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安装和卸载 WasmEdge

本章将讨论在各种操作系统和平台上安装和卸载 WasmEdge 运行时的方法。同时也将介绍如何为 WasmEdge 安装插件。

备注

Docker Desktop 4.15+ 已经在其分发二进制文件中打包了 WasmEdge。如果你使用 Docker Desktop，则无需再单独安装 WasmEdge。详情请查看如何在 Docker Desktop 中运行 WasmEdge 应用。

安装​

你可以在任何通用的 Linux 和 MacOS 平台上安装 WasmEdge 运行时。如果你使用 Windows 10 或 Fedora/Red Hat Linux 系统，可以使用默认软件包管理器进行安装。

通用的 Linux 和 MacOS 平台​

确保系统中已经安装了 git 和 curl，然后运行以下的命令安装 WasmEdge：

curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash

运行以下命令让刚才安装的二进制文件可以在当前会话中使用。

source $HOME/.wasmedge/env

全局安装​

WasmEdge 默认被安装在 $HOME/.wasmedge 目录中。你也可以将其安装到系统目录，如 /usr/local，以使其对所有用户可用。若要指定安装目录，应使用 install.sh -p 进行安装，由于这些命令会执行会写入系统目录的操作，所以需要以 root 用户或使用 sudo 执行：

curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash -s -- -p /usr/local

安装特定版本的 WasmEdge​

WasmEdge 安装程序脚本默认会安装最新的官方发布版本。 你可以通过使用 -v 参数来安装特定版本的 WasmEdge，包括预发布版本或旧版本。如下所示：

VERSION=0.14.1
curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash -s -- -v $VERSION

如果你对 master 分支的 HEAD 构建感兴趣（这基本上是 WasmEdge 的每夜构建版本）。在这种情况下，可以直接从我们的 Github Action 的 CI artifact 下载发布包。以下是一个示例链接。

带插件安装 WasmEdge​

WasmEdge 插件是预构建的原生模块，为 WasmEdge 运行时提供额外功能。要在安装运行时的同时也安装插件，可以在安装程序中使用 --plugins 参数。例如，下面的命令安装 WASI-NN TensorFlow-Lite backend 插件，使 WasmEdge 应用能够在具有 WASI-NN 提案的 Tensorflow-Lite 模型上运行推理。

curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash -s -- --plugins wasi_nn-tensorflowlite

若要安装多个插件，可以使用 --plugins 选项并传递插件列表。例如，以下命令安装了 wasi-nn TensorFlow-Lite backend 和 wasmedge_tensorflow 插件。

curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash -s -- --plugins wasi_nn-tensorflowlite wasmedge_tensorflow

安装程序会从 GitHub 上的 WasmEdge 发布中下载插件文件，解压然后复制到 ~/.wasmedge/plugin/ 文件夹（用户安装）或 /usr/local/lib/wasmedge/ 文件夹（系统安装）。

备注

WasmEdge 的 AI 插件，如用于 WASI-NN 插件的 OpenVINO backend 或 PyTorch backend，还依赖于 OpenVINO 或 PyTorch 运行时库的其他依赖项。请参阅下一节获取安装插件依赖项的命令。

Windows​

对于 Windows 10 系统，你可以使用 Windows 软件包管理器客户端（即 winget.exe）在终端中使用下面的命令来安装 WasmEdge。

winget install wasmedge

如果要安装插件，可以从 WasmEdge 发布页面下载插件二进制模块，解压然后复制到 C:\Program Files\WasmEdge\lib 目录下。

Fedora 和 Red Hat Linux​

WasmEdge 现在是 Fedora 36、Fedora 37、Fedora 38、Fedora EPEL 8 和 Fedora EPEL 9 的官方软件包。要在 Fedora 上安装 WasmEdge，请运行以下命令：

dnf install wasmedge

更多用法，请查阅 Fedora 文档。

若要安装插件，可以从 WasmEdge 发布页面下载插件的二进制模块，解压然后复制到 /usr/local/lib/wasmedge/ 目录下。

安装内容​

如果安装目录为 $HOME/.wasmedge，则在安装完成后会有以下目录和文件：

  • $HOME/.wasmedge/bin 目录中包含 WasmEdge 运行时可执行文件。你可以在文件系统中复制和移动它们。

    • wasmedge 工具是标准的 WasmEdge 运行时。你可以通过命令行界面 (CLI) 使用它。

      • 运行一个 WASM 文件：wasmedge --dir .:. app.wasm

    • wasmedgec 工具是提前（AOT）编译器，用于将 .wasm 文件编译成本机的 .so 文件（在 MacOS 上则编译成 .dylib，在 Windows 上则编译成 .dll，或编译成在各平台上通用的 .wasm 格式）。wasmedge 可以执行编译后的文件。

