请问modelscope中怎么对funasr进行本地部署？

FunASR是一个基于深度学习的开源语音识别系统，可以在ModelScope中进行部署。以下是对FunASR进行本地部署的一般步骤：

1. 准备环境：

   • 安装Python和所需的依赖库。
   • 检查是否安装了必要的GPU驱动（如果计划使用GPU加速）。

2. 下载FunASR：

   • 访问FunASR的GitHub仓库：https://github.com/funNLP/FunASR
   • 克隆或下载FunASR代码到本地。

3. 配置模型参数：

   • 在FunASR的配置文件中设置模型参数，例如语言模型路径、字典文件等。根据您的需求进行相应的配置。

4. 准备数据集：

   • 准备用于训练和验证的语音数据集，并按照FunASR的要求进行预处理。

5. 训练模型：

   • 运行训练脚本来训练FunASR模型。具体的命令和参数取决于您的数据集和配置。

6. 导出模型：

   • 将训练好的模型导出为可供推理和使用的格式。

7. 部署到ModelScope：

   • 在ModelScope中创建一个新的模型或选择现有的模型。
   • 上传导出的FunASR模型文件到ModelScope的资源中心。
   • 在ModelScope的模型设置中配置FunASR，包括模型路径、依赖库等。
   • 完成配置后，保存并部署模型。

请注意，以上步骤提供了一般的指导，具体的部署过程可能因您的环境配置和需求而有所不同。建议您参考FunASR的官方文档或联系技术支持来获取更详细和针对性的指导。

要在本地部署 FunASR 的 ModelScope 模型，需要执行以下步骤：

下载 FunASR 源代码：
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git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
安装 FunASR 和 ModelScope：
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pip3 install -e ./FunASR
pip3 install -U modelscope -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
下载所需的预训练模型，例如 Paraformer-large：
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modelscope download damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch
在本地启动 ModelScope 服务：
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modelscope serve
在浏览器中访问 http://localhost:8081 ↗，即可在 ModelScope 界面中看到已下载的模型，在其中选择并部署 FunASR 模型。

FunASR目前已经支持，中文离线转写服务一键部署，具体可以参考文档： https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/funasr/runtime/docs/SDK_tutorial_zh.md 此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

在 ModelScope 中对 FunASR 进行本地部署，可以按照以下步骤进行操作：

准备环境：首先，您需要准备一个符合 FunASR 要求的本地开发环境，包括安装必要的依赖项和库。可以参考 FunASR 的官方文档或教程来了解具体的环境要求和安装步骤。 下载模型：在 ModelScope 中，您可以下载已经训练好的 FunASR 模型。选择您想要部署的模型，并使用 ModelScope 提供的功能下载模型文件。 配置服务：您需要配置一个适当的服务来运行 FunASR 模型。可以使用 ModelScope 提供的部署工具或者您自己选择的部署平台，根据您的需求来配置服务并进行部署。具体的配置步骤和要求可以参考 ModelScope 或部署平台的文档。 测试和优化：完成部署后，您需要进行一些测试和优化来确保 FunASR 模型能够正常工作。可以尝试使用一些测试数据来进行推理，并检查输出结果是否符合预期。如果需要优化性能或准确性，可以根据实际情况进行微调或优化。 需要注意的是，具体的部署步骤和要求可能因 ModelScope 的版本、FunASR 的版本以及您的本地环境而有所不同。建议在部署过程中参考 ModelScope 和 FunASR 的文档或教程，并根据实际情况进行调整和优化。同时，如果遇到问题或困难，可以寻求 ModelScope 的技术支持或社区帮助。