> ML_KUTUPHANE // SCIPY_v1.0
SciPy
SciPy Community / NumFOCUS — Python ile bilimsel hesaplama için temel algoritmalar.
numerical-data-foundationsv1.14.1BSD-3-Clausequalified
Model Eğitimi (Training)
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPU
Dağıtık Eğitim (Distributed):Hayır
Model Sunumu (Inference)
Inference Hızlandırıcıları:
CPUWASM
Hedef Ortamlar (Targets):server, edge
Neleri Sağlar (Ne Yapar)
- +Sayısal optimizasyon ve kök bulma algoritmaları
- +Sıkıştırılmış seyrek (sparse) matris işlemleri
- +İstatistiksel hipotez testleri ve olasılık dağılımları
Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)
- -Yerel GPU hızlandırması sunma
- -Derin öğrenme modelleri eğitme
- -Gerçek zamanlı veri akış boru hatları yönetme
>Uygun İş Tipleri
- NLP için seyrek doğrusal cebir
- Bilimsel optimizasyon
- İstatistiksel hipotez testi
>Uygun Olmayan İş Tipleri
- Uçtan uca derin öğrenme hatları
- Büyük ölçekli dağıtık küme hesaplamaları
Veri Yerleşimi ve İkameti
Yalnızca süreç içi yürütme.
Güvenlik Değerlendirmesi
Bilinen bir uzaktan çalıştırma yüzeyi yoktur.
Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar
Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:moderate
Operasyon Yükü:low
Maliyet Seviyesi:free-oss
> Bilinen Kısıtlamalar:
- CPU sınırlıdır; GPU donanımından yararlanmaz.
- BLAS/LAPACK Fortran çalışma zamanlarına bağımlıdır.
İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)
Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:
> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları
SciPy 1.14 Reference Guideofficial-docs • >=1.12.0, <=1.14.x
2026-09-25HIGH