Brax项目在MacOS上的视频写入权限问题解析
问题背景
在使用Brax强化学习框架进行训练时,特别是在MacOS Sonoma系统上,用户可能会遇到一个常见的权限问题:当训练完成后尝试保存训练视频时,系统会抛出"Read-only file system"错误,提示无法在根目录下创建/saved_videos文件夹。
错误分析
这个问题的核心在于Brax框架默认尝试在系统根目录("/")下创建saved_videos目录来保存训练视频。在Unix-like系统(包括MacOS)中,根目录通常是受保护的,普通用户甚至root用户都不应该随意写入,这是出于系统安全性的考虑。
解决方案
1. 指定自定义日志目录
最直接的解决方案是在运行训练命令时明确指定一个可写的日志目录。例如:
python -m brax.training.train --env=humanoid --logdir=/tmp/brax_videos
2. 修改默认配置
对于开发者而言,可以考虑修改Brax的源代码,将默认的日志目录改为更合适的路径,如/tmp/brax。这需要修改learner.py文件中的相关配置。
3. 环境准备
在运行训练前,可以预先创建好输出目录并设置适当的权限:
mkdir -p ~/brax_videos
chmod -R 755 ~/brax_videos
技术深入
MacOS文件系统权限
MacOS基于Unix,继承了严格的文件系统权限管理。系统分区默认挂载为只读,特别是对于系统关键目录。这是SIP(System Integrity Protection)机制的一部分,防止系统文件被意外或恶意修改。
Brax的视频保存机制
Brax在训练过程中会生成模拟环境的视频记录,用于后续分析和可视化。这一功能默认会尝试在根目录下创建saved_videos文件夹,这在大多数系统配置下都会导致权限问题。
最佳实践建议
-
避免使用sudo:虽然使用sudo可以暂时解决权限问题,但这会带来安全风险,不是推荐做法。
-
使用临时目录:/tmp目录是专门为临时文件设计的,适合存放训练过程中的中间输出。
-
项目目录管理:建议在项目目录下创建专门的output或logs子目录来存放训练输出。
-
环境变量配置:可以通过设置环境变量来指定默认的输出目录,避免每次运行都需要指定参数。
总结
Brax框架在MacOS系统上的视频保存问题是一个典型的权限管理案例。理解Unix-like系统的文件权限机制,并合理配置输出目录,可以避免这类问题的发生。对于机器学习开发者而言,养成良好的输出目录管理习惯,不仅能解决权限问题,还能使项目结构更加清晰规范。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00