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# Criando Blocos Personalizados

Os [ModularPipelineBlocks](./pipeline_block) são os blocos de construção fundamentais de um [ModularPipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline). Você pode criar blocos personalizados definindo suas entradas, saídas e lógica de computação. Este guia demonstra como criar e usar um bloco personalizado.

> [!TIP]
> Explore a coleção [Modular Diffusers Custom Blocks](https://huggingface.co/collections/diffusers/modular-diffusers-custom-blocks) para blocos personalizados oficiais.

## Estrutura do Projeto

O projeto do seu bloco personalizado deve usar a seguinte estrutura:

```shell
.
├── block.py
└── modular_config.json
```

- `block.py` contém a implementação do bloco personalizado
- `modular_config.json` contém os metadados necessários para carregar o bloco

## Início rápido com Template

A maneira mais rápida de criar um bloco personalizado é começar a partir do nosso modelo. O modelo fornece uma estrutura de projeto pré-configurada com os arquivos `block.py` e `modular_config.json`, além de exemplos comentados mostrando como definir componentes, entradas, saídas e o método `__call__`—para que você possa focar na sua lógica personalizada em vez da configuração padrão.

### Baixe o modelo

```python
from diffusers import ModularPipelineBlocks
model_id = "diffusers/custom-block-template"
local_dir = model_id.split("/")[-1]
blocks = ModularPipelineBlocks.from_pretrained(
    model_id, 
    trust_remote_code=True, 
    local_dir=local_dir
)
```

Isso salva os arquivos de modelo em `custom-block-template/` localmente, ou você pode usar `local_dir` para salvar em um local específico.

### Editar localmente

Abra `block.py` e implemente seu bloco personalizado. O modelo inclui exemplos comentados mostrando como definir cada propriedade. Veja o [exemplo do Florence-2](#example-florence-2-image-annotator) abaixo para uma implementação completa.

### Teste seu bloco

```python
from diffusers import ModularPipelineBlocks
blocks = ModularPipelineBlocks.from_pretrained(local_dir, trust_remote_code=True)
pipeline = blocks.init_pipeline()
output = pipeline(...)  # your inputs here
```

### Upload para o Hub

```python
pipeline.save_pretrained(local_dir, repo_id="your-username/your-block-name", push_to_hub=True)
```

## Exemplo: Anotador de Imagens Florence-2

Este exemplo cria um bloco personalizado com [Florence-2](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/florence2) para processar uma imagem de entrada e gerar uma máscara para inpainting.

### Definir componentes

Defina os componentes de que o bloco precisa, `Florence2ForConditionalGeneration` e seu processador. Ao definir os componentes, especifique o `name` (como você o acessará no código), o `type_hint` (a classe do modelo) e o `pretrained_model_name_or_path` (de onde carregar os pesos).

```python
# Inside block.py
from diffusers.modular_pipelines import ModularPipelineBlocks, ComponentSpec
from transformers import AutoProcessor, Florence2ForConditionalGeneration
class Florence2ImageAnnotatorBlock(ModularPipelineBlocks):
    @property
    def expected_components(self):
        return [
            ComponentSpec(
                name="image_annotator",
                type_hint=Florence2ForConditionalGeneration,
                pretrained_model_name_or_path="florence-community/Florence-2-base-ft",
            ),
            ComponentSpec(
                name="image_annotator_processor",
                type_hint=AutoProcessor,
                pretrained_model_name_or_path="florence-community/Florence-2-base-ft",
            ),
        ]
```

