Raspberry Pi OS Bookworm पर Edge TPU संग TensorFlow Lite: tflite_runtime में _ctypes त्रुटि का कारण और समाधान

Raspberry Pi OS Bookworm पर Edge TPU संग TensorFlow Lite में tflite_runtime पर _ctypes त्रुटि? समाधान: libffi-dev जोड़ें, pyenv से Python रिबिल्ड करें.

Raspberry Pi OS Bookworm 12 पर Edge TPU के साथ TensorFlow Lite चलाते समय, देखने में साधारण-सा एक import पूरी सेटअप को बिगाड़ सकता है. यदि Raspberry Pi 5 पर tflite_runtime लोड करते हुए Python “No module named '_ctypes'” फेंकता है, तो परेशानी TFLite में नहीं—बल्कि Python के कॉम्पाइल होने के समय छूटी हुई एक dependency में है.

त्रुटि को पुन: उत्पन्न करना

यह स्थिति तब सामने आती है जब pycoral Python समर्थन को 3.6–3.9 तक सीमित करता है, इसलिए pyenv के जरिए Python 3.9 बनाया जाता है. इसके बाद Edge TPU delegate के साथ एक न्यूनतम इंटरप्रेटर स्क्रिप्ट से TFLite की जाँच की जाती है. मॉडल लोड होने से पहले ही import विफल हो जाता है.

#!/usr/bin/env python3
from pathlib import Path
from tflite_runtime.interpreter import Interpreter as TflInterpreter, load_delegate as get_delegate
model_file = Path("/home/USER/models/efficientdet_lite1_int8_edgetpu.tflite")
edge_tpu = get_delegate("/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libedgetpu.so.1")
engine = TflInterpreter(model_path=str(model_file), experimental_delegates=[edge_tpu])
engine.allocate_tensors()
print("allocate_tensors completed; interpreter is ready")

क्रैश import के समय ही सामने आता है और कुछ ऐसा दिखता है:

ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes'

असल में गड़बड़ी क्या थी

यह त्रुटि बताती है कि Python का _ctypes मॉड्यूल बिल्ड नहीं हुआ. Pi OS Bookworm 64‑bit पर यह आमतौर पर तब होता है जब pyenv के जरिए Python कॉम्पाइल करते समय libffi-dev मौजूद न हो. बिल्ड समय पर libffi-dev उपलब्ध न होने पर Python _ctypes का निर्माण छोड़ देता है, और ctypes पर निर्भर कोई भी लाइब्रेरी तुरंत टूट जाती है. यह बात खास तौर पर tflite_runtime के साथ दिखती है, जो शुरुआत में ही ctypes import करता है.

मामला और पेचीदा यह कि इस सेटअप पर apt में libffi-dev दिख ही नहीं सकता. apt-cache से खोजने पर कुछ नहीं मिलता, और Debian व Raspberry Pi रिपॉजिटरी कॉन्फ़िगर होने पर भी apt ‘no installation candidate’ बताता है.

पर्यावरण सुधारना और Python को दोबारा बनाना

विश्वसनीय तरीका यह है कि libffi-dev को मैन्युअल रूप से लाया जाए और फिर Python को दोबारा बनाया जाए ताकि _ctypes सही तरह कॉम्पाइल हो. पहले Debian साइट से libffi-dev का .deb पैकेज लें और इंस्टॉल करें. उसके बाद pyenv के जरिए Python 3.9 को पुनः इंस्टॉल करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि बिल्ड प्रक्रिया /usr/local में हेडर और लाइब्रेरी ढूंढ सके.

CFLAGS="-I/usr/local/include" \
LDFLAGS="-L/usr/local/lib" \
PKG_CONFIG_PATH="/usr/local/lib/pkgconfig" \
pyenv install 3.9.18

रिबिल्ड के बाद गायब _ctypes मॉड्यूल की समस्या खत्म हो जानी चाहिए, और tflite_runtime सफलतापूर्वक import हो जाएगा.

सेटअप की जाँच

उसी परीक्षण को फिर चलाएँ ताकि सुनिश्चित हो सके कि इंटरप्रेटर Edge TPU delegate के साथ आरंभ होता है और बिना त्रुटि टेन्सर आवंटित करता है.

#!/usr/bin/env python3
from pathlib import Path
from tflite_runtime.interpreter import Interpreter as TflInterpreter, load_delegate as get_delegate
model_file = Path("/home/USER/models/efficientdet_lite1_int8_edgetpu.tflite")
edge_tpu = get_delegate("/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libedgetpu.so.1")
engine = TflInterpreter(model_path=str(model_file), experimental_delegates=[edge_tpu])
engine.allocate_tensors()
print("allocate_tensors completed; interpreter is ready")

यह क्यों मायने रखता है

Raspberry Pi 5 जैसी डेवलपर बोर्डों पर, भाषा रनटाइम अक्सर लाइब्रेरी सीमाओं के अनुरूप कस्टम-बिल्ड किए जाते हैं. यदि _ctypes जैसा कोर मॉड्यूल अनुपस्थित हो, तो पूरी स्टैक अस्पष्ट तरीकों से गिर सकती है. tflite_runtime और Coral Edge TPU वाले वर्कलोड्स में असफलता बिंदु ठीक import के समय होता है, इसलिए इसे जल्दी पहचान लेना गलत स्तर पर घंटों की डिबगिंग बचा देता है.

मुख्य निष्कर्ष

जब pycoral जैसे पैकेजों की अनुकूलता के लिए Python को pyenv से बनाया जाए, तो बिल्ड समय पर libffi-dev उपलब्ध होना सुनिश्चित करें. यदि Pi OS Bookworm 64‑bit पर apt को libffi-dev नहीं मिलता, तो Debian साइट से .deb लें, इंस्टॉल करें, और include तथा लाइब्रेरी पाथ्स को एक्सपोज़ करके Python को पुनः बिल्ड करें. एक बार _ctypes मौजूद होने पर tflite_runtime का import मुद्दा खत्म हो जाता है, और Edge TPU delegate अपेक्षा के अनुरूप लोड हो जाता है.