DeepSpeed 搭建碰到的问题

 Windows 系统来做一些前沿开发,估计连微软自家的孩子们也都鄙视,在Win 11下搭建Deepspeed 环境,遇到

PS C:\WINDOWS\system32> pip install deepspeed
Collecting deepspeed
  Downloading deepspeed-0.9.0.tar.gz (764 kB)
     ---------------------------------------- 764.8/764.8 kB 530.6 kB/s eta 0:00:00
  Preparing metadata (setup.py) ... error
  error: subprocess-exited-with-error

  × python setup.py egg_info did not run successfully.
  │ exit code: 1
  ╰─> [13 lines of output]
      Traceback (most recent call last):
        File "<string>", line 2, in <module>
        File "<pip-setuptools-caller>", line 34, in <module>
        File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Temp\pip-install-00r36i09\deepspeed_c2d6830aa4af4aceac78cd26b4dd9a4e\setup.py", line 157, in <module>
          abort(f"U

### 安装与使用AIShell #### 配置开发环境 为了在Linux系统上顺利使用AIShell语音数据集,首先需要确保系统的开发环境已经正确设置。这包括但不限于安装必要的工具链和支持库。 对于构建特定的应用程序或库时可能需要用到的配置脚本,可以采用如下方式来指定目标平台以及安装路径[^1]: ```bash ./configure --disable-shared ``` #### 下载并准备AIShell数据集 获取AIShell数据集之后,在Linux环境下对其进行预处理是非常重要的一步。此过程涉及到将原始音频文件转换成适合训练模型的形式,并创建相应的元数据文件以便后续读取和解析。 当处理来自不同源的数据集时(例如THCHS-30),有时会遇到格式差异的问题。针对这种情况,可以通过编写Python脚本来遍历目录结构并对每条记录进行统一化处理[^4]: ```python import os wavpath = 'path/to/wavs' for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(wavpath): for filename in filenames: if filename.endswith('.wav'): filepath = os.path.join(dirpath, filename) # 进行进一步的操作... ``` #### 构建说话人识别系统 利用Kaldi框架下的x-vector技术可以在AIShell数据集基础上建立起有效的说话人识别系统。具体实现方法可参见相关项目中的Python脚本,该脚本负责分割输入数据为注册和评估两部分[^3]: ```python # ~/kali/egs/aishell/v1/local/split_data_enroll_eval.py ``` #### 解决常见问题 如果是在Windows子系统或其他非原生Linux环境中工作,则可能会面临一些额外挑战。比如,在Win11通过Conda搭建Wenet所需依赖的过程中遇到了deepspeed兼容性问题;又或者是试图借助虚拟机运行Ubuntu镜像来进行GPU加速计算时碰到了硬件资源分配难题。这些问题往往需要查阅官方文档或是社区论坛寻求解决方案[^5]。
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