=2.1.x
2026-09-25HIGH