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autodl环境配置Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.

时间: 2025-05-15 16:49:54 浏览: 30
### 关于 Autodl 环境配置错误 'Solving environment: failed with initial frozen solve' 当在 Autodl 或其他基于 Conda 的环境中遇到 `Solving environment: failed with initial frozen solve` 错误时,这通常表明 Conda 在解析依赖关系时遇到了困难。以下是可能的原因以及解决方案: #### 可能原因分析 1. **Conda 版本过旧** 如果使用的 Conda 版本较老,则可能导致无法正确解析复杂的环境依赖关系[^4]。 2. **缓存问题** Conda 缓存中的损坏文件可能会干扰新环境的创建过程[^3]。 3. **冲突的依赖项** 当指定的软件包之间存在版本冲突时,Conda 将难以找到兼容的组合[^2]。 4. **网络连接不稳定** 不稳定的网络连接也可能导致 Conda 无法成功下载所需的元数据或软件包[^1]。 --- ### 解决方案 #### 方法一:更新 Conda 到最新版本 确保 Conda 是最新的,因为新版 Conda 对复杂环境的支持更佳。 ```bash conda update -n base conda ``` 如果第一次更新未解决问题,可以尝试再次运行上述命令以确保完全升级至最新版。 #### 方法二:清理 Conda 缓存并重新构建索引 清除本地缓存可以帮助解决因损坏文件引起的解析失败。 ```bash conda clean --all ``` 此操作会删除不必要的文件和缓存,从而减少潜在的冲突风险。 #### 方法三:使用灵活模式 (Flexible Solve) 强制启用灵活求解器而非冻结状态下的求解器。 ```bash CONDA_CHANNEL_PRIORITY=flexible conda create -n autodl_env python=3.8 ``` 通过设置 `CONDA_CHANNEL_PRIORITY=flexible` 参数来避免初始阶段的严格约束。 #### 方法四:手动调整依赖列表 仔细检查 `environment.yml` 文件中定义的依赖项是否存在矛盾之处,并适当简化需求规格说明。例如: ```yaml name: autodl_env channels: - defaults dependencies: - numpy>=1.19,<1.20 - pandas==1.1.* - scikit-learn<=0.24 ``` #### 方法五:重建整个 Anaconda 安装目录 作为最后手段,在多次尝试无果的情况下考虑彻底移除现有安装实例并重新部署全新副本: ```bash # 卸载原有程序 rm -rf ~/anaconda3/ # 下载官方发行镜像链接地址对应的 tarball 并完成初始化流程 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc ``` --- ### 总结 以上提到的方法涵盖了从基础排查到极端情况处理的一系列措施。实际应用过程中可根据具体情况逐步实施直至恢复正常工作流为止。
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Epoch: [0] Total time: 0:01:54 (0.1757 s / it) Averaged stats: lr: 0.000100 class_error: 100.00 loss: 29.2090 (36.1925) loss_ce: 1.8000 (2.0008) loss_bbox: 1.3723 (2.0670) loss_giou: 1.7282 (1.9001) loss_ce_0: 1.8637 (2.0402) loss_bbox_0: 1.4306 (2.2647) loss_giou_0: 1.6208 (1.8966) loss_ce_1: 1.8461 (2.0364) loss_bbox_1: 1.4204 (2.0985) loss_giou_1: 1.7147 (1.8954) loss_ce_2: 1.8117 (2.0185) loss_bbox_2: 1.3273 (2.0935) loss_giou_2: 1.6820 (1.8940) loss_ce_3: 1.8328 (2.0125) loss_bbox_3: 1.3845 (2.0841) loss_giou_3: 1.7587 (1.9030) loss_ce_4: 1.8481 (2.0129) loss_bbox_4: 1.4108 (2.0731) loss_giou_4: 1.6465 (1.9012) loss_ce_unscaled: 1.8000 (2.0008) class_error_unscaled: 96.2500 (96.2843) loss_bbox_unscaled: 0.2745 (0.4134) loss_giou_unscaled: 0.8641 (0.9500) cardinality_error_unscaled: 8.2500 (10.8667) loss_ce_0_unscaled: 1.8637 (2.0402) loss_bbox_0_unscaled: 0.2861 (0.4529) loss_giou_0_unscaled: 0.8104 (0.9483) cardinality_error_0_unscaled: 6.5000 (11.0054) loss_ce_1_unscaled: 1.8461 (2.0364) loss_bbox_1_unscaled: 0.2841 (0.4197) loss_giou_1_unscaled: 0.8574 (0.9477) cardinality_error_1_unscaled: 8.0000 (9.4896) loss_ce_2_unscaled: 1.8117 (2.0185) loss_bbox_2_unscaled: 0.2655 (0.4187) loss_giou_2_unscaled: 0.8410 (0.9470) cardinality_error_2_unscaled: 6.5000 (9.9639) loss_ce_3_unscaled: 1.8328 (2.0125) loss_bbox_3_unscaled: 0.2769 (0.4168) loss_giou_3_unscaled: 0.8793 (0.9515) cardinality_error_3_unscaled: 6.0000 (10.4313) loss_ce_4_unscaled: 1.8481 (2.0129) loss_bbox_4_unscaled: 0.2822 (0.4146) loss_giou_4_unscaled: 0.8232 (0.9506) cardinality_error_4_unscaled: 6.5000 (10.3648) Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/detr/main.py", line 248, in <module> main(args) File "/root/autodl-tmp/detr/main.py", line 214, in main test_stats, coco_evaluator = evaluate( ^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 