composite_demo 中的 code interpreter 获得答案后没有运行juyter

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System Info / 系統信息

在部署了composite_demo 后发现 这个code interpreter 没有像例子一样输出爱心图片，这个我应该怎么解决。我用的是chatglm3-6b模型。 跑到 with markdown_placeholder: 就没有继续了

Who can help? / 谁可以帮助到您？

No response

Information / 问题信息

• The official example scripts / 官方的示例脚本
• My own modified scripts / 我自己修改的脚本和任务

Reproduction / 复现过程

windows下用 composite_demo 部署

Expected behavior / 期待表现

在部署了composite_demo 后发现 这个code interpreter 没有像例子一样输出爱心图片，这个我应该怎么解决。我用的是chatglm3-6b模型。 跑到 with markdown_placeholder: 就没有继续了

[zRzRzRzRzRzRzR]

后台什么情况，对应的jupyter库装了吗

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这是后台的情况 然后我打印了一下 markdown_placeholder

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pip 环境：altair 5.1.2
asttokens 2.4.1
attrs 23.1.0
blinker 1.7.0
cachetools 5.3.2
certifi 2023.11.17
charset-normalizer 3.3.2
click 8.1.7
comm 0.2.0
contourpy 1.2.0
cycler 0.12.1
debugpy 1.8.0
decorator 5.1.1
exceptiongroup 1.2.0
executing 2.0.1
filelock 3.13.1
fonttools 4.45.0
fsspec 2023.10.0
gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.40
huggingface-hub 0.19.4
idna 3.4
importlib-metadata 6.8.0
ipykernel 6.27.0
ipython 8.17.2
jedi 0.19.1
Jinja2 3.1.2
jsonschema 4.20.0
jsonschema-specifications 2023.11.1
jupyter_client 8.6.0
jupyter_core 5.5.0
kiwisolver 1.4.5
markdown-it-py 3.0.0
MarkupSafe 2.1.3
matplotlib 3.8.2
matplotlib-inline 0.1.6
mdurl 0.1.2
mpmath 1.3.0
nest-asyncio 1.5.8
networkx 3.2.1
numpy 1.26.2
nvidia-cublas-cu12 12.1.3.1
nvidia-cuda-cupti-cu12 12.1.105
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.1.105
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.1.105
nvidia-cudnn-cu12 8.9.2.26
nvidia-cufft-cu12 11.0.2.54
nvidia-curand-cu12 10.3.2.106
nvidia-cusolver-cu12 11.4.5.107
nvidia-cusparse-cu12 12.1.0.106
nvidia-nccl-cu12 2.18.1
nvidia-nvjitlink-cu12 12.3.101
nvidia-nvtx-cu12 12.1.105
packaging 23.2
pandas 2.1.3
parso 0.8.3
pexpect 4.8.0
Pillow 10.1.0
pip 23.3
platformdirs 4.0.0
prompt-toolkit 3.0.41
protobuf 4.25.1
psutil 5.9.6
ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2
pyarrow 14.0.1
pydeck 0.8.1b0
Pygments 2.17.2
pyparsing 3.1.1
python-dateutil 2.8.2
pytz 2023.3.post1
PyYAML 6.0.1
pyzmq 25.1.1
referencing 0.31.0
regex 2023.10.3
requests 2.31.0
rich 13.7.0
rpds-py 0.13.1
safetensors 0.4.0
sentencepiece 0.1.99
setuptools 68.0.0
six 1.16.0
smmap 5.0.1
stack-data 0.6.3
streamlit 1.28.2
sympy 1.12
tenacity 8.2.3
tokenizers 0.15.0
toml 0.10.2
toolz 0.12.0
torch 2.1.1
tornado 6.3.3
tqdm 4.66.1
traitlets 5.13.0
transformers 4.35.2
triton 2.1.0
typing_extensions 4.8.0
tzdata 2023.3
tzlocal 5.2
urllib3 2.1.0
validators 0.22.0
watchdog 3.0.0
wcwidth 0.2.12
wheel 0.41.2
zipp 3.17.0

[zRzRzRzRzRzRzR]

查看一下和 #198 有没有关系，检查jupyter内核地址，另外，检查一下其他的工具是否正常

[zRzRzRzRzRzRzR]

相似的Issue已经移交到讨论区，可以到讨论区讨论一下，目前无法复现，该issue关闭

[longerking]

我猜测是你的创建的conda 环境名称和默认名称不一样，而且没有把IPYKERNEL设置为环境变量。
比如Readme中：

ChatGLM3/composite_demo/README.md

Line 35 in 33953b1

如果已经在本地下载了模型，可以通过 `export MODEL_PATH=/path/to/model` 来指定从本地加载模型。如果需要自定义 Jupyter 内核，可以通过 `export IPYKERNEL=<kernel_name>` 来指定。

创建的环境为chatglm3-demo

conda create -n chatglm3-demo python=3.10
conda activate chatglm3-demo
pip install -r requirements.txt

ipython kernel install --name chatglm3-demo --user

# 确保 export IPYKERNEL=<kernel_name>   这里的kerner_name就是你创建的conda环境名称，也是你的ipython kernel name
export IPYKERNEL=chatglm3-demo

为什么要保持同步？因为在/demo_ci.py 中调用jupyter的桓环境是使用的IPYKERNEL环境变量，代码如下：

IPYKERNEL = os.environ.get('IPYKERNEL', 'chatglm3-demo')

所以当你创建的conda环境名称不一样时，需要设置

ipython kernel install --name <your_conda_env_name> --user
export IPYKERNEL=<your_conda_env_name>

这样才能确保/demo_ci.py 中能够调用到IPYKERNEL绘制图像 @a1120235890 @zRzRzRzRzRzRzR