### Defina entradas e saídas

As entradas incluem a imagem, a tarefa de anotação e o prompt. As saídas incluem a máscara gerada e as anotações.

```python
from typing import List, Union
from PIL import Image
from diffusers.modular_pipelines import InputParam, OutputParam
class Florence2ImageAnnotatorBlock(ModularPipelineBlocks):
    # ... expected_components from above ...
    @property
    def inputs(self) -> List[InputParam]:
        return [
            InputParam(
                "image",
                type_hint=Union[Image.Image, List[Image.Image]],
                required=True,
                description="Image(s) to annotate",
            ),
            InputParam(
                "annotation_task",
                type_hint=str,
                default="<REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>",
                description="Annotation task to perform (e.g., <OD>, <CAPTION>, <REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>)",
            ),
            InputParam(
                "annotation_prompt",
                type_hint=str,
                required=True,
                description="Prompt to provide context for the annotation task",
            ),
            InputParam(
                "annotation_output_type",
                type_hint=str,
                default="mask_image",
                description="Output type: 'mask_image', 'mask_overlay', or 'bounding_box'",
            ),
        ]
    @property
    def intermediate_outputs(self) -> List[OutputParam]:
        return [
            OutputParam(
                "mask_image",
                type_hint=Image.Image,
                description="Inpainting mask for the input image",
            ),
            OutputParam(
                "annotations",
                type_hint=dict,
                description="Raw annotation predictions",
            ),
            OutputParam(
                "image",
                type_hint=Image.Image,
                description="Annotated image",
            ),
        ]
```

### Implemente o método `__call__`

O método `__call__` contém a lógica do bloco. Acesse as entradas via `block_state`, execute seu cálculo e defina as saídas de volta em `block_state`.

```python
import torch
from diffusers.modular_pipelines import PipelineState
class Florence2ImageAnnotatorBlock(ModularPipelineBlocks):
    # ... expected_components, inputs, intermediate_outputs from above ...
    @torch.no_grad()
    def __call__(self, components, state: PipelineState) -> PipelineState:
        block_state = self.get_block_state(state)
        
        images, annotation_task_prompt = self.prepare_inputs(
            block_state.image, block_state.annotation_prompt
        )
        task = block_state.annotation_task
        fill = block_state.fill
        
        annotations = self.get_annotations(
            components, images, annotation_task_prompt, task
        )
        block_state.annotations = annotations
        if block_state.annotation_output_type == "mask_image":
            block_state.mask_image = self.prepare_mask(images, annotations)
        else:
            block_state.mask_image = None
        if block_state.annotation_output_type == "mask_overlay":
            block_state.image = self.prepare_mask(images, annotations, overlay=True, fill=fill)
        elif block_state.annotation_output_type == "bounding_box":
            block_state.image = self.prepare_bounding_boxes(images, annotations)
        self.set_block_state(state, block_state)
        return components, state
    
    # Helper methods for mask/bounding box generation...
```

> [!TIP]
> Veja a implementação completa em [diffusers/Florence2-image-Annotator](https://huggingface.co/diffusers/Florence2-image-Annotator).

## Usando Blocos Personalizados

Carregue um bloco personalizado com [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/pt/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline.from_pretrained) e defina `trust_remote_code=True`.

```py
import torch
from diffusers import ModularPipeline
from diffusers.utils import load_image
# Load the Florence-2 annotator pipeline
image_annotator = ModularPipeline.from_pretrained(
    "diffusers/Florence2-image-Annotator",
    trust_remote_code=True
)
# Check the docstring to see inputs/outputs
print(image_annotator.blocks.doc)
```

Use o bloco para gerar uma máscara:

```python
image_annotator.load_components(dtype=torch.bfloat16)
image_annotator.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg")
image = image.resize((1024, 1024))
prompt = ["A red car"]
annotation_task = "<REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>"
annotation_prompt = ["the car"]
mask_image = image_annotator_node(
    prompt=prompt,
    image=image,
    annotation_task=annotation_task,
    annotation_prompt=annotation_prompt,
    annotation_output_type="mask_image",
).images
mask_image[0].save("car-mask.png")
```

Componha-o com outros blocos para criar um novo pipeline:

```python
# Get the annotator block
annotator_block = image_annotator.blocks
# Get an inpainting workflow and insert the annotator at the beginning
inpaint_blocks = ModularPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image").blocks.get_workflow("inpainting")
inpaint_blocks.sub_blocks.insert("image_annotator", annotator_block, 0)
# Initialize the combined pipeline
pipe = inpaint_blocks.init_pipeline()
pipe.load_components(dtype=torch.float16, device="cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
# Now the pipeline automatically generates masks from prompts
output = pipe(
    prompt=prompt,
    image=image,
    annotation_task=annotation_task,
    annotation_prompt=annotation_prompt,
    annotation_output_type="mask_image",
    num_inference_steps=35,
    guidance_scale=7.5,
    strength=0.95,
    output="images"
)
output[0].save("florence-inpainting.png")
```

## Editando blocos personalizados

Edite blocos personalizados baixando-os localmente. Este é o mesmo fluxo de trabalho do [Início rápido com Template](#quick-start-with-template), mas partindo de um bloco existente em vez do template.

