MacOS 上运行 Whisper-WebUI 遇到崩溃？
在 Apple Silicon 芯片的 Mac 上部署 Whisper-WebUI，偶尔会碰到 Python 进程意外终止或模型下载卡死的情况。之前我在 M2 Max 上启动时，终端直接报 EXC_BAD_ACCESS，这种内存访问违规通常不是代码逻辑错误，而是环境适配问题。
核心原因在于系统对 M 系列芯片 GPU 能力的识别偏差，导致默认回退到 CPU 模式，进而引发资源冲突。项目结构里 modules/whisper/whisper_factory.py 的设备检测逻辑是关键所在。
环境配置优化
直接用系统 Python 容易冲突，建议用 conda 建个独立环境。版本卡在 3.11 最稳，3.12 偶尔会有兼容坑，这点在实际调试中很关键。
conda create -n whisper-webui python=3.11
conda activate whisper-webui
依赖安装技巧
PyTorch 在 Apple Silicon 上的配置要特别注意。编辑 requirements.txt 时加上 CPU 索引 URL，防止自动拉取不兼容的 CUDA 包，这一步能解决大部分依赖报错。
--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
启动参数调优
给脚本加执行权限，并指定使用 faster-whisper 类型，能显著提升稳定性。实际运行时，如果文件较大，注意监控内存使用情况。
chmod +x install.sh start-webui.sh
./start-webui.sh --whisper_type faster-whisper
避坑要点与性能优化
经过测试，Python 3.11 配合 faster-whisper 实现资源利用最好。处理大文件时记得监控内存，定期清理 backend/cache 里的旧缓存也能避免后续报错。硬件架构差异导致的崩溃，往往靠正确的环境配置就能化解。
记住，技术问题的解决需要耐心排查。希望这些经验能帮你顺利跑通语音转文字流程。
