我們在「【語音辨識引擎sherpa-onnx GPU下篇】讓您體驗更快的語音辨識功能」建置環境的過程中預到了這樣的錯誤訊息：
RuntimeError: /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc:
1209 onnxruntime::Provider& onnxruntime::ProviderLibrary::
Get() [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL :
Failed to load library libonnxruntime_providers_cuda.so with error:
libcublasLt.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory
原本以為架構在Docker之上進行安裝會非常的順利， 結果沒想到卻遇到了這樣的插曲…， 不過沒關係， 遇到問題我們就是解決問題， 過程中也不斷精進我們的問題解決能力， 希望透過我們的思路分享讓各位朋友也能有所啟發， 甚至您有更好的解決思路也都歡迎下方留言， 讓我們共同交流想法， 激盪出全新的解決方案。
這次的問題解決思路我們會加上AI的輔助， 我們也送給您幾個實用的工具進行使用， 讓我們排除障礙的效率更上一層樓。
前情提要
我們原先使用「nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-devel-ubuntu22.04」這個Docker Image來進行建置的作業， 內容大致如下：
FROM nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-devel-ubuntu22.04
SHELL ["/bin/bash", "-c"]
# 以下兩行很重要，否則會在 tzdata config 的時候卡住。
ENV TZ=Asia/Taipei
# 以下這一行，是為了 cmake 在運作時，能取得 cuda 相關的 share library，
ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/lib/x86_64-linux-gnu:/usr/local/cuda-12.2/compat:/usr/local/cuda/lib64/stubs:$LD_LIBRARY_PATH
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone
# update to fast mirror site
RUN sed -i -E 's/archive\\.ubuntu\\.com/free\\.nchc\\.org\\.tw/g' /etc/apt/sources.list
# install normal source
RUN apt-get update && \\
apt-get install -y --no-install-recommends \\
automake \\
autoconf \\
gfortran \\
gcc \\
g++ \\
git \\
libtool \\
libssl-dev \\
zlib1g-dev \\
python3 \\
python3-dev \\
python3-pip \\
python-is-python3
WORKDIR /app
RUN pip install cmake
RUN git clone <https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx.git> && \\
export SHERPA_ONNX_CMAKE_ARGS="-DSHERPA_ONNX_ENABLE_GPU=ON" && \\
cd sherpa-onnx && \\
python3 setup.py install
RUN pip install numpy websockets
🔍 找尋可能原因
ChatGPT幫我們找方向
Q: 請問以下的錯誤訊息可能是什麼原因？
A: ....
Q: 幫我重點整理， 簡化一些
A:
當您看到這個錯誤訊息時，通常表示系統缺少 CUDA 相關的庫文件，特別是 libcublasLt.so.11。
解決方法包括確保正確安裝 CUDA，設置好 LD_LIBRARY_PATH 環境變數，
以及檢查是否缺少其他必要的 CUDA 套件。
看起來可能是cuda版本問題， 接下來我們就精準一點搜尋一番。
Github上的Issue
第一步當然要找到最源頭， 而sherpa-onnx正好將程式碼開源在Github上， 當然也有許多討論都會在上面進行， 因此我們直觀的作法就是搜尋問題的關鍵字「libcublasLt.so.11」， 我們會發現有底下幾條Issue在討論：
- https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/issues/1030
- https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/issues/977
- Install from source, wrong path to
libonnxruntime_providers_cuda.so
我們直接給它更多完整的錯誤訊息。
Failed to load library libonnxruntime_providers_cuda.so with error:
libcublasLt.so.11: cannot open shared object file: No such file or director
這邊一樣整理出幾個可能的原因：