Use o argumento `local_dir` para baixar um bloco personalizado para uma pasta específica:

```python
from diffusers import ModularPipelineBlocks
# Download to a local folder for editing
annotator_block = ModularPipelineBlocks.from_pretrained(
    "diffusers/Florence2-image-Annotator",
    trust_remote_code=True,
    local_dir="./my-florence-block"
)
```

Qualquer alteração feita nos arquivos de bloco nesta pasta será refletida quando você carregar o bloco novamente. Quando estiver pronto para compartilhar suas alterações, faça o upload para um novo repositório:

```python
pipeline = annotator_block.init_pipeline()
pipeline.save_pretrained("./my-florence-block", repo_id="your-username/my-custom-florence", push_to_hub=True)
```

## Próximas etapas

Este guia abordou a criação de um único bloco personalizado. Aprenda a compor vários blocos juntos:

- [SequentialPipelineBlocks](./sequential_pipeline_blocks): Encadeie blocos para executar em sequência
- [ConditionalPipelineBlocks](./auto_pipeline_blocks): Crie blocos condicionais que selecionam diferentes caminhos de execução
- [LoopSequentialPipelineBlocks](./loop_sequential_pipeline_blocks): Define fluxos de trabalho iterativos, como o loop de desruidamento

Faça seu bloco personalizado funcionar com a interface visual do Mellon. Consulte o guia [Mellon Custom Blocks](./mellon).

Explore a coleção [Modular Diffusers Custom Blocks](https://huggingface.co/collections/diffusers/modular-diffusers-custom-blocks) para se inspirar e encontrar blocos prontos para uso.

## Dependências

Declarar as dependências de pacotes em blocos personalizados evita erros de importação em tempo de execução. O Diffusers valida as dependências e retorna um aviso se um pacote estiver ausente ou incompatível.

Defina um atributo `_requirements` na sua classe de bloco, mapeando nomes de pacotes para especificadores de versão.

```py
from diffusers.modular_pipelines import PipelineBlock
class MyCustomBlock(PipelineBlock):
    _requirements = {
        "transformers": ">=4.44.0",
        "sentencepiece": ">=0.2.0"
    }
```

Quando há blocos com requisitos diferentes, o Diffusers mescla seus requisitos.

```py
from diffusers.modular_pipelines import SequentialPipelineBlocks
class BlockA(PipelineBlock):
    _requirements = {"transformers": ">=4.44.0"}
    # ...
class BlockB(PipelineBlock):
    _requirements = {"sentencepiece": ">=0.2.0"}
    # ...
pipe = SequentialPipelineBlocks.from_blocks_dict({
    "block_a": BlockA,
    "block_b": BlockB,
})
```

Quando este bloco é salvo com [save_pretrained()](/docs/diffusers/main/pt/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline.save_pretrained), os requisitos são salvos no arquivo `modular_config.json`. Quando este bloco é carregado, o Diffusers verifica cada requisito em relação ao ambiente atual. Se houver uma incompatibilidade ou um pacote não for encontrado, o Diffusers retorna o seguinte aviso.

```md
# missing package
xyz-package was specified in the requirements but wasn't found in the current environment.
# version mismatch
xyz requirement 'specific-version' is not satisfied by the installed version 'actual-version'. Things might work unexpected.
```

Xet Storage Details

Size:: 13.1 kB
Xet hash:: bfacd03852da0594292c0687da8d95d16c630c69d71952dd7666aac585591f56

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.

