docker funasr
时间: 2025-01-10 07:52:09 浏览: 138
### 如何在 Docker 中安装配置和使用 FunASR
#### 安装 Docker
为了能够在环境中顺利运行 FunASR,首先需要确保已经成功安装了 Docker。对于 Linux 用户来说,可以通过如下命令来完成 Docker 的安装:
```bash
sudo bash install_docker.sh
```
这条指令将会自动下载并设置好 Docker 环境[^1]。
#### 配置 FunASR 运行环境
一旦 Docker 已经被正确安装,在继续之前还需要准备一些必要的资源文件以及指定它们的位置。这一步骤涉及到创建或指明模型存储路径,并将其映射至容器内特定目录下以便于后续调用。
对于 Linux 版本而言,可以采用下面的方式启动带有 CPU 支持的 FunASR 服务端实例:
```bash
sudo docker run -p 10095:10095 -it --privileged=true \
-v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.5
```
上述命令不仅会拉取所需的 FunASR 镜像版本 `funasr-runtime-sdk-cpu-0.4.5` ,还会将当前工作目录下的 `funasr-runtime-resources/models` 文件夹挂载到容器内的 `/workspace/models` 下作为模型库位置。
如果目标机器配备有 GPU 并希望利用其加速性能,则应改用支持 GPU 加速的镜像版本来进行部署:
```bash
sudo docker run --gpus=all -p 10098:10095 -it --privileged=true \
-v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-gpu-0.1.1
```
这里通过参数 `--gpus=all` 来启用所有可用的 GPU 设备,并且同样完成了模型数据卷的绑定操作[^2]。
#### 使用 FunASR 提供的服务
当按照前述指导顺利完成 FunASR 实例的启动后,默认情况下该应用会在容器内部监听 10095 号端口并向外部暴露相同编号的接口用于接收来自客户端的应用请求。因此只要保证宿主机上相应端口号未被占用即可正常访问由 FunASR 所提供的各项功能特性。
另外值得注意的是,在 Windows 11 上进行类似的操作时,除了基本语法结构保持一致外,主要区别在于本地磁盘路径表达方式的不同之处。例如,Windows 用户可能需要用类似于 `-v D:/FunASR/model:/workspace/models` 的形式来定义跨平台的数据交换关系[^3]。
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