以上這兩種方法都會耗費我們許多精神在閱讀文章跟理解， 難道就沒有更快的吸收知識技巧嗎？ 不！ 當然有， 只是我們還沒想到可以怎麼用而已， 相信ChatGPT在大家耳中已經非常熟悉了吧！ 那我們底下就會實際使用底下的工具來進行知識的重點整理， 並且透過一些小技巧來互相比對結果， 畢竟我們不能總是相信AI， 除非它足夠準。
💪 借用外力 - NotebookLM
NotebookLM 與 Chatgpt/Gemini不同的是它可以參考外部資料來源， 可以讓回答的範圍更加限縮， 避免太過廣泛的知識導致回應錯誤。
首先我們將上面蒐集到的討論連結都喂給NotebookLM。
當我們給予可能的討論清單之後， 接下來就可以開始問問題了
🤔 開始問， 我們把自己的問題盡量問的精確一點，這樣才容易找出我們需要的答案 ：
請問我遇到以下的錯誤訊息， 可能會是什麼原因？ (請給我繁體中文的回答)
Failed to load library libonnxruntime_providers_cuda.so with error: libcublasLt.so.11: cannot open shared object file: No such file or director
🎯 回答：
根據提供的資訊， 發生錯誤「Failed to load library libonnxruntime_providers_cuda.so with error: libcublasLt.so.11: cannot open shared object file: No such file or director」的原因可能是因為 libcublasLt.so.11 檔案版本不符。
錯誤分析
從錯誤訊息「libcublasLt.so.11: cannot open shared object file: No such file or director」可以看出，系統找不到 libcublasLt.so.11 這個檔案。
可能原因
這個錯誤可能是因為系統上的 CUDA 版本與 onnxruntime-gpu 所需的版本不符所導致。 onnxruntime-gpu 1.16.1 版本僅支援到 CUDA 11.8，如果系統上的 CUDA 版本高於 11.8，就會發生這個錯誤。
解決方案
要解決這個問題，可以嘗試以下幾個方法：●
確認 CUDA 版本： 使用 nvcc -V 指令確認系統上的 CUDA 版本。 如果版本高於 11.8，則需要降級 CUDA 版本至 11.8 或更低。●
安裝正確版本的 libcublasLt.so.11 檔案： 確認系統上安裝的 CUDA 版本，並找到對應版本的 libcublasLt.so.11 檔案，並將其所在目錄加入環境變數。
其他資訊
根據提供的內容， 還可以了解到以下資訊：●
在安裝或使用 sherpa-onnx 時，可能會遇到與 libonnxruntime_providers_cuda.so 檔案的路徑或相依性有關的問題。●
如果使用的是 onnxruntime 1.17.1 版本，則需要使用 cudatoolkit 11.8。●
如果使用的是 onnxruntime 1.16 版本以上，則需要 glibc 版本高於 2.17。
注意事項
以上資訊僅供參考，實際情況可能有所不同。建議您參考相關軟體的官方文件或搜尋相關資訊，以獲得更準確的解答。
以人為本： 決策與重點歸納
科技始終於人性， 畢竟這些討論串都是來自於我們人類的腦中吸收判斷後進行輸出， 因此最終還是要回到我們「人」身上， AI可以幫助我們快速的定位問題， 加速整體流程， 達到人機協作的最高效率， 但我們還是要對自己負責進行決策。
綜合上面的資訊， 我們可以歸納出這個問題的可能原因與方向：
- onnxruntime與cuda版本不相容： 找版本對應表。
- onnxruntime升版可能性。
- cuda降版可能性。
上面幾個問題， 我們其實可以選擇繼續問NotebookLM或者自行搜尋都可以， 這沒有標準答案， 取決於我們的習慣， 相信您有一天也會玩出屬於自己的一套邏輯， 如果有更聰明的方法歡迎下方留言告訴我， 讓我們一起學習成長。
這裡我們就附上版本對應表的連結， 歡迎自行取用： https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html
我們試著搜尋一下so檔：
find / -name libcublasLt.so*
發現到找出來的都是 libcublasLt.so.12而不是11版， 因此更加確定了我們先前所推測出的答案了。
/usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/stubs/libcublasLt.so
/usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublasLt.so
/usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublasLt.so.12
/usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/libcublasLt.so.12.2.5.6
✅ 最終解決方法
由於我們在sherpa-onnx的專案在2024/06/27為止僅支援到cuda 11， 因此我們的Docker image勢必先降降版才能正常運作， 待onnxruntime升級之後我們再將cuda也跟著升級才是根本解決之道， 雖然我們可以強升onnxruntime， 但很難確保是否會發生更多問題， 所以最好還是配合人家所規範的版本。
Dockerfile內容…
FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04
...
結語
人機協作已然成為目前的趨勢， 我們要學會善用AI來提高我們的效率才不會被淘汰， 因此遇到問題我們不要害怕， 試著用新方法、新工具來試圖解決吧！
更多關於sherpa-onnx語音辨識引擎的教學歡迎至「🔒 阿Han的軟體心法實戰營 - 🎧語音辨識引擎」。
