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Referencia de dependencias

Dependencias de ejecución

Paquete Versión Propósito
faster-whisper >=1.2.1, <2.0 Reconocimiento de voz vía CTranslate2 (motor Whisper)
piper-tts >=1.4.2, <2.0 Síntesis de voz neuronal local
pyyaml >=6.0, <7.0 Parsea policy.yaml (reglas de permisos de herramientas)
sounddevice >=0.5.5, <1.0 E/S de audio — captura de micrófono y reproducción por altavoz
numpy >=2.4.6, <3.0 Operaciones numéricas para el procesamiento de audio

El servidor HTTP/SSE usa únicamente la librería estándar de Python (http.server) — sin dependencia de ningún framework web.

Dependencias opcionales

Paquete Versión Propósito
scipy >=1.17.1 Remuestreo polifásico de alta calidad para la reducción de Whisper. Recurre a un filtro boxcar si no está instalado.

Instala con: pip install -e ".[quality]"

Dependencias de desarrollo

Paquete Versión Propósito
pytest >=9.0.3 Framework de pruebas
ruff >=0.15.13 Linting y formateo

Instala con: pip install -e ".[dev]"

Dependencias del sistema

Paquete Propósito Requerido
PortAudio Backend de audio para sounddevice Sí (preinstalado en la mayoría de escritorios Linux)
Drivers CUDA 12 Aceleración por GPU para Whisper Sí para modo GPU
nvidia-cublas-cu12 Librería CUDA 12 BLAS (vía pip) Sí para modo GPU
nvidia-cudnn-cu12 Librería CUDA 12 DNN (vía pip) Sí para modo GPU
notify-send Notificaciones de escritorio (libnotify) Opcional
xdg-open Abrir URLs en el navegador por defecto Opcional (para el visor de conversaciones)

Dependencias externas (no en pyproject.toml)

Componente Propósito Instalación
OpenCode CLI Backend del LLM Instalado por install.py o manualmente
Modelos de voz Piper Datos de voz para TTS Descargados por install.py desde Hugging Face
Pesos del modelo Whisper Datos del modelo STT Descargados automáticamente por faster-whisper en el primer uso

Ruta de librerías CUDA

CTranslate2 (usado por faster-whisper) requiere librerías de ejecución de CUDA 12. Estas se instalan vía pip dentro del site-packages del venv, no en la ruta de librerías del sistema. El script run_daemon.sh las añade a LD_LIBRARY_PATH:

export LD_LIBRARY_PATH="$SITE/nvidia/cublas/lib:$SITE/nvidia/cudnn/lib:${LD_LIBRARY_PATH:-}"

Por eso debes usar run_daemon.sh (o definir LD_LIBRARY_PATH en tu archivo de servicio) en vez de ejecutar python -m mirach directamente para el modo GPU.