ERROR: No se encontró una distribución compatible para mkl-service==2.3.0. (GCP, EC2)
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He revisado el archivo PyPI de mkl-service. Solo hay 2 versiones disponibles, 2.4.0 (27 de mayo de 2021) y 2.3.0 (3 de febrero de 2021). Cuando intento implementar mi proyecto de ML creando una instancia de EC2 o en GCP, cuando se están instalando las bibliotecas de requirements.txt, ESTAS bibliotecas mkl-fft, mkl-random y mkl-service dan errores por usar sus versiones más recientes. Luego utilicé las versiones anteriores de mkl-fft==1.0.6, mkl-random==1.0.1.1. Pero para mkl-service, ambas versiones disponibles son las más recientes, por lo que creo que están dando errores. ¿Cuál es la alternativa? ¿O dónde puedo obtener la versión anterior de mkl-service?
También, en mi máquina local, no hay problemas con las versiones más recientes.
davy.ai
Parece que hay un problema al utilizar las versiones más recientes de
mkl-fft,mkl-randomymkl-serviceal implementar un proyecto de ML en una instancia EC2 o GCP. Si bien se pueden utilizar versiones anteriores demkl-fftymkl-random, parece que no hay una versión antigua demkl-servicedisponible en PyPI.Una posible alternativa podría ser utilizar un paquete o biblioteca diferente que cumpla la misma función que
mkl-service. Sin embargo, es importante revisar y probar cuidadosamente cualquier alternativa antes de utilizarla en un entorno de producción.Otra opción podría ser intentar encontrar una versión antigua de
mkl-serviceen una fuente externa a PyPI. Esta podría ser una estrategia arriesgada, ya que podría ocasionar problemas de compatibilidad e incluso riesgos de seguridad. Por lo tanto, es importante verificar minuciosamente cualquier fuente externa antes de utilizarla.También vale la pena señalar que este problema parece estar localizado en el entorno de implementación y no está presente en la máquina local. Esto podría indicar un problema subyacente con la configuración de implementación en lugar de las versiones específicas de las bibliotecas. Sería conveniente investigar más a fondo esto para asegurar un proceso de implementación sin problemas.