安装 Anaconda
下载安装
清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
启动安装程序时，以管理员身份运行
(图1)
(图2)
安装的过程中会非常的慢
环境变量
path 环境变量添加以下内容：
- D:\Anaconda
- D:\Anaconda\Scripts
- D:\Anaconda\Library\bin
- D:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin
- D:\Anaconda\Library\usr\bin
- D:\Anaconda\pkgs
测试是否配置成功 conda --version
部署 xiaozhi-sep32-server
安装基础环境
(图3)
运行之后，如果你能看到命令行窗口前面有一个( base )字样，说明你成功进入了 conda 环境。那么你就可以执行以下命令了。
(图4)
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conda remove -n xiaozhi-esp32-server --all -y
conda create -n xiaozhi-esp32-server python=3.10 -y
conda activate xiaozhi-esp32-server
# 添加清华源通道
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda install libopus -y
conda install ffmpeg -y
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安装本项目依赖
到 xiaozhi-esp32-server 地址，点击 Download ZIP 按钮下载项目压缩包。
此时它的名字可能叫 xiaozhi-esp32-server-main，你需要把它重命名成 xiaozhi-esp32-server，在这个文件里，进入到 main 文件夹，再进入到 xiaozhi-server，好了请记住这个目录 xiaozhi-server。
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# 继续使用conda环境
conda activate xiaozhi-esp32-server
# 进入到你的项目根目录，再进入main/xiaozhi-server
cd main/xiaozhi-server
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install -r requirements.txt
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下载语音识别模型文件
到项目作者提供的连接处下载，下载后把 model.pt 文件放在 models/SenseVoiceSmall 目录下。
配置项目文件
如果你的 xiaozhi-server 目录没有 data，你需要创建 data 目录。 如果你的 data 下面没有 .config.yaml 文件，你可以把源码目录下的 config.yaml 文件复制一份，重命名为 .config.yaml。
运行项目
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# 确保在xiaozhi-server目录下执行
conda activate xiaozhi-esp32-server
python app.py
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报错处理
错误一
Exception: Could not find Opus library. Make sure it is installed.
(图5)
1.找到报错文件 {python下目录}\lib\site-packages\opuslib_next\api\__init__.py 并打开 __init__.py
我的位置是在：E:\software\anaconda3\envs\xiaozhi-esp32-server\Lib\site-packages\opuslib_next\api\__init__.py
(图6)
2.下载 opus：https://github.com/ShiftMediaProject/opus/releases
(图7)
3.解压找到 x64 文件下的 opus.dll，并复制路径
(图8)
4.添加代码至 步骤1 的红框位置处保存文件
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if lib_location is None:
lib_location = r'D:\ProgramData\Anaconda3\envs\xiaozhi-esp32-server\Lib\site-packages\libopus_v1.4_msvc17\bin\x64\opus.dll'
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错误二
提示 ffmpeg is not installed 没有安装，重新进行 conda install conda-forge::ffmpeg -y 依然无果
1.打开 Dpwnload FFmpeg 官网 https://ffmpeg.org/download.html，选择安装包 Windows builds from gyan.dev
(图9)
2.下滑找到 release bulids 部分，选择 ffmpeg-7.0.2-essentials_build.zip
(图10)
3.下载完成后，解压缩得到 FFmpeg 文件夹。
解压后的文件夹中应包含以下目录：
- bin：
FFmpeg 可执行文件所在的文件夹，运行 FFmpeg 的所有命令都需通过此目录下的文件。
- doc：文档资料。
- presets：预设的格式和编码方案。
进入 bin 目录，可以看到 FFmpeg 的三个核心可执行文件：
(图11)
4.将上述三个 exe 文件复制到 conda xiaozhi-esp32-server 环境下，例：
C:\Users\用户名\.conda\envs\xiaozhi-esp32-server\Library\bin
(图12)
5.重新进入到你的项目目录，执行以下命令
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conda activate xiaozhi-esp32-server
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install -r requirements.txt
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PyCharm 调试 xiaozhi-esp32-server
在 Anaconda 配置好虚拟环境后，需要将环境添加进 PyCharm 中。
(图13)
点击文件夹图标
(图14)
- 因为是
