lama-cleaner运行报错RuntimeError: Numpy is not available

这个问题可能是由于缺少 setuptools 库导致的。您可以尝试使用 pip 安装 setuptools 库，然后再次尝试安装 lama-cleaner。如果问题仍然存在，请检查您的 Python 环境是否正确配置。

### 解决方案 在安装 `lama_cleaner` 的过程中遇到 `Failed building wheel for tokenizers` 错误通常是由于环境配置不正确或者依赖项版本冲突引起的。以下是可能的原因分析以及解决方案： #### 原因分析 1. **Python 版本不兼容** `tokenizers` 对 Python 版本有严格的要求，通常推荐使用 Python 3.8 或更高版本[^1]。 2. **缺少必要的编译工具** 构建 `tokenizers` 需要 C++ 编译器支持。如果系统中未安装相应的开发工具链（如 Microsoft Visual Studio Build Tools 或 GCC），可能会导致构建失败[^2]。 3. **Rust 工具链缺失** `tokenizers` 使用 Rust 实现部分功能，在某些情况下需要本地安装 Rust 编译器来完成构建过程[^3]。 4. **网络问题** 下载预编译二进制文件时可能出现超时或连接中断的情况，尤其是在国内环境中访问国外资源时[^4]。 --- #### 解决方法 ##### 方法一：升级 pip 并指定镜像源 确保使用的 `pip` 是最新版本，并通过清华 TUNA 源加速下载： ```bash python -m pip install --upgrade pip pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 尝试重新安装 `tokenizers`： ```bash pip install tokenizers ``` ##### 方法二：手动安装 pre-built 轮子 如果直接安装仍然失败，可以尝试从第三方仓库获取已编译好的轮子文件。例如，访问 [Unofficial Windows Binaries](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#tokenizers)，找到适合当前系统的 `.whl` 文件并执行以下命令： ```bash pip install path_to_downloaded_whl_file.whl ``` ##### 方法三：调整环境变量 有时 SSL 认证问题可能导致无法正常拉取依赖包。可以通过设置环境变量禁用证书验证： ```bash export PIP_NO_SSL_VERIFY=1 ``` 随后再次运行安装脚本。 ##### 方法四：切换到 Conda 环境管理 Conda 提供更稳定的依赖解析机制，建议创建独立虚拟环境后再进行操作： ```bash conda create --name lamacleaner python=3.10 conda activate lamacleaner conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch pip install -r requirements.txt ``` 注意：需确认 `requirements.txt` 中列出的库均能被正确加载[^3]。 ##### 方法五：强制忽略错误继续安装 作为最后手段，可启用 `--no-build-isolation` 参数跳过部分校验流程： ```bash pip install tokenizers --no-binary :all: --no-cache-dir --no-build-isolation ``` 此方式仅适用于调试阶段，生产环境下应优先修复根本原因。 --- ### 示例代码片段 假设已经解决了上述问题，则可以直接启动服务端程序如下所示： ```python import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context if __name__ == "__main__": from lama_cleaner.main import app app.run(host="0.0.0.0", port=8080, model="lama", device="cpu") ``` --- ###