Programmiererforum

Problembeschreibung
Ich versuche, AlphaPulldown (APD) auf Google Colab zu installieren und zu verwenden. Laut Installationshandbuch ist eine Conda-basierte virtuelle Umgebung erforderlich, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten. Angesichts der Eigenschaft von Colab, die Umgebung jedes Mal zurückzusetzen, wenn eine Sitzung wiederhergestellt wird, habe ich beschlossen, einen benutzerdefinierten Kernel unter Verwendung der virtuellen Umgebung zu erstellen, um das wiederholte Einrichten und Installieren großer Abhängigkeiten zu vermeiden.
Das habe ich getan:

• Conda installiert und eine virtuelle Umgebung speziell für AlphaPulldown erstellt.
• Alles Notwendige installiert Abhängigkeiten für AlphaPulldown in der Umgebung.
• Die virtuelle Umgebung wurde als benutzerdefinierter Kernel in Colab registriert.
• Es wurde versucht, zum benutzerdefinierten Kernel in Colab zu wechseln, um AlphaPulldown zu verwenden.< /li>

Beim Wechsel zum benutzerdefinierten Kernel kann Colab jedoch keine Verbindung zum Backend herstellen, während der Standard-Colab-Kernel einwandfrei funktioniert. Ich vermute, dass es einen Konflikt zwischen dem benutzerdefinierten Kernel und dem Backend von Colab geben könnte, aber als neuer Benutzer bin ich mir nicht sicher, wie ich das Problem debuggen oder lösen soll.
Ich habe meine erstellt und freigegeben Hier finden Sie ein Colab-Notizbuch, das den vollständigen Code und die Einrichtungsschritte enthält. Ich würde es sehr begrüßen, wenn jemand es überprüfen und dabei helfen könnte, herauszufinden, was möglicherweise schiefläuft.
Hier ist, was ich bisher versucht habe, um das Problem zu beheben und zu beheben:

• Überprüft, dass der benutzerdefinierte Kernel eine kompatible Python-Version verwendet (3.8, wie von AlphaPulldown erforderlich).
• Sicher gestellt Die virtuelle Umgebung umfasst wesentliche Abhängigkeiten wie Jupiter und ipykernel.
• Die Umgebungskomplexität wurde reduziert, indem nur die minimal erforderlichen Pakete installiert wurden.
• Die Colab-Laufzeithardware wurde geändert (Nur-CPU-Modus, GPU, TPU). ), um Hardwareprobleme auszuschließen.
• Der benutzerdefinierte Kernel wurde mehrmals neu registriert.

Leider Keiner dieser Schritte hat das Problem gelöst.
Hilfe wird erwartet:

[*]Vorschläge zum Debuggen von Kernel-Verbindungsproblemen in Colab.
[*]Einblicke in potenzielle Kompatibilitätsprobleme zwischen Colabs Backend und Conda-basierten virtuellen Umgebungen.
[*]Empfehlungen für die Einrichtung von AlphaPulldown in Colab, ohne dass diese Probleme auftreten.
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