      • 使用 AOT 编译 WASM 文件：wasmedgec app.wasm app.so
      • 以 AOT 模式运行 WASM：wasmedge --dir .:. app.so
      备注

      wasmedgec 的用法等同于 wasmedge compile。我们决定在未来废弃 wasmedgec。

  • $HOME/.wasmedge/lib 目录包含 WasmEdge 共享库和依赖库。这对于 WasmEdge SDK 在主机应用程序中启动 WasmEdge 程序和函数很有用。

  • $HOME/.wasmedge/include 目录包含 WasmEdge 头文件。这对于 WasmEdge SDK 很有用。

  • $HOME/.wasmedge/plugin 目录包含 WasmEdge 插件。这些是 WasmEdge SDK 的可加载扩展，在运行 WasmEdge CLI 时会自动加载。

备注

如果进行全局安装，则安装路径为 /usr/local。 如果使用 winget 安装，则文件位于 C:\Program Files\WasmEdge。

安装 WasmEdge 插件和依赖项​

WasmEdge 使用插件来扩展其功能。如果你想使用更多 WasmEdge 的功能，可以按下面的说明安装 WasmEdge 以及其插件和扩展：

TLS 插件​

WasmEdge TLS 插件利用本机 OpenSSL 库来支持 WasmEdge sockets 的 HTTPS 和 TLS 请求。如果要在 Linux 上安装 WasmEdge TLS 插件，则在安装 WasmEdge 后运行以下命令：

wget https://github.com/WasmEdge/WasmEdge/releases/download/0.13.4/WasmEdge-plugin-wasmedge_rustls-0.13.4-manylinux2014_x86_64.tar.gz
tar xf WasmEdge-plugin-wasmedge_rustls-0.13.4-manylinux2014_x86_64.tar.gz

# If you only installed WasmEdge for the local user
cp libwasmedge_rustls.so ~/.wasmedge/plugin/

# If you installed Wasmedge at /usr/local for all users
sudo mkdir -p /usr/local/lib/wasmedge/
sudo cp libwasmedge_rustls.so /usr/local/lib/wasmedge/

安装完成后，在 Rust 中的 HTTPS 请求 章节中查看如何使用 Rust 运行 HTTPS 服务。

WASI-NN 插件​

WasmEdge 支持多种 WASI-NN 的后端。

注意这些后端是互斥的。开发者只能选择并安装一个后端用于 WASI-NN 插件。

带有 ggml 后端的 WASI-NN 插件​

WASI-NN 插件与 ggml 后端允许 WasmEdge 应用执行 Llama 2 系列大模型的推理。要在 Linux 上安装带有 WASI-NN ggml backend 的 WasmEdge，请在运行安装命令时使用 --plugins wasi_nn-ggml 参数。

注意，WasmEdge 0.13.5 的安装程序将自动检测 CUDA。如果检测到 CUDA，安装程序将始终尝试安装支持 CUDA 的插件版本。

如果您的机器上只有CPU可用，那么需要安装 OpenBLAS 版本的插件。

apt update && apt install -y libopenblas-dev # You may need sudo if the user is not root.

安装完成后，请在 Rust 中的大模型推理 章节中了解如何使用 ggml 运行 LLM 推理程序。

带有 PyTorch 后端的 WASI-NN 插件​

WASI-NN 插件与 PyTorch 后端允许 WasmEdge 应用执行 PyTorch 模型推理。要在 Linux 上安装带有 WASI-NN PyTorch 后端 的 WasmEdge，请在运行安装命令时使用 --plugins wasi_nn-pytorch 参数。

