whisper 本地部署
时间: 2023-06-05 09:04:17 浏览: 725
Whisper 是 Ethereum 的一种存储模块，可以用来在区块链上发送点对点的消息。它可以在本地部署在 Geth 上，你需要先安装 Geth。
安装完 Geth 之后，你需要在启动 Geth 时使用 `--shh` 参数来启用 Whisper。
示例:
```
geth --shh
```
你还可以指定 Whisper 的相关配置，如使用的端口等。
示例:
```
geth --shh --shh.port "30311"
```
在 Geth 启动后，你就可以通过 Geth 控制台来使用 Whisper。如需使用 whisper API 你需要在合约上或通过web3 provider 调用。
有关 Whisper 部署和使用的更多信息，可以参考官方文档:
https://github.com/ethereum/wiki/wiki/Whisper
相关问题
Mac whisper本地部署
### 如何在Mac上本地部署Whisper模型
为了在Mac上成功部署Whisper模型，环境配置至关重要。确保安装了Python 3.x版本以及pip工具[^1]。
#### 安装依赖库
首先，需要创建一个新的虚拟环境来管理项目的依赖项：
```bash
python3 -m venv whisper-env
source whisper-env/bin/activate
```
接着，在激活的环境中安装必要的软件包：
```bash
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
```
上述命令会下载并安装PyTorch框架及其音频处理扩展模块`torchaudio`，还有来自OpenAI官方仓库中的Whisper实现代码[^2]。
#### 下载预训练模型
通过下面这段简单的Python脚本可以加载预先训练好的Whisper模型：
```python
import whisper
model = whisper.load_model("base") # 或者选择其他大小："tiny", "small", "medium", "large"
print(f"Model is {'multilingual' if model.is_multilingual else 'English-only'} "
f"and has {sum(np.prod(p.shape) for p in model.parameters()):,} parameters.")
```
此段代码不仅能够初始化指定名称的小型至大型不同规模的Whisper变体之一，还会打印出有关所选模型的一些基本信息，比如它是否支持多语言识别功能以及参数总量等细节[^3]。
#### 使用模型进行推理
一旦完成了以上准备工作之后，就可以利用已加载的Whisper实例来进行语音转文字的任务了。这里给出一段示范性的调用方式：
```python
result = model.transcribe("/path/to/audio/file.mp3")
print(result["text"])
```
只需替换路径字符串为实际待转换文件的位置即可执行实时翻译操作，并输出最终的文字结果到控制台界面中显示出来[^4]。
whisper模型本地部署生成api
### 部署Whisper模型并创建API端点
为了在本地部署Whisper模型并生成API接口，可以采用Python及其生态系统中的工具来实现这一目标。具体来说，Hugging Face的Transformers库提供了简单易用的方法加载预训练好的Whisper模型[^4]。
#### 安装依赖项
首先安装必要的软件包，包括`transformers`和`torch`用于处理深度学习任务以及`fastapi`作为轻量级Web框架构建RESTful服务：
```bash
pip install transformers torch fastapi uvicorn
```
#### 加载Whisper模型
接着编写一段简单的脚本来实例化Whisper模型对象，并准备推理函数：
```python
from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("openai/whisper-base")
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("openai/whisper-base")
def transcribe(audio_path):
inputs = processor(audio_path, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True)
generated_ids = model.generate(inputs["input_features"])
transcription = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
return {"transcription": transcription}
```
此部分代码展示了如何利用HuggingFace提供的处理器类(`WhisperProcessor`)读取音频输入数据，并通过调用`generate()`方法获得转录文本结果[^5]。
#### 创建FastAPI应用
最后一步是定义一个基于FastAPI的应用程序入口点，它接收POST请求并将上传的声音文件传递给先前编写的转换逻辑：
```python
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
import tempfile
app = FastAPI()
@app.post("/predict/")
async def predict(file: UploadFile = File(...)):
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as tmp_file:
content = await file.read()
tmp_file.write(content)
result = transcribe(tmp_file.name)
return result
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000)
```
上述代码片段设置了一个HTTP POST路由/predict/,允许客户端提交语音样本供服务器分析；当接收到有效负载时，临时保存至磁盘再交给`transcribe()`函数完成实际工作[^6]。
启动应用程序后，在浏览器或其他HTTP客户端中访问http://localhost:8000/docs即可查看自动生成的交互文档页面，方便测试API功能。
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1. **博客（Blog）**：
- 博客是Web2.0的代表之一，它支持用户以日记形式定期更新内容，并允许其他用户进行评论。
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5. **标签（Tags）**：
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6. **视频分享（Video Sharing）**：
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### Web2.0与网络营销
1. **内容营销**：
- Web2.0为内容营销提供了良好的平台，企业可以通过撰写博客文章、发布视频等内容吸引和维护用户。
2. **社交媒体营销**：
- 社交网络的广泛使用，使得企业可以通过社交媒体进行品牌传播、产品推广和客户服务。
3. **口碑营销**：
- 用户生成内容、评论和分享在Web2.0时代更易扩散，为口碑营销提供了土壤。
4. **搜索引擎优化（SEO）**：
- 随着内容的多样化和个性化，SEO策略也必须适应Web2.0特点，注重社交信号和用户体验。
### 总结
Web2.0是对互联网发展的一次深刻变革，它不仅仅是一个技术变革，更是人们使用互联网的习惯和方式的变革。Web2.0的时代特征与Web1.0相比，更加注重用户体验、社交互动和信息的个性化定制。这些变化为网络营销提供了新的思路和平台，也对企业的市场策略提出了新的要求。通过理解Web2.0的特点和应用，企业可以更好地适应互联网的发展趋势，实现与用户的深度互动和品牌的有效传播。
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#### 3. C#源码分析
在提供的文件描述中提到了两个工程项目，它们均使用C#编写。下面分别对这两个工程进行介绍：
- **WorkflowDesignerControl**
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- **WorkflowDesignerExample**
- 这个工程是演示如何使用WorkflowDesignerControl的示例项目。它不仅展示了如何在用户界面中嵌入工作流设计器控件，还展示了如何处理用户的交互事件，比如如何在设计完工作流后进行保存、加载或执行等。
- 重点分析：实例程序如何响应工作流设计师的用户操作、示例程序中可能包含的事件处理逻辑、以及工作流的实例化和运行等。
#### 4. 使用Visual Studio 2008编译
文件描述中提到使用Visual Studio 2008进行编译通过。Visual Studio 2008是微软在2008年发布的集成开发环境，它支持.NET Framework 3.5，而WWF正是作为.NET 3.5的一部分。开发者需要使用Visual Studio 2008（或更新版本）来加载和编译这些代码，确保所有必要的项目引用、依赖和.NET 3.5的特性均得到支持。
#### 5. 关键技术点
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综合以上信息，知识点主要包括：
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2. Windows CE 5.0系统：这是微软推出的专为嵌入式应用设计的操作系统，提供了一个可定制、可伸缩的、实时的操作环境。
3. EVA例程：一个嵌入式系统开发的教学或实验示例程序。它可能被设计用于演示特定功能或技术，如显示、控制或通信。
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