116, in decorate_context return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/detr/engine.py", line 77, in evaluate coco_evaluator = CocoEvaluator(base_ds, iou_types) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/detr/datasets/coco_eval.py", line 31, in __init__ self.coco_eval[iou_type] = COCOeval(coco_gt, iouType=iou_type) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/pycocotools/cocoeval.py", line 76, in __init__ self.params = Params(iouType=iouType) # parameters ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/pycocotools/cocoeval.py", line 527, in __init__ self.setDetParams() File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/pycocotools/cocoeval.py", line 507, in setDetParams self.iouThrs = np.linspace(.5, 0.95, np.round((0.95 - .5) / .05) + 1, endpoint=True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/numpy/_core/function_base.py", line 128, in linspace num = operator.index(num) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer

/root/autodl-tmp/ai/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B does not have a padding token! Will use pad_token = <|vision_pad|>. [INFO|2025-03-04 19:29:52] llamafactory.model.model_utils.checkpointing:157 >> Gradient checkpointing enabled. [INFO|2025-03-04 19:29:52] llamafactory.model.adapter:157 >> Upcasting trainable params to float32. [INFO|2025-03-04 19:29:52] llamafactory.model.adapter:157 >> Fine-tuning method: LoRA [INFO|2025-03-04 19:29:52] llamafactory.model.model_utils.misc:157 >> Found linear modules: q_proj,gate_proj,up_proj,o_proj,k_proj,v_proj,down_proj [WARNING|logging.py:329] 2025-03-04 19:29:54,381 >> Unsloth 2025.2.15 patched 28 layers with 28 QKV layers, 28 O layers and 28 MLP layers. [INFO|2025-03-04 19:29:55] llamafactory.model.loader:157 >> trainable params: 9,232,384 || all params: 1,786,320,384 || trainable%: 0.5168 [INFO|trainer.py:746] 2025-03-04 19:29:55,961 >> Using auto half precision backend [WARNING|<string>:181] 2025-03-04 19:29:56,296 >> ==((====))== Unsloth - 2x faster free finetuning | Num GPUs = 1 \\ /| Num examples = 56 | Num Epochs = 30 O^O/ \_/ \ Batch size per device = 2 | Gradient Accumulation steps = 4 \ / Total batch size = 8 | Total steps = 210 "-____-" Number of trainable parameters = 9,232,384 swanlab: swanlab version 0.4.10 is available! Upgrade: pip install -U swanlab swanlab: Tracking run with swanlab version 0.4.9 swanlab: Run data will be saved locally in /root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/swanlog/run-20250304_192958-a3b1799d swanlab: 👋 Hi chrisfang, welcome to swanlab! swanlab: Syncing run dragon-6 to the cloud swanlab: 🌟 Run swanlab watch /root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/swanlog to view SwanLab Experiment Dashboard locally swanlab: 🏠 View project at https://swanlab.cn/@chrisfang/llamafactory-test swanlab: 🚀 View run at https://swanlab.cn/@chrisfang/llamafactory-test/runs/l0n927vfjxvq6iclvs3a8 2%|███▍ | 5/210 [00:17<07:34, 2.22s/it][INFO|2025-03-04 19:30:17] llamafactory.train.callbacks:157 >> {'loss': 4.6313, 'learning_rate': 2.5000e-06, 'epoch': 0.71, 'throughput': 737.83} {'loss': 4.6313, 'grad_norm': 0.6764227747917175, 'learning_rate': 2.5e-06, 'epoch': 0.71, 'num_input_tokens_seen': 15344} 5%|██████▊ | 10/210 [00:28<05:33, 1.67s/it][INFO|2025-03-04 19:30:28] llamafactory.train.callbacks:157 >> {'loss': 4.3760, 'learning_rate': 5.0000e-06, 'epoch': 1.43, 'throughput': 1091.49} {'loss': 4.376, 'grad_norm': 0.6041202545166016, 'learning_rate': 5e-06, 'epoch': 1.43, 'num_input_tokens_seen': 34624} 7%|██████████▏ | 15/210 [00:33<03:49, 1.18s/it][INFO|2025-03-04 19:30:33] llamafactory.train.callbacks:157 >> {'loss': 4.1816, 'learning_rate': 7.5000e-06, 'epoch': 2.14, 'throughput': 1398.99} {'loss': 4.1816, 'grad_norm': 0.44446107745170593, 'learning_rate': 7.5e-06, 'epoch': 2.14, 'num_input_tokens_seen': 51360}