WASI-NN 插件带有 PyTorch 后端依赖于 libtorch C++ 库来进行人工智能/机器学习计算。你需要安装PyTorch 1.8.2 LTS的依赖项，以确保其正常工作。

export PYTORCH_VERSION="1.8.2"
# For the Ubuntu 20.04 or above, use the libtorch with cxx11 abi.
export PYTORCH_ABI="libtorch-cxx11-abi"
# For the manylinux2014, please use the without cxx11 abi version:
#   export PYTORCH_ABI="libtorch"
curl -s -L -O --remote-name-all https://download.pytorch.org/libtorch/lts/1.8/cpu/${PYTORCH_ABI}-shared-with-deps-${PYTORCH_VERSION}%2Bcpu.zip
unzip -q "${PYTORCH_ABI}-shared-with-deps-${PYTORCH_VERSION}%2Bcpu.zip"
rm -f "${PYTORCH_ABI}-shared-with-deps-${PYTORCH_VERSION}%2Bcpu.zip"
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:$(pwd)/libtorch/lib
备注

对于 Ubuntu 20.04 或更高版本，WasmEdge 安装程序将安装 Ubuntu 版本的 WasmEdge 及其插件。 对于其他系统，WasmEdge 安装程序将安装 manylinux2014 版本，并且你应该使用不带 cxx11-abi 的 libtorch。

安装完成后，请在 Rust 中的 WASI-NN PyTorch 后端 章节中了解如何使用 PyTorch 运行人工智能推理。

带有 OpenVINO 后端的 WASI-NN 插件​

WASI-NN 插件与 OpenVINO™ 后端允许 WasmEdge 应用执行 OpenVINO™ 模型推理。要在 Linux 上安装带有 WASI-NN OpenVINO™ 后端 的 WasmEdge，请在运行安装命令时使用 --plugins wasi_nn-openvino 参数。

WASI-NN 插件带有 OpenVINO™ 后端依赖于 OpenVINO™ C 库来进行人工智能/机器学习计算。OpenVINO™（2023）依赖项。以下说明适用于 Ubuntu 20.04 及以上版本。

wget https://apt.repos.intel.com/intel-gpg-keys/GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS.PUB
sudo apt-key add GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS.PUB
echo "deb https://apt.repos.intel.com/openvino/2023 ubuntu20 main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/intel-openvino-2023.list
sudo apt update
sudo apt-get -y install openvino
ldconfig

安装完成后，请在 Rust 中的 WASI-NN OpenVINO™ 后端 章节查看如何使用 OpenVINO™ 运行人工智能推理。

带有 TensorFlow-Lite 后端的 WASI-NN 插件​

WASI-NN 插件与 Tensorflow-Lite 后端允许 WasmEdge 应用执行 Tensorflow-Lite 模型推理。要在 Linux 上安装带有 WASI-NN Tensorflow-Lite 后端 的 WasmEdge，请在运行安装命令时使用 --plugins wasi_nn-tensorflowlite 参数。

WASI-NN 插件带有 Tensorflow-Lite 后端依赖于 libtensorflowlite_c 共享库来进行人工智能/机器学习计算，并将由安装程序自动安装。

备注

如果安装了该插件，但并非使用上面的方式，可以参考此处安装依赖项。

安装完成后，查看 Rust 中的 WASI-NN TensorFlow-Lite 后端 章节了解如何使用 TensorFlow-Lite 运行人工智能推理。

WASI-Crypto 插件​

WASI-crypto 是 WASI 的密码学 API 提案。若要使用 WASI-Crypto 提案，请在运行安装命令时使用 --plugins wasi_crypto 参数。

安装完成后，查看 Rust 中的 WASI-Crypto 章节了解如何运行 WASI-crypto 函数。

WasmEdge 图像插件​

wasmEdge-Image 插件可以帮助开发人员加载和解码 JPEG 和 PNG 图像，并将其转换为张量。要安装此插件，请在运行安装命令时使用 --plugins wasmedge_image 参数。

安装完成后，查看 Rust 中的 TensorFlow 接口（图像部分） 章节了解如何运行 WasmEdge-Image 函数。

WasmEdge TensorFlow 插件​

WasmEdge-TensorFlow 插件可以帮助开发人员执行与 Python 中相似的 TensorFlow 模型推理。要安装此插件，请在运行安装命令时使用 --plugins wasmedge_tensorflow 参数。

WasmEdge-TensorFlow 插件依赖于 libtensorflow_cc 共享库。

备注

如果安装了该插件，但并非使用上面的方式，可以参考此处安装依赖项。

安装完成后，查看 Rust 中的 TensorFlow 接口 章节了解如何运行 WasmEdge-TensorFlow 函数。

WasmEdge TensorFlow-Lite 插件​

wasmEdge-TensorFlowLite 插件可以帮助开发人员执行与 Python 中类似的 TensorFlow-Lite 模型推理。要安装此插件，请在运行安装命令时使用 --plugins wasmedge_tensorflowlite 参数。

