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Mac whisper本地部署

时间: 2025-06-28 08:04:02 浏览: 7

### 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]。

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