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  • 56_telegram-bots

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  • 60_LLM

    • 简介
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    • 待定
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    • 结构化数据检索
    • 搜索+AI
    • 集成第三方 API
    • 后置处理
    • 推荐问题生成
    • 连接代码执行器
    • 避免 GPT 混乱
    • 待定
  • 61_ai_agent

    • 数据库设计
    • 示例问题管理
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    • 历史记录
    • Perplexity API
    • 意图识别
    • 智能问答
    • 文件上传与解析文档
    • 翻译
    • 名人搜索功能实现
    • Ai studio gemini youbue 问答使用说明
    • 自建 YouTube 字幕问答系统
    • 自建 获取 youtube 字幕服务
    • 使用 OpenAI ASR 实现语音识别接口(Java 后端示例)
    • 定向搜索
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    • 17
    • 18
    • 在 tio-boot 应用中整合 ai-agent
    • 16
  • 63_knowlege_base

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    • 问题管理
    • 应用管理
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    • 问答模块
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    • 离线运行向量模型
  • 64_ai-search

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    • 对接 火山引擎 DeepSeek
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  • 65_ai-coding

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    • Cline 提示词-中文版本
  • 66_java-uni-ai-server

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    • 执行 Python (Manim) 代码
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    • 使用tio-boot搭建多模型LLM代理服务
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    • Java 执行 python 代码
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    • dom构建- 将网页可点击元素提取与可视化
    • 提取网内容
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    • 操作浏览器指令
  • 70_tio-boot-admin

    • 入门指南
    • 初始化数据
    • token 存储
    • 与前端集成
    • 文件上传
    • 网络请求
    • 图片管理
    • 字段联动
    • Word 管理
    • PDF 管理
    • 文章管理
    • 富文本编辑器
  • 73_tio-mail-wing

    • tio-mail-wing简介
    • 任务1:实现POP3系统
    • 使用 getmail 验证 tio-mail-wing POP3 服务
    • 任务2:实现 SMTP 服务
    • 数据库初始化文档
    • 用户管理
    • 邮件管理
    • 任务3:实现 SMTP 服务 数据库版本
    • 任务4:实现 POP3 服务(数据库版本)
    • IMAP 协议
    • 拉取多封邮件
    • 任务5:实现 IMAP 服务(数据库版本)
    • IMAP实现讲解
    • IMAP 手动测试脚本
    • IMAP 认证机制
    • 主动推送
  • 74_mcp-server

    • 实现 MCP Server 开发指南
  • 76_manim

    • Teach me anything - 基于大语言的知识点讲解视频生成系统
    • Manim 开发环境搭建
    • 生成场景提示词
    • 生成代码
    • 完整脚本示例
    • TTS服务端
    • 废弃
    • 废弃
    • 废弃
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    • HLS 动态推流技术文档
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    • 分场景运行代码及流式播放支持
    • 分场景业务端完整实现流程
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    • 仅仅生成场景代码
    • 使用 modal 运行 manim 代码
    • Python 使用 Modal GPU 加速渲染
    • Modal 平台 GPU 环境下运行 Manim
    • Modal Manim OpenGL 安装与使用
    • 优化 GPU 加速
    • 生成视频封面流程
    • Java 调用 manim 命令 执行代码 生成封面
    • Manim 图像生成服务客户端文档
    • manim render help
    • 显示 中文公式
    • ManimGL(manimgl)
    • Manim 实战入门:用代码创造数学动画
    • 欢迎
  • 80_性能测试

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    • TechEmpower FrameworkBenchmarks
    • 压力测试 - tio-boot 12 C 32G
    • HTTP/1.1 Pipelining 性能测试报告
  • 81_tio-boot

    • 简介
    • Swagger 整合到 Tio-Boot 中的指南
    • 待定
    • 待定
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  • 99_案例

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    • tio-boot 案例 - 定时任务 监控 PostgreSQL、Redis 和 Elasticsearch
    • Tio-Boot 案例:使用 SQLite 整合到登录注册系统
    • tio-boot 案例 - 执行 shell 命令

ManimGL(manimgl)

ManimGL(manimgl)在 Debian 上的开发环境搭建与常见坑位排查(含真实问题复盘)

本文面向希望在 Debian 上使用 3Blue1Brown 原版 Manim(ManimGL / manimgl)进行动画开发与视频导出的同学。内容包含:

  1. ManimGL(manimgl)与 Manim Community(manim)的区别
  2. Debian(物理机 + SSH 远程执行)下的推荐安装方式
  3. 无需弹窗直接写出视频文件的正确命令
  4. 我实际遇到的报错链路、根因分析与最终解决方案(可复用)

1. ManimGL(manimgl)是什么,它和 manim 有什么关系

1.1 “3Blue1Brown 原版 Manim”指的是什么

“3Blue1Brown 原版 Manim”通常指 GitHub 上的 3b1b/manim 仓库(也常被称为 manimlib),对应的 pip 包名是:

