LocalColabFold安装全流程：离线安装解决gcc和GLIBCXX+openmm报错解决

LocalColabFold安装全流程：离线安装解决gcc和GLIBCXX+openmm报错解决

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写在前面

  • 摘要

    在部署colabfold的时候，发现gcc版本不能低于9，服务器又没法联网，不得不研究一下gcc的离线安装了。（make的时间超长，真的）即使升级了gcc还会报错：ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: 'version GLIBCXX_3.4.26' not found。修复后又报错：ValueError: Minimization failed after 100 attempts

  • 环境

    • 离线的银河麒麟
    • 其他的系统应该也差不多，因为我们用的是编译的方式

0. 简单介绍一些LocalColabFold的安装流程

作者的流程写的很清楚了，照着干就完了，是吧。1是检查一些常规命令，2是检查gpu相关（这里我没用gpu，想用cpu推理，所以跳过），3是检查gcc，这里我的版本就只有7，所以一开始没检查，后面报错了 ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: 'version GLIBCXX_3.4.26' not found，所以才回头来升级（见Chapter 1），4就是全自动安装了，其实后续没啥了，因为我比较皮，一看这玩意儿就是conda嘛，醉醉的，我就装了一个conda pack，把整个环境打包了，然后把params放到了指定位置。

注意：自己改了之后要改params的路径，因为在加载模型的时候要用本地的权重（见图2）。比如我的params的路径是 /disk/projects/colabfold/params，那么①中的内容就写：/disk/projects/colabfold，这是因为②里面写死了 params（这个开发者写的代码真的很烂，一顿conda乱搞，代码也是各种写死，服辣！）

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1. gcc离线安装升级

首先，我们要知道gcc安装是有依赖的，如果你直接make gcc，会报错，告诉你需要gmp、mpfr和mpc三个依赖，且这三个依赖还有安装顺序：

  1. 下载这四个库，传到服务器：

    这里，我选择的是我下载的版本，毕竟都选最新的感觉版本导致的问题最小。

  2. 按上述顺序分别执行下面的流程：

    1. tar -zxvf xxx.tar.gz：解压文件
    2. mkdir build && cd build：创建build文件夹并进入
    3. ../configure：运行配置程序
    4. make && make install：编译安装

    如果有类似经验的你，肯定知道这一套是标准流程，把上述四个 xxx.tar.gz 按这个流程走四遍就完了。注意：gcc 在第三步的时候要 ../configure -–disable-multilib，如果你不加也会提醒你，没错，如果禁用了的话你就用不了32位的程序了，但是能怎么办呢，如果enbale，就会遇到缺少某个库的问题。

  3. 没错，结束了，三个依赖的编译和安装都很快，gcc的make可慢可慢了，我用了半天，你要有心理准备，耐心耐心耐心！

  4. 最后完事后用 gcc -v 查看版本哦，如果在screen里面，要退出来重新进。

作者就写了个什么东西啊，升级gcc就解决吗？解决不了阿喂！依然报错：ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: 'version GLIBCXX_3.4.26' not found。为什么？参考链接，因为就嘎嘎升级，但是没建立链接啊，用的时候还是没这玩意儿，醉醉的。

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  1. 查看你当前的 libstdc++.so.6 中链接了哪些 GLIBCXX ：strings /usr/lib64/libstdc++.so.6|grep GLIBCXX，其中 strings 是一个用于提取文件中可打印文本字符串的Unix/Linux命令。发现没有 GLIBCXX_3.4.26 了吧

    可以看到是3.4.24，最后的编号24与lib库libstdc++.so.6.0.24最后的编号是一致的。

  2. 那么怎么办呢：找 libstdc++.so.6.0.26 这个然后重建链接就完了，所以重装gcc真的有必要吗，我持怀疑态度，直接去找一个重建链接是不是能解决。

    • 找到libstdc++.so.6.0库有哪些：find / -name "libstdc++.so.6.0.*"
    • 复制一个大于等于26的库到 /user/lib64/，比如我选33：cp /usr/local/lib64/libstdc++.so.6.0.33 /usr/lib64/
    • 备份已有链接：mv /usr/lib64/libstdc++.so.6 /usr/lib64/libstdc++.so.6.bak
    • 建立新的链接：ln -s /usr/lib64/libstdc++.so.6.0.33 /usr/lib64/libstdc++.so.6

  3. 再看 strings /usr/lib64/libstdc++.so.6|grep GLIBCXX，是不是就有了。这下好使了。

3. ValueError: Minimization failed after 100 attempts

好不容易前面搞好了，运行又报错。这个问题不光是我一个人嗷，https://github.com/YoshitakaMo/localcolabfold/issues/108 。一顿讨论，有说不用gpu的：remove --use-gpu-relax，可我本来就没用啊，有说重装openmm的：mamba install openmm==7.7.0 -y，重复安装警告了。作者还问有没有：remove or rename the colabfold_batch directory from somewhere，没错，就是在下！（自豪，😅）

https://blog.csdn.net/qq_41856194/article/details/135391884

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这就暗示了这个问题到底是啥原因了，别搜！搜了很难搜到，但我还是搜到了：启发！还是启发！这个作者一顿操作吧，没错我也操作不了，因为 from simtk.openmm import * 这一步就直接报错了，我复现个蛇皮复现。但是他让我知道了，这个憨批库，有一个很重要的配置文件：openmm_library_path。那么这个库的正常配置是多少，我是可以知道的，新建个conda环境，装一下就知道了。我的路径这啥玩意啊这是，给我改！！！！！没错：写到你的conda环境的lib目录。

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🎉 尾声

结束了家人们，累了。运行终于不报错了。Done is all you need！🎉

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posted @ 2024-11-22 15:28  李英俊小朋友  阅读(301)  评论(0)    收藏  举报