root@autodl-container-c85144bc1a-7cf0bfa7:~# # 验证ONNX Runtime版本 python -c "import onnxruntime as ort; print(ort.__version__)" # 需要 >=1.15.0 (2024年模型要求) # 检查CUDA可用性(如使用GPU) python -c "import onnxruntime; print(onnxruntime.get_device())" # 应输出:['CPU', 'GPU:0'] 或类似 # 若出现CUDA错误(参考引用[3]),添加环境变量 export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> ModuleNotFoundError: No module named 'onnxruntime' Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> ModuleNotFoundError: No module named 'onnxruntime' root@autodl-container-c85144bc1a-7cf0bfa7:~# # 示例正确配置 sherpa_onnx: model_dir: "/root/autodl-tmp/Open-LLM-VTuber/models/sherpa-onnx-sense-voice-zh-en-ja-ko-yue-2024-07-17" sample_rate: 16000 decoding_method: "greedy_search" bash: sherpa_onnx:: command not found bash: model_dir:: command not found bash: sample_rate:: command not found bash: decoding_method:: command not found root@autodl-container-c85144bc1a-7cf0bfa7:~# import onnxruntime as ort def load_model(model_path): try: sess = ort.InferenceSession(model_path) print(f"✅ 成功加载模型: {model_path}") print(f"输入形状: {sess.get_inputs()[0].shape}") print(f"输出形状: {sess.get_outputs()[0].shape}") except Exception as e: print(f"❌ 加载失败: {str(e)}") # 测试关键模型 load_model("/root/autodl-tmp/.../encoder.onnx") load_model("/root/autodl-tmp/.../decoder.onnx") bash: import: command not found bash: syntax error near unexpected token (' bash: try:: command not found bash: syntax error near unexpected token (' bash: syntax error near unexpected token f"✅ 成功加载模型: {model_path}"' bash: syntax error near unexpected token f"输入形状: {sess.get_inputs()[0].shape}"' bash: syntax error near unexpected token f"输出形状: {sess.get_outputs()[0].shape}"' bash: except: command not found bash: syntax error near unexpected token f"❌ 加载失败: {str(e)}"' bash: syntax error near unexpected token "/root/autodl-tmp/.../encoder.onnx"' bash: syntax error near unexpected token "/root/autodl-tmp/.../decoder.onnx"' root@autodl-container-c85144bc1a-7cf0bfa7:~/autodl-tmp/Open-LLM-VTuber# pip install netron python -m netron encoder.onnx Looking in indexes: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple Collecting netron Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/86/d5/8b72b3bcf717c765945014d41e28a3d3ef67e66965c65cc325a73dbfd097/netron-8.4.4-py3-none-any.whl (1.9 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.9/1.9 MB 4.4 MB/s eta 0:00:00 Installing collected packages: netron Successfully installed netron-8.4.4 WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv /root/miniconda3/bin/python: No module named netron.__main__; 'netron' is a package and cannot be directly executed root@autodl-container-c85144bc1a-7cf0bfa7:~/autodl-tmp/Open-LLM-VTuber# pip install onnxruntime==1.15.1 # 2024年模型常用兼容版本 Looking in indexes: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple Collecting onnxruntime==1.15.1 Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/2f/e2/ced4e64433097cb14425098ce3c6200b83d226005e8c23ba5bac44c89ab9/onnxruntime-1.15.