在M1 Mac上编译Anoma项目时解决RocksDB依赖问题
问题背景
在M1芯片的MacBook上编译Anoma区块链项目时,开发者可能会遇到两个主要的依赖编译问题。首先是enacl库的编译失败,随后是RocksDB数据库引擎的编译问题。这些问题的出现与Apple Silicon架构的特殊性以及相关依赖库的兼容性有关。
问题分析
enacl库是Erlang的NaCl(Networking and Cryptography library)绑定,而RocksDB是Facebook开发的高性能嵌入式键值存储数据库。在M1架构上,这两个库都需要特定的编译配置才能正常工作。
enacl问题通常可以通过切换到项目的特定分支来解决,例如使用mariari/no-libsodium分支,该分支可能已经包含了针对M1架构的特殊处理。而RocksDB的编译问题则更为复杂,需要更深入的解决方案。
解决方案
-
更新到最新版本:Anoma 0.25.0版本可能已经包含了对M1架构的更好支持,更新项目版本是最直接的解决方案。
-
清理并重新获取依赖:当遇到编译问题时,可以尝试以下命令序列:
mix deps.clean rocksdb mix deps.get mix deps.compile -
特定环境配置:对于RocksDB,可能需要设置特定的环境变量或编译标志。例如:
export ARCHFLAGS="-arch arm64" -
使用Rosetta 2:作为临时解决方案,可以在Rosetta 2转译模式下运行终端,然后尝试编译。
技术原理
M1芯片基于ARM架构,而许多开源项目默认是为x86架构编译的。RocksDB这样的底层数据库引擎对架构差异特别敏感,因为它包含大量平台特定的优化代码。当项目更新到0.25.0版本后,可能已经包含了针对ARM架构的构建脚本调整,或者更新了依赖版本,从而解决了兼容性问题。
最佳实践
对于在M1 Mac上开发基于Anoma的项目,建议:
- 始终使用项目的最新稳定版本
- 在遇到编译问题时,先尝试清理并重新获取依赖
- 关注项目文档中关于Apple Silicon支持的说明
- 考虑使用虚拟化或容器化环境作为替代方案
总结
在M1架构的Mac上编译Anoma项目时遇到的依赖问题,特别是RocksDB编译失败,通常可以通过更新项目版本和正确清理依赖来解决。随着项目的发展和对ARM架构支持的完善,这类问题将变得越来越少。开发者应保持开发环境的更新,并遵循项目的最新构建说明。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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