解决安装pynini和WeTextProcessing报错问题

点击这里,访问博客

0. 背景

最近在给别人有偿部署ASR-LLM-TTS项目时遇到安装pyniniWeTextProcessing依赖报错的问题,报错信息如下:

markdown 复制代码
IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\ucrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\um" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\shared" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\winrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\cppwinrt" /EHsc /Tpextensions/_pywrapfst.cpp /Fobuild\temp.win-amd64-cpython-311\Release\extensions/_pywrapfst.obj -std=c++17 -Wno-register -Wno-deprecated-declarations -Wno-unused-function -Wno-unused-local-typedefs -funsigned-char
cl: 命令行 error D8021 :无效的数值参数"/Wno-register"
error: command 'D:\Visual_Studio2022\VC\Tools\MSVC\14.42.34433\bin\HostX86\x64\cl.exe' failed with exit code 2
[end of output]

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
ERROR: Failed building wheel for pynini
Running setup.py clean for pynini
Failed to build pynini
ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (pynini)

1. 解决pynini依赖报错问题

我使用了pip install 方式来安装,结果也是会报错。

于是在网上找到了解决方案,点击这里,跳转到原文。

使用pip install方式,安装报错,那么就可以考虑使用conda install方式安装,如下所示:

shell 复制代码
conda install -c conda-forge pynini=2.1.6

2. 解决WeTextProcessing依赖报错问题

可以使用下面命令解决。

shell 复制代码
pip install WeTextProcessing --no-deps

3. 其它

ASR-LLM-TTS项目源码,点击这里

前后端分离ASR_LLM_TTS项目后端源码,点击这里

前后端分离ASR_LLM_TTS项目前端源码,点击这里

原文出自我的博客,点击这里

相关推荐
haidao03114 分钟前
氙灯光源技术特性及其在光催化实验中的标准化应用研究
人工智能·python·能源
GreatVicent15 分钟前
腾讯AI产业大会解读:Agent进场,企业基础设施怎么搭
大数据·数据库·人工智能·llm·agent·企业信息化
用户03321266636726 分钟前
使用 Python 设置 Excel 行列自适应 【代码示例】
python·excel
Ticnix36 分钟前
RAG 的坑不在检索,在"对齐":pgvector 实战手记
python·agent·全栈
kyrie_sakura37 分钟前
python学习笔记14 -- FastAPI
笔记·python·学习·fastapi
掰头战士1 小时前
你说你折这玩意干什么-agent工作的核心,还真得好好考虑怎么折叠上下文
typescript·llm·agent
来两个炸鸡腿1 小时前
【Datawhale2609】算子开发实战 task01-熟悉沐曦GPU
人工智能·学习·大模型
春涧草茶1 小时前
慢就是快12-2三种访问权限|getter与setter|魔法方法
开发语言·python
小锋学长生活大爆炸1 小时前
【工具】4GB 显存也能跑 70B 大模型 | AirLLM
大模型·部署·教程
千桐科技2 小时前
qKnow 开源版 v2.4.3 更新解析:从知识数据接入到自定义解析与结果复用
开源·llm·agent·ai智能体·qknow·智能体构建