本地离线部署funasr
时间: 2025-02-20 11:39:01 浏览: 445
### 构建本地离线环境下的 FunASR 部署指南
#### 创建必要的文件夹结构
为了准备 FunASR 运行所需的资源,在开始之前需先建立相应的存储路径。通过命令行执行如下指令来创建模型保存目录:
```bash
mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models
```
此操作会构建一个名为 `funasr-runtime-resources` 的根目录,并在其内部设立子文件夹 `models` 用于后续存放下载好的预训练模型[^1]。
#### 安装 Docker 环境
对于 Windows 11 用户来说,部署 FunASR 前提条件之一就是安装并配置好 Docker 环境。这一步骤至关重要,因为 FunASR 主要依赖于容器化技术实现跨平台支持以及简化开发流程。具体步骤可以参照官方文档说明进行设置[^2]。
#### 获取 FunASR SDK 及其依赖项
完成上述准备工作之后,接下来是从 GitHub 上克隆最新的 FunASR 项目源码仓库至本地机器上。打开终端窗口输入以下 Git 命令获取最新版本代码库:
```bash
git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
cd FunASR/runtime/docker/
```
这里假设读者已经具备基本的 Git 使用技能;如果尚未熟悉该工具,则建议先行学习相关基础知识再继续下面的操作。
#### 编译镜像与启动服务
进入指定路径后,按照 README 文件中的指示编译适用于目标系统的 Docker 映像。通常情况下只需运行简单的 shell 脚本就能自动处理整个过程:
```bash
./build.sh offline
docker run --name funasr -d -v $(pwd)/../conf:/root/.config/funasr conf:latest
```
以上两条语句分别负责制作定制化的 FunASR 应用程序包并将其实例化为后台守护进程持续监听来自客户端的应用请求。
#### 测试验证功能正常运作
最后一步便是检验刚刚搭建起来的服务实例能否正确解析音频流数据并返回预期的文字表述结果。可以通过编写 Python 脚本来调用 RESTful API 接口发送测试样本给服务器端做实时转换实验。
```python
import requests
url = "http://localhost:8097/speech-to-text"
files = {"audio": open("example.wav", "rb")}
response = requests.post(url, files=files)
print(response.json())
```
这段脚本展示了如何利用 HTTP POST 方法向本地主机上的 FunASR Web Service 发送一段 WAV 格式的录音片段作为参数传递过去等待响应消息体内的 JSON 对象携带最终识别出来的文本串内容显示出来。
阅读全文
相关推荐
