  • ManimGL(manimgl):pip install manimgl

    • 原版 Manim(Grant Sanderson / 3Blue1Brown 使用的体系)
    • 渲染后端以 OpenGL 为主
    • 代码 API 与社区版不同

1.2 Manim Community(manim)是什么

  • Manim Community Edition(manim):pip install manim

    • 社区维护的主线版本
    • 文档、生态更完善
    • API 与 ManimGL 不兼容
    • 同样支持 OpenGL 后端,但它不是 ManimGL

1.3 最容易混淆的点:导入方式不同

  • ManimGL(manimgl)必须使用:
from manimlib import *
  • Manim Community(manim)使用:
from manim import *

两者不能混用。你用 manimgl 运行脚本时,如果写了 from manim import *,场景发现与运行都会出问题。


2. 我的环境说明(本文复盘的真实环境)

  • 操作系统:Debian(物理主机)
  • 主机接了显示器(本地有桌面环境)
  • 使用方式:通过 SSH 远程登录,在远程 shell 里运行 manimgl
  • Python 环境:Miniconda(base 环境),Python 3.12
  • 执行用户:root
  • OpenGL:AMD GPU,Mesa 驱动 glxinfo -B 显示 direct rendering = Yes,OpenGL 4.6,硬件加速正常

这类环境非常常见:机器在机房或办公室接着显示器,但开发者通过 SSH 远程跑渲染。


3. ManimGL 环境搭建(Debian)

下面是更偏“可跑通”的配置建议。即使你使用 conda,也建议把系统依赖装齐。

3.1 系统依赖(建议安装)

apt update
apt install -y ffmpeg libgl1-mesa-dri libglx-mesa0 libgl1 mesa-utils

说明:

  • ffmpeg:ManimGL 输出视频需要
  • Mesa / GLX:提供 OpenGL 运行时
  • mesa-utils:提供 glxinfo 方便排查

如需 LaTeX 公式渲染(不是所有项目都需要),再考虑安装 TeX 发行版(Debian 的 texlive 套件较大,可按需选择)。


4. ManimGL 安装(conda 方式示例)

这里给出你当前风格的一套流程(conda + pip)。更稳的做法是新建独立环境,避免 base 环境依赖杂糅。

conda create -n manimgl python=3.12 -y
conda activate manimgl

pip install manimgl

如果你会用到音频/视频后处理(非必须),可按需安装:

pip install moviepy requests

5. SSH 远程执行但显示器在本机:如何让 ManimGL 连接到本地显示器

你在 SSH 会话里运行 manimgl,默认没有显示环境变量,最典型报错是:

  • pyglet.display.xlib.NoSuchDisplayException: Cannot connect to "None"

这是因为 pyglet 需要连接 X11 Display 才能创建 OpenGL 上下文,但 SSH 会话里没有 DISPLAY。

5.1 连接到本机桌面显示(本机屏幕显示)

在 SSH 会话里指定:

export DISPLAY=:0

同时还要解决 X 权限问题。最简单的处理方式是在“物理机本地桌面”执行一次(允许 root 连接 X server):

xhost +SI:localuser:root

然后再从 SSH 里运行 manimgl。

说明:

  • 如果你不是 root 执行,把 root 换成你 SSH 登录使用的用户名
  • DISPLAY=:0 是常见桌面 display;少数机器可能是 :1,可通过本地桌面环境确认

6. 写文件而不弹窗:ManimGL 的正确命令

在 ManimGL 里,如果你只是要导出视频,不想开实时窗口,核心是使用 -w 写文件。

你要求本文只介绍一种写文件方式,这里给出你最终确认使用的命令格式:

manimgl -ql -w scene07_gl.py Scene07

说明:

  • -ql:低质量(开发预览更快)
  • -w:写文件(生成 mp4)
  • scene07_gl.py:脚本文件名(建议不要以数字开头)
  • Scene07:你定义的场景类名

你期望的产物路径为:

ls videos/Scene07.mp4

如果你的项目中输出目录不同,通常是配置或工作目录造成的,但本文以你的目标路径为准。


7. 真实踩坑复盘:我遇到的问题与最终解决方案

这一节把我在真实环境里遇到的报错链路完整记录下来,便于你在同类型环境里快速定位。

7.1 第一阶段:NoSuchDisplayException(没有 DISPLAY)

初始运行命令类似:

manimgl -ql 07.py

报错特征:

  • Cannot connect to "None"

根因:

  • SSH 会话里没有 DISPLAY
  • pyglet 无法创建 shadow window

解决:

  • 使用本机 X display:export DISPLAY=:0
  • 并处理 X 权限:本地桌面 xhost +SI:localuser:root

这一步解决后,程序不再报 “Cannot connect to None”,但进入下一阶段。


7.2 第二阶段:Could not create GL context(OpenGL 上下文创建失败)

在设置好 DISPLAY=:0 后,出现类似:

  • pyglet.gl.ContextException: Could not create GL context
  • 以及 libGL error: MESA-LOADER ...

