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[Request] Environment setup challenges & Request for Dockerfile for reproducible inference

Offen
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Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
534
Forks
29
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

Hi MeshCoder team,

First of all, thank you for this impressive work! I am very excited to try out the inference_shape2code_point_input.py script with the Llama-3.2-1B model.

However, I have encountered a series of environment compatibility issues while trying to set up the dependencies following the current documentation. It seems that the version constraints between torch, peft, transformers, and pytorch3d are quite strict and somewhat conflicting in a standard setup.

Here is a summary of the issues I faced:

  1. Version Incompatibility: Conflicts between peft and transformers (e.g., ModuleNotFoundError: No module named 'transformers.modeling_layers') and issues with LossKwargs imports when using Llama 3.2.

  2. Binary Mismatches: torch-scatter and pytorch3d required manual recompilation or specific wheels to match the PyTorch version, which caused undefined symbol errors.

  3. Missing System Libraries: The inference script (relying on OpenCV and Blender) failed multiple times due to missing Linux libraries in a standard container environment (e.g., libGL.so.1, libXi.so.6, libxkbcommon.so.0, etc.).

Suggestion:

To make it easier for the community to reproduce your results and avoid "dependency hell," would it be possible to provide an official Dockerfile?

A Docker image containing the correct versions of PyTorch, PyTorch3D, pre-compiled binaries, and all necessary system-level libraries would be incredibly helpful.

Thank you for your time and for open-sourcing this project!

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne damit, die aktuelle Dokumentation zu prüfen und inference_shape2code_point_input.py mit dem Modell Llama-3.2-1B auszuführen, um die gemeldeten Abhängigkeits- und fehlenden Bibliotheksfehler zu reproduzieren. Erledigt ist die Aufgabe, wenn eine offizielle Dockerfile und ein offizielles Image kompatible Versionen von PyTorch, PyTorch3D und verwandten Paketen sowie die erforderlichen Systembibliotheken definieren, sodass die Inferenz reproduzierbar ausgeführt werden kann.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
blender, docker, linux, opencv, python, pytorch
Bereich
computer-vision, devops, machine-learning
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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