centos如何升级jellyfin系统依赖

在CentOS上升级Jellyfin的系统依赖，可以按照以下步骤进行：

1. 更新系统包

首先，确保你的CentOS系统是最新的。运行以下命令来更新所有已安装的软件包：

sudo yum update -y

2. 安装必要的依赖

Jellyfin依赖于多个软件包，包括FFmpeg、GStreamer等。你可以使用以下命令来安装这些依赖：

sudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y ffmpeg gstreamer1 gstreamer1-plugins-base gstreamer1-plugins-good gstreamer1-plugins-bad gstreamer1-libav gstreamer1-alsa gstreamer1-gl gstreamer1-x gstreamer1-pulseaudio

3. 安装Python依赖

Jellyfin还需要一些Python库。你可以使用pip来安装这些依赖：

sudo yum install -y python3-pip
sudo pip3 install --upgrade pip
sudo pip3 install numpy scipy opencv-python-headless

4. 安装其他必要的软件包

根据你的具体需求，可能还需要安装其他软件包。例如，如果你打算使用NVIDIA GPU加速，可以安装CUDA和cuDNN：

安装CUDA

下载CUDA Toolkit：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-11.4.2-1.x86_64.rpm

安装CUDA Repository：

sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-11.4.2-1.x86_64.rpm

安装CUDA Toolkit：

sudo yum clean all
sudo yum install -y cuda

配置环境变量：编辑~/.bashrc文件，添加以下行：

export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然后运行：

source ~/.bashrc

安装cuDNN

下载cuDNN库（需要注册NVIDIA开发者账号）：

wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/11.4_20210301/cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz

解压并安装：

tar -xzvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5. 验证安装

最后，验证所有依赖是否正确安装：

ffmpeg -version
gst-launch-1.0 --version
python3 -c "import numpy; print(numpy.__version__)"

如果所有命令都成功执行且没有错误信息，说明你的系统依赖已经正确安装。

注意事项

在升级系统依赖时，建议先备份重要数据。
如果遇到依赖冲突或其他问题，可以尝试使用yum的--setopt=obsoletes=0选项来忽略过时的包。
对于特定的硬件加速需求，确保安装的CUDA和cuDNN版本与你的GPU驱动兼容。

通过以上步骤，你应该能够成功升级Jellyfin的系统依赖。