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (5.9 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5.9/5.9 MB 4.1 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: numpy>=1.21.6 in /root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages (from onnxruntime==1.15.1) (1.26.4) Requirement already satisfied: packaging in /root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages (from onnxruntime==1.15.1) (24.1) Collecting flatbuffers Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/b8/25/155f9f080d5e4bc0082edfda032ea2bc2b8fab3f4d25d46c1e9dd22a1a89/flatbuffers-25.2.10-py2.py3-none-any.whl (30 kB) Requirement already satisfied: sympy in /root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages (from onnxruntime==1.15.1) (1.12.1) Requirement already satisfied: protobuf in /root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages (from onnxruntime==1.15.1) (4.25.3) Collecting coloredlogs Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/a7/06/3d6badcf13db419e25b07041d9c7b4a2c331d3f4e7134445ec5df57714cd/coloredlogs-15.0.1-py2.py3-none-any.whl (46 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 46.0/46.0 kB 2.5 MB/s eta 0:00:00 Collecting humanfriendly>=9.1 Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/f0/0f/310fb31e39e2d734ccaa2c0fb981ee41f7bd5056ce9bc29b2248bd569169/humanfriendly-10.0-py2.py3-none-any.whl (86 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 86.8/86.8 kB 3.8 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: mpmath<1.4.0,>=1.1.0 in /root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages (from sympy->onnxruntime==1.15.1) (1.3.0) Installing collected packages: flatbuffers, humanfriendly, coloredlogs, onnxruntime Successfully installed coloredlogs-15.0.1 flatbuffers-25.2.10 humanfriendly-10.0 onnxruntime-1.15.1 WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv root@autodl-container-c85144bc1a-7cf0bfa7:~/autodl-tmp/Open-LLM-VTuber# ort_session = ort.InferenceSession("encoder.onnx", providers=['CPUExecutionProvider']) # 强制使用CPU bash: syntax error near unexpected token (' bash: syntax error near unexpected token )'

(hyte) root@autodl-container-e82a43b255-08b2c8d6:~/autodl-tmp/HyTE# pip install -r requirements.txt Collecting tensorflow==1.8.0 (from -r requirements.txt (line 1)) Cache entry deserialization failed, entry ignored Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/22/c6/d08f7c549330c2acc1b18b5c1f0f8d9d2af92f54d56861f331f372731671/tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl Collecting requests>=2.20.0 (from -r requirements.txt (line 2)) Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/2d/61/08076519c80041bc0ffa1a8af0cbd3bf3e2b62af10435d269a9d0f40564d/requests-2.27.1-py2.py3-none-any.whl Collecting scipy==1.0.0 (from -r requirements.txt (line 3)) Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d8/5e/caa01ba7be11600b6a9d39265440d7b3be3d69206da887c42bef049521f2/scipy-1.0.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl Collecting numpy==1.14.3 (from -r requirements.txt (line 4)) Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/71/90/ca61e203e0080a8cef7ac21eca199829fa8d997f7c4da3e985b49d0a107d/numpy-1.14.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl Collecting scikit_learn==0.19.1 (from -r requirements.txt (line 5)) Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/3d/2d/9fbc7baa5f44bc9e88ffb7ed32721b879bfa416573e85031e16f52569bc9/scikit_learn-0.19.