	# Criando Blocos Personalizados

	Os [ModularPipelineBlocks](./pipeline_block) são os blocos de construção fundamentais de um [ModularPipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline). Você pode criar blocos personalizados definindo suas entradas, saídas e lógica de computação. Este guia demonstra como criar e usar um bloco personalizado.

	> [!TIP]
	> Explore a coleção [Modular Diffusers Custom Blocks](https://huggingface.co/collections/diffusers/modular-diffusers-custom-blocks) para blocos personalizados oficiais.

	## Estrutura do Projeto

	O projeto do seu bloco personalizado deve usar a seguinte estrutura:

	```shell
	.
	├── block.py
	└── modular_config.json
	```

	- `block.py` contém a implementação do bloco personalizado
	- `modular_config.json` contém os metadados necessários para carregar o bloco

	## Início rápido com Template

	A maneira mais rápida de criar um bloco personalizado é começar a partir do nosso modelo. O modelo fornece uma estrutura de projeto pré-configurada com os arquivos `block.py` e `modular_config.json`, além de exemplos comentados mostrando como definir componentes, entradas, saídas e o método `__call__`—para que você possa focar na sua lógica personalizada em vez da configuração padrão.

	### Baixe o modelo

	```python
	from diffusers import ModularPipelineBlocks

	model_id = "diffusers/custom-block-template"
	local_dir = model_id.split("/")[-1]

	blocks = ModularPipelineBlocks.from_pretrained(
	model_id,
	trust_remote_code=True,
	local_dir=local_dir
	)
	```

	Isso salva os arquivos de modelo em `custom-block-template/` localmente, ou você pode usar `local_dir` para salvar em um local específico.

	### Editar localmente

	Abra `block.py` e implemente seu bloco personalizado. O modelo inclui exemplos comentados mostrando como definir cada propriedade. Veja o [exemplo do Florence-2](#example-florence-2-image-annotator) abaixo para uma implementação completa.

	### Teste seu bloco

	```python
	from diffusers import ModularPipelineBlocks

	blocks = ModularPipelineBlocks.from_pretrained(local_dir, trust_remote_code=True)
	pipeline = blocks.init_pipeline()
	output = pipeline(...) # your inputs here
	```

	### Upload para o Hub

	```python
	pipeline.save_pretrained(local_dir, repo_id="your-username/your-block-name", push_to_hub=True)
	```

	## Exemplo: Anotador de Imagens Florence-2

	Este exemplo cria um bloco personalizado com [Florence-2](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/florence2) para processar uma imagem de entrada e gerar uma máscara para inpainting.

	### Definir componentes

	Defina os componentes de que o bloco precisa, `Florence2ForConditionalGeneration` e seu processador. Ao definir os componentes, especifique o `name` (como você o acessará no código), o `type_hint` (a classe do modelo) e o `pretrained_model_name_or_path` (de onde carregar os pesos).

	```python
	# Inside block.py
	from diffusers.modular_pipelines import ModularPipelineBlocks, ComponentSpec
	from transformers import AutoProcessor, Florence2ForConditionalGeneration

	class Florence2ImageAnnotatorBlock(ModularPipelineBlocks):

	@property
	def expected_components(self):
	return [
	ComponentSpec(
	name="image_annotator",
	type_hint=Florence2ForConditionalGeneration,
	pretrained_model_name_or_path="florence-community/Florence-2-base-ft",
	),
	ComponentSpec(
	name="image_annotator_processor",
	type_hint=AutoProcessor,
	pretrained_model_name_or_path="florence-community/Florence-2-base-ft",
	),
	]
	```