WasmEdge-TensorflowLite 插件依赖于 libtensorflowlite_c 共享库来执行人工智能/机器学习计算（由安装程序自动安装）。

备注

如果安装了该插件，但并非使用上面的方式，可以参考此处安装依赖项。

Then, go to TensorFlow interface in Rust chapter to see how to run WasmEdge-TensorFlowLite functions. 安装完成后，查看 Rust 中的 TensorFlow 接口 章节了解如何运行 WasmEdge-TensorFlowLite 函数。

安装 WasmEdge 扩展和依赖项​

备注

WasmEdge 扩展自 0.13.0 版本起已被弃用，并由插件取代。支持扩展的最新版本是 0.12.1。当 WasmEdge 安装程序不再支持 0.12.x 版本时，本章节将被移除。

要安装 WasmEdge 扩展，请在使用 -e 选项指定查看，并安装 0.13.0 之前的版本。你也可以使用 -e all 安装所有支持的扩展。

WasmEdge 图像扩展​

WasmEdge 图像扩展（在 0.13.0后被 WasmEdge-Image 插件 取代）可以帮助开发者加载和解码 JPEG 和 PNG 图像，并将其转换为张量。要安装此扩展，请在运行安装命令时使用 -e image 参数。

WasmEdge Tensorflow 和 TensorFlow-Lite 带有 CLI 工具的扩展​

WasmEdge Tensorflow 扩展和 CLI 工具（在 0.13.0 后被 WasmEdge-Tensorflow 插件 和 WasmEdge-TensorflowLite 插件 取代）可以帮助开发者执行类似于 Python 中的 TensorFlow 和 TensorFlow-Lite 模型推理。要安装此扩展，请在运行安装命令时使用 -e tensorflow 参数。

卸载​

使用下面的指令卸载 WasmEdge：

bash <(curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/uninstall.sh)

如果 wasmedge 可执行文件不在系统路径 PATH 中，并且没有被安装在默认的 $HOME/.wasmedge 文件夹中，则必须提供安装路径才能卸载。

bash <(curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/uninstall.sh) -p /path/to/parent/folder

如果你希望以非交互的方式执行卸载，可以使用 --quick 或 -q 参数。

bash <(curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/uninstall.sh) -q
备注

如果 wasmedge 可执行文件的父文件夹包含 .wasmedge，则该文件夹也会被删除。例如，脚本会一并删除默认的 $HOME/.wasmedge 文件夹。

如果你在 Fedora 和 Red Hat Linux 上使用 dnf 安装了 WasmEdge，运行以下命令来卸载它：

dnf remove wasmedge

如果你在 Windows 上使用 winget 安装 WasmEdge，运行以下命令来卸载它：

winget uninstall wasmedge

附录：安装 TensorFlow 依赖项​

TensorFlow 依赖​

如果未使用安装程序安装 WasmEdge-Tensorflow 插件，你可以使用以下命令下载共享库：

VERSION=TF-2.12.0-CC
# For the WasmEdge versions before 0.13.0, please use the `TF-2.6.0-CC` version.
PLATFORM=manylinux2014_x86_64
# For the Linux aarch64 platforms, please use the `manylinux2014_aarch64`.
# For the MacOS x86_64 platforms, please use the `darwin_x86_64`.
# For the MacOS arm64 platforms, please use the `darwin_arm64`.
curl -s -L -O --remote-name-all https://github.com/second-state/WasmEdge-tensorflow-deps/releases/download/TF-2.12.0-CC/WasmEdge-tensorflow-deps-TF-TF-$VERSION-$PLATFORM.tar.gz
tar -zxf WasmEdge-tensorflow-deps-TF-TF-$VERSION-$PLATFORM.tar.gz
rm -f WasmEdge-tensorflow-deps-TF-TF-$VERSION-$PLATFORM.tar.gz

在 Linux 平台上，共享库将被提取到当前目录 ./libtensorflow_cc.so.2.12.0 和 ./libtensorflow_framework.so.2.12.0，而在 MacOS 平台上，共享库将提取到 ./libtensorflow_cc.2.12.0.dylib 和 ./libtensorflow_framework.2.12.0.dylib。你可以手动将库移动到安装路径：

