funasr本地部署
时间: 2024-07-10 14:00:49 浏览: 1535
Funasr是一个开源的自然语言处理(NLP)工具包,主要用于构建文本生成模型。要将其本地部署,你需要按照以下步骤操作:
1. **获取源码**:首先,从Funasr的GitHub仓库克隆或下载源代码到你的计算机:https://github.com/THUDM/FunasR
2. **安装依赖**:根据项目文档中的说明,安装必要的Python库和依赖项。这可能包括TensorFlow、PyTorch或其他深度学习库。
3. **配置环境**:设置一个合适的开发环境,如虚拟环境(venv),确保所有依赖都在激活的环境中。
4. **数据准备**:如果需要训练模型,你需要准备适当的训练数据,并可能对数据进行预处理,比如分词、编码等。
5. **模型训练**:运行训练脚本,如果Funasr提供了预训练模型,也可以直接使用预训练模型。
6. **部署服务**:如果你想要将FunasR作为一个服务提供,可以使用Docker、Flask、FastAPI等框架搭建Web接口,接收输入并返回处理结果。
7. **运行应用**:启动本地服务器,将训练好的模型集成到服务中,并设置好相关的接口路由。
相关问题
funasr 本地部署
为了在本地环境中部署 FunASR 语音识别服务,需要完成一系列步骤,包括安装 Docker、拉取镜像、运行容器、配置模型以及启动服务等操作。以下是一个详细的指南:
### 安装和配置 Docker
首先确保系统中已安装 Docker,并且可以正常运行。如果没有安装,可以通过以下命令安装 Docker 并启动服务:
```bash
sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
```
### 拉取 FunASR 镜像
使用 `docker pull` 命令从阿里云仓库拉取 FunASR 的 Docker 镜像。
```bash
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.12
```
### 运行 FunASR 容器
接下来,运行一个包含必要模型文件的容器实例。这里假设当前目录下有一个名为 `models` 的文件夹,其中包含了所需的语音识别模型。
```bash
docker run -p 10096:10095 -it --privileged=true -v $PWD/models:/workspace/models registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.12
```
### 启动 API 接口
一旦容器成功启动,就可以通过执行相应的脚本来启动 API 接口。这通常涉及到修改服务器端脚本中的默认模型路径,以指向实际存放模型的位置[^4]。
### 测试服务
最后一步是测试服务是否正常工作。可以使用提供的客户端脚本 `funasr_wss_client.py` 来发送请求并接收响应。
```bash
wget https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/sample/funasr_samples.tar.gz
python3 funasr_wss_client.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_in "../audio/asr_example.wav"
```
以上步骤涵盖了从安装 Docker 到最终测试 FunASR 服务的基本流程。需要注意的是,在实际操作过程中可能还需要根据具体的环境需求调整相关参数和设置。
funasr 本地部署实时语音
### FunASR 本地部署 实时语音识别 安装配置教程
#### 准备工作
确保计算机已安装 Docker 和 Python 环境。对于 MacOS 用户,可以通过以下命令来安装 Docker[^3]:
```bash
brew install --cask --appdir=/Applications docker
```
#### 创建并激活虚拟环境
建议创建一个新的Python虚拟环境来进行项目开发,这有助于管理不同项目的依赖关系。可以使用如下命令完成此操作:
```bash
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # Linux 或 macOS 下启动虚拟环境
myenv\Scripts\activate.bat # Windows下启动虚拟环境
```
#### 安装必要的软件包
在准备好的环境中输入下列指令以安装所需的库文件,包括 `websockets`、`funasr`、`modelscope` 及其他支持组件,从而为后续步骤做好铺垫[^1]:
```bash
pip install websockets funasr modelscope huggingface_hub -U
```
#### 获取预训练模型
FunASR 提供了一系列高质量的预训练模型用于各种应用场景下的语音处理任务。核心采用 Paraformer 架构作为主要引擎,这是一种非自回归型端到端 ASR (Automatic Speech Recognition) 解决方案,在超过六万小时的大规模普通话标注数据集上进行了充分的学习优化;除此之外,还特别增强了时间戳预测以及关键词增强特性,使得其表现更为出色。另外两个辅助性的组成部分分别是 FSMN-VAD(前馈序列记忆网络驱动的声音活动探测器)和 CT-Transformer(具有可控延迟特性的转换器),它们共同作用于提升整体系统的稳定性和准确性[^2]。
#### 配置运行参数
根据实际需求调整相关设置项,比如采样率、声道数等硬件属性匹配选项,具体可参照官方文档说明进行适当修改。
#### 启动服务
最后一步就是通过调用特定接口开启监听模式等待接收来自客户端发送过来的数据流,并即时返回解析后的文本结果给对方。通常情况下会利用 Flask 或 FastAPI 这样的轻量级 Web 框架搭建 RESTful API 接口实现上述目标。
```python
from fastapi import FastAPI, WebSocket
import uvicorn
from funasr.utils.api_utils import get_realtime_asr_result
app = FastAPI()
@app.websocket("/ws/asr")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
await websocket.accept()
while True:
data = await websocket.receive_bytes()
result = get_realtime_asr_result(data)
await websocket.send_text(result)
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```
以上即是在本地环境下成功部署 FunASR 平台并启用其实时语音转文字功能所需经历的主要流程概述。
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