与命令行相比，相同的Python代码在Companyter Notebook中运行速度慢20倍

发布于04月01日

我有一个Python代码，它使用拥抱Face Transformers在PDF文档上运行NLP任务.当我在Objyter Notebook中运行此代码时，它需要超过1.5小时才能完成.然后我设置了相同的代码，通过本地托管的Streamlit Web应用程序运行.令我惊讶的是，它运行了不到5分钟！

我认为我把苹果与苹果进行比较是因为:

我在每种情况下分析相同的PDF文档
由于Streamlit应用程序是本地托管的，所有计算都在我的笔记本电脑CPU上运行.我没有使用任何拥抱脸虚拟资源.高频模型正在下载到我的电脑上.
在我的计算机上，
这个.py文件是使用'streamlit—juypter'从CompanyterNotebook中生成的，它只是在Notebook中获取Python代码，并添加一些Streamlit语句，

因此，本质上相同的代码使用相同的硬件在相同的数据上运行.

我能想到的唯一差异可以解释这一点是:

有人经历过这样的事情吗？从命令行运行相同的python代码是否会导致速度提高20倍？

Edit:按照@ Wayne的建议，我比较了Python主安装和venv之间的输出pip list，发现了一些差异.因此，我将NLP任务使用的所有核心包更新为最新版本，现在运行时是一样的.虽然我仍然不知道哪个包裹是负责的，现在可能不重要了.

MS Excel comparison of package versions

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