使用modelscope-funasr0.8.7版本会报错，是什么情况嘞？

根据您描述的问题，使用 modelscope-funasr 0.8.7 版本进行 uniasr 的微调时，发现 numpy 版本为 1.24.4 会报错，而降级到 1.23.5 后可以正常运行。这种问题通常与依赖库的兼容性有关，以下是详细分析和解决方案：

问题原因分析

1. 依赖版本冲突
   某些 Python 库（如 modelscope-funasr）对依赖库的版本有严格要求。numpy 是许多科学计算库的基础依赖，其不同版本之间可能存在 API 或功能上的差异。如果 modelscope-funasr 在开发或测试时基于 numpy 1.23.5 进行验证，而未适配更高版本（如 1.24.4），则可能导致运行时错误。

2. 具体报错可能的原因
   根据知识库中类似问题的描述，numpy 版本不兼容可能引发以下问题：

   • API 变更：numpy 1.24.4 中可能移除了某些旧的 API 或修改了行为，导致 modelscope-funasr 调用失败。
   • 依赖链问题：modelscope-funasr 可能依赖其他库（如 torch 或 scipy），这些库对 numpy 的版本也有特定要求。如果 numpy 版本过高，可能会破坏依赖链的稳定性。

3. 报错信息的典型特征
   报错信息可能包含以下内容：

   • AttributeError：某些函数或方法在新版本中被移除或重命名。
   • ImportError：依赖库无法正确加载 numpy 的某些模块。
   • ValueError：数据类型或数组操作的行为发生变化。

解决方案

1. 确认 modelscope-funasr 的依赖要求

• 检查 modelscope-funasr 的官方文档或 requirements.txt 文件，确认其对 numpy 的版本要求。
• 如果未明确说明，可以通过以下命令查看安装时的依赖树：

  pip show modelscope-funasr
  

  或者：

  pipdeptree | grep modelscope-funasr
  

2. 固定 numpy 版本

• 根据您的测试结果，numpy 1.23.5 是兼容的版本。建议在项目环境中固定该版本，避免因升级导致问题。
• 使用以下命令安装指定版本的 numpy：

  pip install numpy==1.23.5
  

3. 创建独立的虚拟环境

• 为了避免全局环境中的依赖冲突，建议为项目创建独立的虚拟环境：

  python3 -m venv myenv
  source myenv/bin/activate
  pip install modelscope-funasr==0.8.7 numpy==1.23.5
  

4. 升级 modelscope-funasr

• 如果问题持续存在，建议检查是否有更新版本的 modelscope-funasr 发布。新版本可能已经修复了对 numpy 高版本的兼容性问题。
• 升级命令：

  pip install --upgrade modelscope-funasr
  

5. 手动调试依赖冲突

• 如果上述方法无效，可以尝试手动调试依赖冲突。通过以下步骤排查：
  1. 列出所有已安装的依赖及其版本：

     pip freeze > requirements.txt
     

  2. 检查是否存在其他库对 numpy 的版本有冲突要求。
  3. 使用 pip 的约束文件功能，强制指定兼容版本：

     pip install -r requirements.txt
     

重要提醒

• 确保 Python 版本符合要求：根据知识库资料，modelscope-funasr 需要 Python 3.7 或更高版本。请执行以下命令检查当前 Python 版本：

  python -V
  

  如果版本过低，请升级 Python。

• 避免随意升级依赖库：在生产环境中，建议锁定依赖库的版本，以确保环境的稳定性。可以使用 pip-tools 或 poetry 等工具管理依赖。

总结

您遇到的问题是由于 numpy 版本不兼容引起的。通过固定 numpy 版本为 1.23.5，并确保其他依赖库的版本一致，可以解决此问题。如果问题仍未解决，建议联系 modelscope-funasr 的开发者团队，提供详细的报错信息以便进一步排查。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。