FUNASR训练
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hnluo
2023-09-21 bf4b3ef9cb95acaa2b92b98f236c4f3228cdbc2d 
 funasr/runtime/docs/SDK_advanced_guide_offline_zh.md


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本文档为FunASR离线文件转写服务开发指南。如果您想快速体验离线文件转写服务，可参考[快速上手](#快速上手)。




## 服务器配置




用户可以根据自己的业务需求，选择合适的服务器配置，推荐配置为：


- 配置1: （X86，计算型），4核vCPU，内存8G，单机可以支持大约32路的请求


- 配置2: （X86，计算型），16核vCPU，内存32G，单机可以支持大约64路的请求


- 配置3: （X86，计算型），64核vCPU，内存128G，单机可以支持大约200路的请求




详细性能测试报告（[点击此处](./benchmark_onnx_cpp.md)）




云服务厂商，针对新用户，有3个月免费试用活动，申请教程（[点击此处](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/funasr/runtime/docs/aliyun_server_tutorial.md)）






## 快速上手


### 镜像启动




通过下述命令拉取并启动FunASR runtime-SDK的docker镜像：




```shell


sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.1.0




sudo docker run -p 10095:10095 -it --privileged=true -v /root:/workspace/models registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.1.0


sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.2.2


mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models


sudo docker run -p 10095:10095 -it --privileged=true -v ./funasr-runtime-resources/models:/workspace/models registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.2.2


```


如果您没有安装docker，可参考[Docker安装](#Docker安装)




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  --download-model-dir /workspace/models \


  --vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \


  --model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx  \


  --punc-dir damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx > log.out 2>&1 &


  --punc-dir damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx \


  --itn-dir thuduj12/fst_itn_zh > log.out 2>&1 &




# 如果您想关闭ssl，增加参数：--certfile 0


# 如果您想使用时间戳或者热词模型进行部署，请设置--model-dir为对应模型：


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--thread_num 设置并发发送线程数，默认为1


--ssl 设置是否开启ssl证书校验，默认1开启，设置为0关闭


--hotword 如果模型为热词模型，可以设置热词: *.txt(每行一个热词) 或者空格分隔的热词字符串 (could be: 阿里巴巴 达摩院)


--use_itn 设置是否使用itn，默认1开启，设置为0关闭


```




### cpp-client


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--port 10095 部署端口号


--wav-path 需要进行转写的音频文件，支持文件路径


--hotword 如果模型为热词模型，可以设置热词: *.txt(每行一个热词) 或者空格分隔的热词字符串 (could be: 阿里巴巴 达摩院)


--use-itn 设置是否使用itn，默认1开启，设置为0关闭


```




### Html网页版


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  --model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \


  --vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \


  --punc-dir damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx \


  --itn-dir thuduj12/fst_itn_zh \


  --decoder-thread-num 32 \


  --io-thread-num  8 \


  --port 10095 \


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--vad-quant   True为量化VAD模型，False为非量化VAD模型，默认是True


--punc-dir  modelscope model ID


--punc-quant   True为量化PUNC模型，False为非量化PUNC模型，默认是True


--itn-dir modelscope model ID


--port  服务端监听的端口号，默认为 10095


--decoder-thread-num  服务端启动的推理线程数，默认为 8


--io-thread-num  服务端启动的IO线程数，默认为 1


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  --model-dir /workspace/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \


  --vad-dir /workspace/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \


  --punc-dir /workspace/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx \


  --itn-dir /workspace/models/thuduj12/fst_itn_zh \


  --decoder-thread-num 32 \


  --io-thread-num  8 \


  --port 10095 \


@@ -184,6 +202,7 @@


--vad-quant   True为量化VAD模型，False为非量化VAD模型，默认是True


--punc-dir  PUNC模型路径，默认为：/workspace/models/punc


--punc-quant   True为量化PUNC模型，False为非量化PUNC模型，默认是True


--itn-dir modelscope model ID


--port  服务端监听的端口号，默认为 10095


--decoder-thread-num  服务端启动的推理线程数，默认为 8


--io-thread-num  服务端启动的IO线程数，默认为 1


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--keyfile  ssl的密钥文件，默认为：../../../ssl_key/server.key，如果需要关闭ssl，参数设置为”“


```




## 模型资源准备


执行上述指令后，启动离线文件转写服务。如果模型指定为ModelScope中model id，会自动从MoldeScope中下载如下模型：


[FSMN-VAD模型](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx/summary)，


[Paraformer-lagre模型](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx/summary)


[CT-Transformer标点预测模型](https://www.modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx/summary)


[基于FST的中文ITN](https://www.modelscope.cn/models/thuduj12/fst_itn_zh/summary)




如果您选择通过funasr-wss-server从Modelscope下载模型，可以跳过本步骤。




FunASR离线文件转写服务中的vad、asr和punc模型资源均来自Modelscope，模型地址详见下表：




| 模型 | Modelscope链接                                                                                                  |


|------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|


| VAD  | https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx/summary |


| ASR  | https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx/summary                           |


| PUNC | https://www.modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx/summary               |




离线文件转写服务中部署的是量化后的ONNX模型，下面介绍下如何导出ONNX模型及其量化：您可以选择从Modelscope导出ONNX模型、从finetune后的资源导出模型：




### 从Modelscope导出ONNX模型




从Modelscope网站下载对应model name的模型，然后导出量化后的ONNX模型：




```shell


python -m funasr.export.export_model \


--export-dir ./export \


--type onnx \


--quantize True \


--model-name damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch \


--model-name damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch \


--model-name damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch


```




命令参数介绍：


```text


--model-name  Modelscope上的模型名称，例如damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch


--export-dir  ONNX模型导出地址


--type 模型类型，目前支持 ONNX、torch


--quantize  int8模型量化


```


### 从finetune后的资源导出模型




假如您想部署finetune后的模型，可以参考如下步骤：




将您finetune后需要部署的模型（例如10epoch.pb），重命名为model.pb，并将原modelscope中模型model.pb替换掉，假如替换后的模型路径为/path/to/finetune/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch，通过下述命令把finetune后的模型转成onnx模型：




```shell


python -m funasr.export.export_model --model-name /path/to/finetune/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch --export-dir ./export --type onnx --quantize True


```




如果，您希望部署您finetune后的模型（例如10epoch.pb），需要手动将模型重命名为model.pb，并将原modelscope中模型model.pb替换掉，将路径指定为`model_dir`即可。






## 如何定制服务部署


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### 自定义客户端：




如果您想定义自己的client，websocket通信协议为：


如果您想定义自己的client，参考[websocket通信协议](./websocket_protocol_zh.md)




```text


# 首次通信


{"mode": "offline", "wav_name": wav_name, "is_speaking": True}


# 发送wav数据


bytes数据


# 发送结束标志


{"is_speaking": False}




```




### c++ 服务端：