Julia trong Google Colab

Tôi đang cố gắng thiết lập Julia với Google Colab. Hướng dẫn cài đặt như trong https://discference.julialang.org/t/julia-on-google-colab-free-gpu-accelerated-sharizable-notebooks/15319 đã được tuân theo. Mặc dù vậy, tôi không thể ra mắt Julia.

Tôi đang cố gắng sử dụng Julia với Google Colab. Tôi đã làm theo các bước sau:

Cài đặt CUDA

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb
!apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
!apt update -q
!apt install cuda gcc-6 g++-6 -y -q
!ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc
!ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++

Cài đặt Julia 1.2.0

!curl -sSL "https://julialang-s3.julialang.org/bin/linux/x64/1.2/julia-1.2.0-linux-x86_64.tar.gz" -o julia.tar.gz
!tar -xzf julia.tar.gz -C /usr --strip-components 1
!rm -rf julia.tar.gz*
!julia -e 'using Pkg; pkg"add IJulia; add CuArrays; add Flux; precompile"'

Hai bước trên chạy hoàn toàn tốt. Tôi không thể bắt đầu một phiên Julia. Tôi đã thử:


!julia

Với điều này, màn hình khởi động Julia tiếp tục hiển thị mà không có dòng lệnh.

julia gpu google-colaboratory

— người dùng3856486
nguồn

Bạn cần khởi chạy một notebook mới sau khi cài đặt Julia. Hãy cẩn thận để không thiết lập lại môi trường - bạn cần những thay đổi bạn vừa thực hiện để khắc phục. Họ sẽ ở lại miễn là phiên của bạn kéo dài, khoảng 2 giờ trước tôi đã kiểm tra.

— Matt B.

Khi cố gắng khởi chạy một sổ ghi chép mới, hai tùy chọn hiển thị - rời khỏi trang hoặc ở lại trang. Tùy chọn trang rời đặt lại phiên hiện tại.

— dùng3856486

Hừm, có gì đó đã thay đổi. Tôi có thể xác nhận nó không còn hoạt động với tôi nữa, nhưng nó chắc chắn đã hoạt động trong quá khứ.

— Matt B.

Tôi hình dung rằng một khi bạn gắn ổ đĩa google [ Medium.com/lean-in-women-in-tech-india/ , chúng ta có thể chạy các tập lệnh Julia được lưu trữ trong thư mục bằng cách sử dụng lệnh sau,!julia /content/Drive/Colab/filename.jl

— user3856486

@ user3856486 nếu điều này giải quyết vấn đề của bạn, bạn có thể vui lòng biến nhận xét của mình thành một câu trả lời thích hợp không? :-)

— giordano

Câu trả lời:

Hóa ra đó chỉ là chuỗi các bước sai. Video rất hữu ích được đăng https://www.youtube.com/watch?v=xpZo3L2dYTY . Chỉ cần nhắc lại:

Lưu tệp dưới đây dưới dạng tệp .ipynb và tải lên trên Google Colab:


{
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 0,
  "metadata": {
    "colab": {
      "name": "Julia on Colab.ipynb",
      "version": "0.3.2",
      "provenance": []
    },
    "kernelspec": {
      "name": "julia-1.2",
      "display_name": "Julia 1.2"
    },
    "accelerator": "GPU"
  },
  "cells": [
    {
      "metadata": {
        "id": "oMSuTc3pDlHv",
        "colab_type": "code",
        "colab": {}
      },
      "cell_type": "code",
      "source": [
        ""
      ],
      "execution_count": 0,
      "outputs": []
    }
  ]
}

Cài đặt CUDA trong cùng một sổ ghi chép bằng cách sử dụng các lệnh được đề cập trong câu hỏi.
Cài đặt Julia 1.2.0 trong cùng một sổ ghi chép bằng các lệnh được đề cập ở trên.
Định cấu hình các cài đặt như được minh họa trong video và bạn đã hoàn tất!

— người dùng3856486
nguồn

Ngoài câu trả lời của user3856486: bây giờ bạn có thể bỏ qua bước cài đặt CUDA (được đề cập ở đây ). Điều đó giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian, đặc biệt là khi bạn phải chạy lại các bước này bất cứ khi nào bạn đóng sổ ghi chép / ngắt kết nối thời gian chạy.

— ita
nguồn