在离线环境中编译Wenet项目的ONNX Runtime依赖项
背景介绍
Wenet是一个开源的端到端语音识别工具包,在编译其ONNX Runtime版本时,系统会默认从代码托管平台下载WeTextProcessing工具。然而在某些企业环境或安全要求较高的场景下,服务器可能无法直接访问外部资源,这就需要我们采用离线方式完成依赖项的准备工作。
问题分析
WeTextProcessing是Wenet项目中的一个文本处理工具库,主要用于语音识别后的文本后处理。在标准编译流程中,构建系统会自动通过版本控制命令从远程仓库获取该依赖项。但在离线环境下,这一步骤会导致编译失败。
解决方案
手动下载依赖项
-
准备阶段:在有网络连接的环境中,访问WeTextProcessing的代码托管平台,下载项目源码的ZIP压缩包或使用版本控制命令获取完整仓库。
-
传输文件:将下载好的源码包通过U盘、内部网络或其他安全传输方式复制到目标离线编译机器上。
-
解压放置:将源码包解压到Wenet项目目录下的适当位置,通常可以放在与在线下载相同的目录结构中。
修改构建配置
在某些情况下,可能需要调整Wenet的构建脚本,使其能够识别并使用已经存在的本地WeTextProcessing代码,而不是尝试从网络下载。这通常涉及修改CMakeLists.txt或其他构建配置文件中的相关部分。
注意事项
-
版本兼容性:确保下载的WeTextProcessing版本与当前使用的Wenet版本兼容,避免因版本不匹配导致的编译或运行时错误。
-
依赖完整性:检查WeTextProcessing是否还有其他子依赖项,这些也需要一并离线准备。
-
安全审计:在企业环境中,从外部下载的代码应当经过安全团队的审计和批准,确保不包含恶意代码或违反公司安全政策的组件。
最佳实践
对于长期处于离线环境下的开发,建议:
- 建立内部依赖项仓库,集中管理所有必要的第三方依赖
- 制定规范的依赖项更新流程,定期同步外部项目更新
- 编写自动化脚本,简化离线环境下的依赖项部署过程
通过以上方法,可以有效地解决在离线环境下编译Wenet ONNX Runtime版本时的依赖项获取问题,同时保证开发流程的安全性和可控性。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00