	### Defina entradas e saídas

	As entradas incluem a imagem, a tarefa de anotação e o prompt. As saídas incluem a máscara gerada e as anotações.

	```python
	from typing import List, Union
	from PIL import Image
	from diffusers.modular_pipelines import InputParam, OutputParam

	class Florence2ImageAnnotatorBlock(ModularPipelineBlocks):

	# ... expected_components from above ...

	@property
	def inputs(self) -> List[InputParam]:
	return [
	InputParam(
	"image",
	type_hint=Union[Image.Image, List[Image.Image]],
	required=True,
	description="Image(s) to annotate",
	),
	InputParam(
	"annotation_task",
	type_hint=str,
	default="<REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>",
	description="Annotation task to perform (e.g., <OD>, <CAPTION>, <REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>)",
	),
	InputParam(
	"annotation_prompt",
	type_hint=str,
	required=True,
	description="Prompt to provide context for the annotation task",
	),
	InputParam(
	"annotation_output_type",
	type_hint=str,
	default="mask_image",
	description="Output type: 'mask_image', 'mask_overlay', or 'bounding_box'",
	),
	]

	@property
	def intermediate_outputs(self) -> List[OutputParam]:
	return [
	OutputParam(
	"mask_image",
	type_hint=Image.Image,
	description="Inpainting mask for the input image",
	),
	OutputParam(
	"annotations",
	type_hint=dict,
	description="Raw annotation predictions",
	),
	OutputParam(
	"image",
	type_hint=Image.Image,
	description="Annotated image",
	),
	]
	```

	### Implemente o método `__call__`

	O método `__call__` contém a lógica do bloco. Acesse as entradas via `block_state`, execute seu cálculo e defina as saídas de volta em `block_state`.

	```python
	import torch
	from diffusers.modular_pipelines import PipelineState

	class Florence2ImageAnnotatorBlock(ModularPipelineBlocks):

	# ... expected_components, inputs, intermediate_outputs from above ...

	@torch.no_grad()
	def __call__(self, components, state: PipelineState) -> PipelineState:
	block_state = self.get_block_state(state)

	images, annotation_task_prompt = self.prepare_inputs(
	block_state.image, block_state.annotation_prompt
	)
	task = block_state.annotation_task
	fill = block_state.fill

	annotations = self.get_annotations(
	components, images, annotation_task_prompt, task
	)
	block_state.annotations = annotations
	if block_state.annotation_output_type == "mask_image":
	block_state.mask_image = self.prepare_mask(images, annotations)
	else:
	block_state.mask_image = None

	if block_state.annotation_output_type == "mask_overlay":
	block_state.image = self.prepare_mask(images, annotations, overlay=True, fill=fill)

	elif block_state.annotation_output_type == "bounding_box":
	block_state.image = self.prepare_bounding_boxes(images, annotations)

	self.set_block_state(state, block_state)

	return components, state

	# Helper methods for mask/bounding box generation...
	```

	> [!TIP]
	> Veja a implementação completa em [diffusers/Florence2-image-Annotator](https://huggingface.co/diffusers/Florence2-image-Annotator).

	## Usando Blocos Personalizados

	Carregue um bloco personalizado com [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/pt/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline.from_pretrained) e defina `trust_remote_code=True`.

	```py
	import torch
	from diffusers import ModularPipeline
	from diffusers.utils import load_image

	# Load the Florence-2 annotator pipeline
	image_annotator = ModularPipeline.from_pretrained(
	"diffusers/Florence2-image-Annotator",
	trust_remote_code=True
	)

	# Check the docstring to see inputs/outputs
	print(image_annotator.blocks.doc)
	```

	Use o bloco para gerar uma máscara:

	```python
	image_annotator.load_components(dtype=torch.bfloat16)
	image_annotator.to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"

	image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg")
	image = image.resize((1024, 1024))
	prompt = ["A red car"]
	annotation_task = "<REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>"
	annotation_prompt = ["the car"]

	mask_image = image_annotator_node(
	prompt=prompt,
	image=image,
	annotation_task=annotation_task,
	annotation_prompt=annotation_prompt,
	annotation_output_type="mask_image",
	).images
	mask_image[0].save("car-mask.png")
	```

