MoneyPrinterTurbo项目在Linux系统中执行脚本报错问题解析
在使用MoneyPrinterTurbo项目时,部分Linux用户可能会遇到执行sh webui.sh命令时出现: not found:错误提示的情况。本文将深入分析这一问题的成因,并提供专业的解决方案。
问题现象分析
当用户在Linux终端中执行sh webui.sh命令时,系统返回了以下输出:
: not found:
: not found:
You can now view your Streamlit app in your browser.
URL: http://0.0.0.0:8501
虽然最后显示了Streamlit应用的访问URL,但前面的: not found:错误提示表明脚本执行过程中存在问题。
根本原因
这个问题通常是由于脚本解释器不兼容导致的。具体原因包括:
-
解释器差异:
sh(Bourne shell)和bash(Bourne Again shell)虽然相似,但在语法支持和功能上存在差异。现代Linux系统中,sh通常是dash的符号链接,而dash是一个轻量级的shell实现,缺少一些bash特有的功能。 -
脚本格式问题:脚本可能使用了
bash特有的语法或功能,如数组、进程替换等,这些在sh中不被支持。 -
行尾符问题:如果脚本是在Windows环境下编辑的,可能会包含CRLF(Windows风格)的行尾符,而Linux系统期望的是LF(Unix风格)的行尾符。
解决方案
针对这个问题,项目所有者提供了明确的解决方案:
- 使用bash执行脚本:
bash webui.sh
- 确保脚本可执行权限(如果尚未设置):
chmod +x webui.sh
- 检查并修正行尾符(如果怀疑是格式问题):
sed -i 's/\r$//' webui.sh
最佳实践建议
-
脚本兼容性:建议脚本开发者在脚本首行明确指定解释器,如
#!/bin/bash或#!/usr/bin/env bash,这样可以确保脚本使用正确的解释器执行。 -
环境一致性:在开发跨平台项目时,建议统一使用
bash作为脚本解释器,因为它在大多数Linux发行版中都是默认安装的,且功能更为丰富。 -
版本控制设置:对于团队协作项目,建议在.gitattributes文件中设置
* text=auto,确保代码库中的文件使用统一的换行符风格。
总结
MoneyPrinterTurbo项目中的webui.sh脚本设计为使用bash执行,而非传统的sh。理解Linux系统中不同shell实现的差异对于解决此类问题至关重要。通过使用正确的解释器执行脚本,可以避免这类兼容性问题,确保项目顺利运行。
对于Linux系统管理的新手,建议熟悉bash和sh的区别,并在执行脚本时注意观察错误提示,这将有助于快速定位和解决类似问题。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00