此时第一反应往往是“显卡驱动没装”,但我验证了 OpenGL 正常:

glxinfo -B | sed -n '1,60p'

输出显示:

  • direct rendering: Yes
  • AMD GPU / Mesa / OpenGL 4.6
  • Accelerated: yes

结论:

  • 系统 OpenGL 栈正常
  • 问题不是“没驱动”,而是“某个进程加载了错误的运行时库”

7.3 第三阶段:关键根因定位(conda 的 libstdc++ 与系统 LLVM/Mesa 不兼容)

进一步运行时,出现非常关键的错误信息:

libGL error: MESA-LOADER: failed to open swrast:
.../miniconda3/.../libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.30' not found
(required by /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libLLVM-15.so.1)

这条信息说明:

  • Mesa 的驱动(例如 swrast 或 radeonsi)会依赖系统的 LLVM(如 libLLVM-15.so.1)
  • 系统 LLVM 是用较新的 GCC ABI 编译的,需要 GLIBCXX_3.4.30
  • 但你运行 manimgl 时,进程优先加载了 conda 里的 libstdc++.so.6
  • conda 这份 libstdc++.so.6 版本不够新,不包含 GLIBCXX_3.4.30
  • 结果 Mesa 驱动加载失败,OpenGL context 创建失败

一句话总结:

  • OpenGL 没坏
  • 被 conda 的 C++ 运行时库劫持后,系统 Mesa/LLVM 无法正常加载
  • 最终导致 pyglet / moderngl 无法创建 GL context

8. 最终解决方案:运行时强制使用系统 libstdc++(方案 2)

在不调整 conda 包、不重建环境的前提下,我最终采用的解决方案是:

  • 保持 conda 环境其它库路径不变
  • 仅强制让进程使用系统的 libstdc++.so.6 与 libgcc_s.so.1

执行方式如下:

export DISPLAY=:0

LD_PRELOAD=/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6:/lib/x86_64-linux-gnu/libgcc_s.so.1 \
  /root/miniconda3/bin/manimgl -ql 07.py

这一方式可以稳定绕过:

  • conda 的旧 libstdc++ 与系统 LLVM/Mesa 的 ABI 冲突
  • 同时不破坏 conda 环境中 Python 包的加载

然后就可以正常运行(包括写文件导出)。

如果你希望以“写文件不弹窗”的方式导出,结合本文第 6 节命令即可:

export DISPLAY=:0
LD_PRELOAD=/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6:/lib/x86_64-linux-gnu/libgcc_s.so.1 \
  /root/miniconda3/bin/manimgl -ql -w scene07_gl.py Scene07

最后确认输出文件:

ls videos/Scene07.mp4

9. 为什么不建议在这类场景里直接用 root + base conda

这不是“不能用”,而是“更容易踩坑”。

  • 图形栈(Mesa/LLVM/GLX)是系统级依赖
  • conda 环境常常自带 libstdc++、libgcc、甚至 libGL 相关库
  • 一旦 conda 的这些库版本与系统图形栈编译 ABI 不匹配,就会出现你遇到的这种“系统 glxinfo 正常,但 Python 程序创建 context 失败”的情况

如果你要长期维护,建议:

  • 新建独立 conda 环境(不要污染 base)
  • 或者使用系统 python + venv,把图形依赖尽量留给系统包管理器

但在现有约束下,本文给出的 LD_PRELOAD 方案已经足够实用。


10. 附:ManimGL 最小可运行脚本示例(可直接复制)

保存为 scene07_gl.py:

# -*- coding: utf-8 -*-
from manimlib import *

class Scene07(Scene):
    def construct(self):
        self.camera.background_color = WHITE

        title = Text("Hello ManimGL", font="DejaVu Sans", color=BLACK).to_edge(UP)
        dot = Dot(color=BLUE).shift(DOWN)

        self.play(FadeIn(title))
        self.play(GrowFromCenter(dot))
        self.wait(1)

运行写出视频(结合本文的环境修复方式):

export DISPLAY=:0
LD_PRELOAD=/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6:/lib/x86_64-linux-gnu/libgcc_s.so.1 \
  manimgl -ql -w scene07_gl.py Scene07
ls videos/Scene07.mp4

字体提示:

  • 如果你想用中文字体(例如 SimHei、Noto Sans CJK SC、WenQuanYi Micro Hei),请确保系统已安装对应字体,否则会报字体找不到。可以用 fc-list | grep -i 搜索已安装字体名。

11. 常见问题速查

11.1 glxinfo 正常,manimgl 仍然创建 context 失败

优先怀疑:

  • conda 的 libstdc++ 与系统 LLVM/Mesa ABI 冲突
  • 用本文的 LD_PRELOAD 方案先验证

11.2 SSH 里 DISPLAY 为空

  • export DISPLAY=:0
  • 本地桌面执行 xhost +SI:localuser:root 或对应用户

11.3 想导出视频但不想弹窗

  • 使用 manimgl -ql -w scene07_gl.py Scene07
  • 最终检查 videos/Scene07.mp4
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Last Updated: 1/13/26, 2:17 PM
Contributors: litongjava
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