新手小白使用colab踩坑

1. 切换python版本的问题

colab默认的python版本是3.10,但项目中需要的python版本是3.7。因此我们需要在colab中切换python的版本
查看了很多的攻略,但都不成功,最后看了这篇文章中切换的方法才切换成功。具体切换代码如下:

!update-alternatives --install /usr/bin/pytho3 python3 /usr/bin/python3.7 2
!update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.10 1
!python --version

这个地方也很奇怪,和攻略上面的不太一样。
攻略的地址如下:

https://www.cnblogs.com/ryukirin/p/16640736.html

结果如下:
执行结果

2. No module named 'distutils.cmd’的问题

在将python环境切换到需要的python3.7后,我们需要导入一些项目所需要的包。
在执行!python3.7 -m pip install torch==1.12.1时候,出现了如下报错在这里插入图片描述在这里插入图片描述
这个问题的解决办法为:输入如下命令即可

!apt-get install python3.7-distutils

我最开始输入的命令为:

!apt-get install python3-distutils

发现执行!python3.7 -m pip install torch==1.12.1的时候会出问题,这是因为我们现在的环境已经切换到了python3.7中了,而不是之前的python3了。所以,在后续的命令中,我们都需要以python3.7为基础环境进行配置。在输入以上命令后,就可以轻松导包啦!
导包的命令基本上如下:

!python3.7 -m pip install torch==1.12.1
### 如何免费使用Colab Google Colab 提供了一个基于浏览器的交互式笔记本环境,允许用户执行Python代码并访问GPU资源而无需任何本地设置。为了免费使用Colab: #### 创建和管理项目文件夹 在开始之前,建议创建一个新的文件夹来组织所有的Colab工作。这可以通过点击云端硬盘进入[^5],然后新建一个专门用于存储Colab项目的文件夹。 #### 访问Colab Notebook 可以直接通过浏览器打开[Google Colab](https://colab.research.google.com/)网站登录账号后即可创建新的Notebook文档或上传现有的`.ipynb`文件进行编辑。 #### 使用基础功能 对于大多数机器学习任务来说,在不订阅付费版的情况下,默认情况下每次会话可以享受12小时连续运行时间以及有限制性的硬件支持(如K80 GPU)。如果需要更强大的计算能力,则可以在特定条件下尝试获取更好的资源配置,比如当系统检测到长时间未活跃使用的实例时可能会提供临时升级至更高性能的GPU设备的机会。 #### 加载外部库与依赖项 以Detectron2为例,按照官方指南完成安装过程之后就可以顺利导入所需的库函数,并加载自定义目标识别的数据集来进行模型训练[^4]: ```python !pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu101/torch1.7/index.html import torch, detectron2 TORCH_VERSION = ".".join(torch.__version__.split(".")[:2]) CUDA_VERSION = torch.cuda.get_device_capability()[0]*10 + torch.cuda.get_device_capability()[1] print("torch:", TORCH_VERSION, "; cuda:", CUDA_VERSION) # Setup detectron2 logger and import utilities from detectron2. from detectron2.utils.logger import setup_logger setup_logger() from detectron2.engine import DefaultPredictor from detectron2.config import get_cfg ``` #### 配置高级选项 针对大型语言模型(LLM),像Llama系列这样的预训练大模型也可以借助于Colab平台的强大算力来进行微调操作。例如,利用LLaMA-Factory提供的图形化界面工具能够极大简化这一流程,使得即使是初学者也能轻松上手[^2]。
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