	Componha-o com outros blocos para criar um novo pipeline:

	```python
	# Get the annotator block
	annotator_block = image_annotator.blocks

	# Get an inpainting workflow and insert the annotator at the beginning
	inpaint_blocks = ModularPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image").blocks.get_workflow("inpainting")
	inpaint_blocks.sub_blocks.insert("image_annotator", annotator_block, 0)

	# Initialize the combined pipeline
	pipe = inpaint_blocks.init_pipeline()
	pipe.load_components(dtype=torch.float16, device="cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"

	# Now the pipeline automatically generates masks from prompts
	output = pipe(
	prompt=prompt,
	image=image,
	annotation_task=annotation_task,
	annotation_prompt=annotation_prompt,
	annotation_output_type="mask_image",
	num_inference_steps=35,
	guidance_scale=7.5,
	strength=0.95,
	output="images"
	)
	output[0].save("florence-inpainting.png")
	```

	## Editando blocos personalizados

	Edite blocos personalizados baixando-os localmente. Este é o mesmo fluxo de trabalho do [Início rápido com Template](#quick-start-with-template), mas partindo de um bloco existente em vez do template.

	Use o argumento `local_dir` para baixar um bloco personalizado para uma pasta específica:

	```python
	from diffusers import ModularPipelineBlocks

	# Download to a local folder for editing
	annotator_block = ModularPipelineBlocks.from_pretrained(
	"diffusers/Florence2-image-Annotator",
	trust_remote_code=True,
	local_dir="./my-florence-block"
	)
	```

	Qualquer alteração feita nos arquivos de bloco nesta pasta será refletida quando você carregar o bloco novamente. Quando estiver pronto para compartilhar suas alterações, faça o upload para um novo repositório:

	```python
	pipeline = annotator_block.init_pipeline()
	pipeline.save_pretrained("./my-florence-block", repo_id="your-username/my-custom-florence", push_to_hub=True)
	```

	## Próximas etapas

	Este guia abordou a criação de um único bloco personalizado. Aprenda a compor vários blocos juntos:

	- [SequentialPipelineBlocks](./sequential_pipeline_blocks): Encadeie blocos para executar em sequência
	- [ConditionalPipelineBlocks](./auto_pipeline_blocks): Crie blocos condicionais que selecionam diferentes caminhos de execução
	- [LoopSequentialPipelineBlocks](./loop_sequential_pipeline_blocks): Define fluxos de trabalho iterativos, como o loop de desruidamento

	Faça seu bloco personalizado funcionar com a interface visual do Mellon. Consulte o guia [Mellon Custom Blocks](./mellon).

	Explore a coleção [Modular Diffusers Custom Blocks](https://huggingface.co/collections/diffusers/modular-diffusers-custom-blocks) para se inspirar e encontrar blocos prontos para uso.

	## Dependências

	Declarar as dependências de pacotes em blocos personalizados evita erros de importação em tempo de execução. O Diffusers valida as dependências e retorna um aviso se um pacote estiver ausente ou incompatível.

	Defina um atributo `_requirements` na sua classe de bloco, mapeando nomes de pacotes para especificadores de versão.

	```py
	from diffusers.modular_pipelines import PipelineBlock

	class MyCustomBlock(PipelineBlock):
	_requirements = {
	"transformers": ">=4.44.0",
	"sentencepiece": ">=0.2.0"
	}
	```

	Quando há blocos com requisitos diferentes, o Diffusers mescla seus requisitos.

	```py
	from diffusers.modular_pipelines import SequentialPipelineBlocks

	class BlockA(PipelineBlock):
	_requirements = {"transformers": ">=4.44.0"}
	# ...

	class BlockB(PipelineBlock):
	_requirements = {"sentencepiece": ">=0.2.0"}
	# ...

	pipe = SequentialPipelineBlocks.from_blocks_dict({
	"block_a": BlockA,
	"block_b": BlockB,
	})
	```

	Quando este bloco é salvo com [save_pretrained()](/docs/diffusers/main/pt/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline.save_pretrained), os requisitos são salvos no arquivo `modular_config.json`. Quando este bloco é carregado, o Diffusers verifica cada requisito em relação ao ambiente atual. Se houver uma incompatibilidade ou um pacote não for encontrado, o Diffusers retorna o seguinte aviso.

	```md
	# missing package
	xyz-package was specified in the requirements but wasn't found in the current environment.

	# version mismatch
	xyz requirement 'specific-version' is not satisfied by the installed version 'actual-version'. Things might work unexpected.
	```