Conda executable，所以我们要选择 Conda.exe 不能选择 Python 解释器，因此我们要选择那个在 Anaconda 根目录下的 _Conda.exe (注意：文件名中有下划线)。如果找不到 _conda.exe，可以选择 base 环境下的 conda.exe（即 Anaconda 根目录下的 Conda.exe ），在新版本的 anaconda 中好像已经无法找到 _conda.exe 了，选择 conda.exe 即可，然后点击右侧的 Load Environments。如果在 base 环境中找不到 conda.exe，进 Scripts 选择 conda.exe 即可。
- 根目录下的
_conda.exe 或者 conda.exe。
- 如果根目录没有，选择
Scripts 目录下的 conda.exe。
选择完成后，最后点击右侧的 Load Environments
(图15)
接下来，因为我们已经在 Anaconda 中创建了虚拟环境，因此点击 Use existing environment, 选择已安装的 Anaconda 中的虚拟环境即可，点击右下角的 OK，即可
(图16)
根据需求选择已经存在的环境即可
(图17)
返回创建项目页面，点击 Create 即可
(图18)
成功进入环境
(图19)
Previously configured interpreter 中无法识别
看看所要添加的虚拟环境中是否 install 了 python，环境中没有安装 python 是识别不到的。 也就说仅创建一个虚拟环境，pycharm 应该是无法识别到的。
提示
环境变量 Path 里添加了 Anaconda 的 Scripts 的话就可以用 Scripts 里面的 conda.exe。
补充
项目在 PyCharm 中突然无法启动
(图21)
但是我在 Anaconda Prompt 中运行是正常的
(图20)
经过测试，ffmpeg 确实安装了，没有遗漏，我在 app.py 中将 check_ffmpeg_installed() 注释，可以正常启动使用，就是控制台会打印提示信息
(图22)
构建 Docker 镜像
将本地项目复制到服务器上，注意是整个项目，而不是只复制一个 xiaozhi-server。
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# 依赖中 torch 太大了，下载会超时，所以先单独下载依赖，构建镜像时，复制过去就行了
# 注意：需要的是 python 为 3.10 的依赖，如果你的服务器的 python 版本不是 3.10，那么可以通过 conda 来下载 3.10 的依赖
# 创建 python 为 3.10 的虚拟环境
conda create --name xiaozhi-esp32-server python=3.10
# 下载依赖，根据 /xiaozhi-esp32-server/main/xiaozhi-server/requirements.txt 下载依赖到 /xiaozhi-esp32-server/dependencies
pip download -r /xiaozhi-esp32-server/main/xiaozhi-server/requirements.txt -d /xiaozhi-esp32-server/dependencies
# 退出并删除虚拟环境
conda deactivate
conda remove --name xiaozhi-esp32-server --all
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由于自身需求我在 requirements.txt 中添加了一个新的依赖 psycopg2，因此我需要修改 Dockerfile-server 文件
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# 第一阶段：构建Python依赖
FROM python:3.10-slim AS builder
WORKDIR /app
# 安装编译工具链和 PostgreSQL 开发库
RUN apt-get update && \
apt-get install -y --no-install-recommends build-essential libpq-dev && \
apt-get clean && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 复制本地下载的依赖
COPY dependencies /app/dependencies
# 复制 requirements.txt
COPY main/xiaozhi-server/requirements.txt .
# 离线安装依赖
RUN pip install --no-index --find-links=/app/dependencies -r requirements.txt
# 第二阶段：生产镜像
FROM python:3.10-slim
WORKDIR /opt/xiaozhi-esp32-server
# 安装系统依赖（包括 libpq 运行时库）
RUN apt-get update && \
apt-get install -y --no-install-recommends libopus0 ffmpeg libpq5 && \
apt-get clean && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 从构建阶段复制Python包和前端构建产物
COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.10/site-packages /usr/local/lib/python3.10/site-packages
# 复制应用代码
COPY main/xiaozhi-server .
# 启动应用
CMD ["python", "app.py"]
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# 启动镜像看是否报错
docker run -it --rm xiaozhi-esp32-server:server_latest python app.py
# 提示：配置文件太旧了
# 复制配置文件到容器内
docker cp /home/agi/xiaozhi-esp32-server/main/xiaozhi-server/data/.config.yaml 容器名称/id:/opt/xiaozhi-esp32-server/data/.config.yaml
# 再次测试
# 启动容器
docker start 容器id
# 进入容器
docker exec -it 容器id /bin/bash
# 启动
python app.py
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Conda 相关命令
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# 检查当前 Conda 配置中的通道设置
conda config --show channels
# 添加镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
# 移除镜像
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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piliqiu