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl Collecting pandas==0.24.2 (from -r requirements.txt (line 6)) Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/19/74/e50234bc82c553fecdbd566d8650801e3fe2d6d8c8d940638e3d8a7c5522/pandas-0.24.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl Collecting grpcio>=1.8.6 (from tensorflow==1.8.0->-r requirements.txt (line 1)) Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/81/9a/6b33e8d15850356772f0ee6489bc8346a7aa90f0c86733283e139740865e/grpcio-1.48.2.tar.gz (22.0MB) 100% |████████████████████████████████| 22.0MB 21kB/s Collecting six>=1.10.0 (from tensorflow==1.8.0->-r requirements.txt (line 1)) Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/b7/ce/149a00dd41f10bc29e5921b496af8b574d8413afcd5e30dfa0ed46c2cc5e/six-1.17.0-py2.py3-none-any.whl Collecting protobuf>=3.4.0 (from tensorflow==1.8.0->-r requirements.txt (line 1)) Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/6c/be/4e32d02bf08b8f76bf6e59f2a531690c1e4264530404501f3489ca975d9a/protobuf-4.21.0-py2.py3-none-any.whl protobuf requires Python '>=3.7' but the running Python is 3.6.13 tensorflow1.8.0要求python为3.6,但是protobuf要求python>=3.7

root@autodl-container-768d419687-d943df15:/tmp/pycharm_project_594# pip install -r requirements.txt Looking in indexes: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple Collecting charset-normalizer==3.3.0 Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/1e/c8/fd52271326c052f95f47ef718b018aa2bc3fd097d9bac44d7d48894c6130/charset_normalizer-3.3.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (137 kB) |████████████████████████████████| 137 kB 6.9 MB/s Collecting colorama==0.4.6 Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/d1/d6/3965ed04c63042e047cb6a3e6ed1a63a35087b6a609aa3a15ed8ac56c221/colorama-0.4.6-py2.py3-none-any.whl (25 kB) Collecting contourpy==1.1.1 Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/8e/71/7f20855592cc929bc206810432b991ec4c702dc26b0567b132e52c85536f/contourpy-1.1.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (301 kB) |████████████████████████████████| 301 kB 8.2 MB/s Collecting cycler==0.12.1 Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/e7/05/c19819d5e3d95294a6f5947fb9b9629efb316b96de511b418c53d245aae6/cycler-0.12.1-py3-none-any.whl (8.3 kB) Collecting fonttools==4.43.1 Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/a6/b8/965acdc0510d0ceca51bb9b9286a600eb8221d1e79d29da16f5bf035deab/fonttools-4.43.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (4.6 MB) |████████████████████████████████| 4.6 MB 4.0 MB/s Collecting idna==3.4 Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/fc/34/3030de6f1370931b9dbb4dad48f6ab1015ab1d32447850b9fc94e60097be/idna-3.4-py3-none-any.whl (61 kB) |████████████████████████████████| 61 kB 4.9 MB/s Collecting importlib-resources==6.1.0 Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/65/6e/09d8816b5cb7a4006ef8ad1717a2703ad9f331dae9717d9f22488a2d6469/importlib_resources-6.1.0-py3-none-any.whl (33 kB) Collecting kiwisolver==1.4.5 Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/d2/55/7021ffcc8cb26a520bb051aa0a3d08daf200cde945e5863d

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C# Socket通信源码:多连接支持与断线重连功能的物联网解决方案

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