请求协助：在Google Colab中为WhisperWithVAD连接本地运行时

一、本地环境准备 #

• 安装Python 3.8-3.11版本，安装时务必勾选「Add Python to PATH」选项，确保后续能在命令行调用Python。
• 打开命令提示符（Windows）或终端（Mac/Linux），执行以下命令安装必要依赖：

  pip install jupyter_http_over_ws ipykernel colabcode
  

• 配置Jupyter支持WebSocket连接：

  jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws
  

二、启动本地Jupyter服务器 #

• 在命令行中运行以下命令启动服务器：

  jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
  

• 运行后会生成一个带token的本地URL（格式类似http://localhost:8888/?token=xxxxxx），复制该URL备用。

三、在Colab中连接本地运行时 #

1. 打开你提到的WhisperWithVAD笔记本。
2. 点击笔记本右上角「连接」按钮旁的下拉箭头，选择「连接到本地运行时」。
3. 在弹出窗口的输入框中粘贴刚才复制的带token的URL，点击「连接」。

四、排查「Unable to connect to runtime」错误 #

• 确认本地Jupyter服务器未关闭：保持启动服务器的命令行窗口处于打开状态。
• 更换端口：若8888端口被占用，修改启动命令中的--port=8888为其他端口（如8889），重新生成URL后再尝试连接。
• 检查防火墙设置：暂时关闭系统防火墙或添加Jupyter到防火墙允许列表，避免连接被拦截。
• 验证Python版本：确保本地Python版本在3.8-3.11范围内，版本不兼容会导致连接失败。
• 重装依赖：若依赖安装异常，先执行pip uninstall -y jupyter_http_over_ws ipykernel colabcode，再重新运行安装命令。

五、确认GPU加速生效 #

连接成功后，在笔记本中运行以下代码验证GPU是否可用：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

输出True则说明GPU加速已启用，可正常运行WhisperWithVAD的语音转文本处理任务。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cendahoang