https://github.com/BayraktarLab/cell2location/issues/348
根據你已下載的本地 wheel 文件，可以通過以下方式修改安裝命令，優先從本地路徑安裝 jaxlib，同時保持其他依賴的安裝方式不變：
解決方案
# 安裝 jax (從遠程 PyPI 源)
pip install --upgrade jax==0.4.14# 安裝 jaxlib (從本地 wheel 文件)
pip install --no-index --find-links=/mnt/data/test1/repo/package_cuda12/ jaxlib==0.4.14+cuda12.cudnn89# 驗證安裝
python -c "import jax; print(jax.__version__); print(jax.devices())"
參數說明
--no-index：禁止從 PyPI 索引下載包，強制使用本地文件--find-links=/path/to/wheels：指定本地 wheel 文件的搜索路徑
替代方案（單命令）
如果你希望將命令合并為一行，可以使用以下語法：
pip install --upgrade jax==0.4.14 \/mnt/data/test1/repo/package_cuda12/jaxlib-0.4.14+cuda12.cudnn89-cp311-cp311-manylinux2014_x86_64.whl
https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html
注意事項
- Python 版本匹配：確保你的 Python 版本是 3.11（與 wheel 文件的
cp311后綴一致） - CUDA 環境：本地系統需要安裝 CUDA 12 和 CuDNN 8.9，否則 jaxlib 可能無法正常工作
- 依賴順序：先安裝 jax，再安裝 jaxlib，避免版本沖突
如果遇到其他依賴問題，可以使用 pip install --no-deps 跳過依賴檢查，但這可能導致運行時錯誤。
pip freeze > requirements.txt
(cell2loc_test) test1@capios:/mnt/data/test1$ pip list
Package Version
absl-py 2.3.1
aiohappyeyeballs 2.6.1
aiohttp 3.12.14
aiosignal 1.4.0
anndata 0.11.4
annotated-types 0.7.0
anyio 4.9.0
array-api-compat 1.12.0
arrow 1.3.0
async-timeout 5.0.1
attrs 25.3.0
backoff 2.2.1
beautifulsoup4 4.13.4
blessed 1.21.0
boto3 1.39.6
botocore 1.39.6
cell2location 0.1.4
certifi 2025.7.14
charset-normalizer 3.4.2
chex 0.1.7
click 8.2.1
contourpy 1.3.2
croniter 1.4.1
cycler 0.12.1
dateutils 0.6.12
deepdiff 7.0.1
dm-tree 0.1.9
docrep 0.3.2
editor 1.6.6
etils 1.13.0
exceptiongroup 1.3.0
fastapi 0.116.1
filelock 3.18.0
flax 0.7.4
fonttools 4.58.5
frozenlist 1.7.0
fsspec 2024.12.0
grpcio 1.73.1
h11 0.16.0
h5py 3.14.0
humanize 4.12.3
idna 3.10
importlib_resources 6.5.2
inquirer 3.4.0
itsdangerous 2.2.0
jax 0.4.23
jaxlib 0.4.23
Jinja2 3.1.6
jmespath 1.0.1
joblib 1.5.1
kiwisolver 1.4.8
legacy-api-wrap 1.4.1
lightning 2.0.9.post0
lightning-cloud 0.5.70
lightning-utilities 0.14.3
llvmlite 0.44.0
Markdown 3.8.2
markdown-it-py 3.0.0
MarkupSafe 3.0.2
matplotlib 3.10.3
mdurl 0.1.2
ml_collections 1.1.0
ml_dtypes 0.5.1
mpmath 1.3.0
msgpack 1.1.1
mudata 0.3.2
multidict 6.6.3
multipledispatch 1.0.0
natsort 8.4.0
nest-asyncio 1.6.0
networkx 3.4.2
numba 0.61.2
numpy 1.26.4
numpyro 0.13.2
nvidia-cublas-cu12 12.6.4.1
nvidia-cuda-cupti-cu12 12.6.80
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.6.77
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.6.77
nvidia-cudnn-cu12 9.5.1.17
nvidia-cufft-cu12 11.3.0.4
nvidia-cufile-cu12 1.11.1.6
nvidia-curand-cu12 10.3.7.77
nvidia-cusolver-cu12 11.7.1.2
nvidia-cusparse-cu12 12.5.4.2
nvidia-cusparselt-cu12 0.6.3
nvidia-nccl-cu12 2.26.2
nvidia-nvjitlink-cu12 12.6.85
nvidia-nvtx-cu12 12.6.77
opencv-python 4.8.1.78
opt_einsum 3.4.0
optax 0.2.1
orbax-checkpoint 0.4.1
ordered-set 4.1.0
packaging 24.2
pandas 2.3.1
patsy 1.0.1
pillow 11.3.0
pip 25.1
propcache 0.3.2
protobuf 6.31.1
psutil 6.1.1
pydantic 2.1.1
pydantic_core 2.4.0
Pygments 2.19.2
PyJWT 2.10.1
pynndescent 0.5.13
pyparsing 3.2.3
pyro-api 0.1.2
pyro-ppl 1.9.1
python-dateutil 2.9.0.post0
python-multipart 0.0.20
pytorch-lightning 2.5.2
pytz 2025.2
PyYAML 6.0.2
readchar 4.2.1
requests 2.32.4
rich 14.0.0
runs 1.2.2
s3transfer 0.13.0
scanpy 1.11.3
scikit-learn 1.7.0
scipy 1.12.0
scvi-tools 1.0.4
seaborn 0.13.2
session-info2 0.1.2
setuptools 78.1.1
simplejson 3.20.1
six 1.17.0
sniffio 1.3.1
soupsieve 2.7
sparse 0.17.0
starlette 0.47.1
starsessions 1.3.0
statsmodels 0.14.5
sympy 1.14.0
tensorboard 2.19.0
tensorboard-data-server 0.7.2
tensorstore 0.1.76
threadpoolctl 3.6.0
toolz 1.0.0
torch 2.7.1
torchmetrics 1.7.4
tqdm 4.67.1
traitlets 5.14.3
treescope 0.1.9
triton 3.3.1
types-python-dateutil 2.9.0.20250708
typing_extensions 4.14.1
tzdata 2025.2
umap-learn 0.5.9.post2
urllib3 2.5.0
uvicorn 0.35.0
wcwidth 0.2.13
websocket-client 1.8.0
websockets 12.0
Werkzeug 3.1.3
wheel 0.45.1
wrapt 1.17.2
xarray 2025.6.1
xmod 1.8.1
yarl 1.20.1
zipp 3.23.0
(cell2loc_test) test1@capios:/mnt/data/test1$