# If you installed wasmedge locally as above
mv libtensorflow_cc.so.2.12.0 ~/.wasmedge/lib
mv libtensorflow_framework.so.2.12.0 ~/.wasmedge/lib
ln -s libtensorflow_cc.so.2.12.0 ~/.wasmedge/lib/libtensorflow_cc.so.2
ln -s libtensorflow_cc.so.2 ~/.wasmedge/lib/libtensorflow_cc.so
ln -s libtensorflow_framework.so.2.12.0 ~/.wasmedge/lib/libtensorflow_framework.so.2
ln -s libtensorflow_framework.so.2 ~/.wasmedge/lib/libtensorflow_framework.so

# Or, if you installed wasmedge for all users in /usr/local/
mv libtensorflow_cc.so.2.12.0 /usr/local/lib
mv libtensorflow_framework.so.2.12.0 /usr/local/lib
ln -s libtensorflow_cc.so.2.12.0 /usr/local/lib/libtensorflow_cc.so.2
ln -s libtensorflow_cc.so.2 /usr/local/lib/libtensorflow_cc.so
ln -s libtensorflow_framework.so.2.12.0 /usr/local/lib/libtensorflow_framework.so.2
ln -s libtensorflow_framework.so.2 /usr/local/lib/libtensorflow_framework.so

# Or on MacOS platforms
mv libtensorflow_cc.2.12.0.dylib ~/.wasmedge/lib
mv libtensorflow_framework.2.12.0.dylib ~/.wasmedge/lib
ln -s libtensorflow_cc.2.12.0.dylib ~/.wasmedge/lib/libtensorflow_cc.2.dylib
ln -s libtensorflow_cc.2.dylib ~/.wasmedge/lib/libtensorflow_cc.dylib
ln -s libtensorflow_framework.2.12.0.dylib ~/.wasmedge/lib/libtensorflow_framework.2.dylib
ln -s libtensorflow_framework.2.dylib ~/.wasmedge/lib/libtensorflow_framework.dylib

TensorFlow-Lite 依赖​

如果未使用安装程序安装 WasmEdge-TensorflowLite 插件，你可以使用以下命令下载共享库：

VERSION=TF-2.12.0-CC
# For the WasmEdge versions before 0.13.0, please use the `TF-2.6.0-CC` version.
PLATFORM=manylinux2014_x86_64
# For the Linux aarch64 platforms, please use the `manylinux2014_aarch64`.
# For the MacOS x86_64 platforms, please use the `darwin_x86_64`.
# For the MacOS arm64 platforms, please use the `darwin_arm64`.
curl -s -L -O --remote-name-all https://github.com/second-state/WasmEdge-tensorflow-deps/releases/download/$VERSION/WasmEdge-tensorflow-deps-TFLite-$VERSION-$PLATFORM.tar.gz
tar -zxf WasmEdge-tensorflow-deps-TFLite-$VERSION-$PLATFORM.tar.gz
rm -f WasmEdge-tensorflow-deps-TFLite-$VERSION-$PLATFORM.tar.gz

The shared library will be extracted in the current directory ./libtensorflowlite_c.so (or .dylib for MacOS) and ./libtensorflowlite_flex.so (after the WasmEdge 0.13.0 version). You can move the library to the installation path:

共享库将被提取到当前目录 ./libtensorflowlite_c.so（在 MacOS 则是 .dylib），以及 ./libtensorflowlite_flex.so（自 WasmEdge 0.13.0 版本之后）。你可以手动将这些库移动到安装路径：

# If you installed wasmedge locally as above
mv libtensorflowlite_c.so ~/.wasmedge/lib
mv libtensorflowlite_flex.so ~/.wasmedge/lib

# Or, if you installed wasmedge for all users in /usr/local/
mv libtensorflowlite_c.so /usr/local/lib
mv libtensorflowlite_flex.so /usr/local/lib

# Or on MacOS platforms
mv libtensorflowlite_c.dylib ~/.wasmedge/lib
mv libtensorflowlite_flex.dylib ~/.wasmedge/lib

Troubleshooting​

Some users, especially in China, reported encountering the Connection refused error when trying to download the install.sh from the githubusercontent.com.

Please make sure your network connection can access github.com and githubusercontent.com via VPN.

故障排除​

一些用户，特别是在中国用户，在从 githubusercontent.com 上下载 install.sh 时遇到了“连接被拒绝”的错误。

请确保你的网络可以访问 github.com 和 githubusercontent.com（可以使用代理或 VPN、或 github 代理）。

# The error message
curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash
curl: (7) Failed to connect to raw.githubusercontent.com port 443: Connection refused