比如将所有包统一管理并设置只读,然后在虚拟环境中安装包是先查找机器上是否有对应的包文件,有的话就软链接,没有就先下载再软链接,这样既能节省空间又能加快安装速度,而且也不会影响 pip 的依赖导出功能。
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spritecn 2024-10-21 18:02:49 +08:00
动手写一个? 逻辑你都理清了
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JKOR 2024-10-21 18:08:03 +08:00
项目 A 需要 numpy2.1 ,项目 B 需要 numpy2.2 ,如何同时安装两个版本?不还得放在各个目录下吗
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lxy42 2024-10-21 18:09:00 +08:00 via Android
uv
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liangdi 2024-10-21 18:11:15 +08:00
那就是和 pnpm 的逻辑差不多了,py 用的不多,要用的时候一般 miniconda , 可以参考 pnpm 写一个
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encro 2024-10-21 18:12:07 +08:00
现在就用 rye 。。。
快!!! 智能!!! |
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Leon6868 OP @JKOR #2 设想:
A 需要 pytorch 2.4 cuda + numpy 2.1 B 需要 pytorch 2.4 cuda + numpy 2.2 C 需要 pytorch 1.9 cuda + numpy 2.1 + fastapi 当一个包 2GB 还各种不兼容时就能想象复用的好处了( |
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huangyezhufeng 2024-10-21 18:28:28 +08:00
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huangyezhufeng 2024-10-21 18:29:44 +08:00
@huangyezhufeng 当你体验 1 秒装 torch 的快感之后,就离不开了
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ClericPy 2024-10-21 18:59:46 +08:00
venv 是不是本来就有参数支持软链接以及继承 base python 的 site packages
现在偶尔用自己写的 zipapps 库打包起来用,你逻辑理清了真可以自己写一个 |
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frostming 2024-10-21 19:12:48 +08:00 |
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FarmerChillax 2024-10-21 19:51:02 +08:00
我投 PDM 一票
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wangee 2024-10-21 22:08:45 +08:00 via iPhone
同楼上,uv
如果有管理需求可以用 rye ,稍微比 uv 全一点,底层包管理也是 uv |
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Lychee0 2024-10-22 03:07:20 +08:00
投楼上 pdm 一票
不过关于 torch 的话个人更喜欢 poetry 开 local env ,或者干脆不 lock |
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headwindx 2024-10-22 05:40:17 +08:00 via iPhone
容器挂载本地目录,用完自动删除。
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zhengfan2016 2024-10-23 11:06:23 +08:00
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vincentqiao 2024-10-26 14:33:57 +08:00
uv 、pdm 、rye 都可以满足这个场景,感觉功能现在也大同小异,pdm 应该是功能最多的一个,随便选一个喜欢的就可以了
不过,rye 应该快要慢慢融入 uv 了,长期使用的话还是推荐 pdm 或者 uv |
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Eureka0 2024-10-26 19:23:49 +08:00 via iPhone
uv 可以实现这个需求,—link-mode symlink 就可以了,我现在就是这么用的
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