FunASR如何进行全程无网络化服务器linux部署？

要实现 FunASR 在 Linux 服务器上的全程无网络化部署，您需要提前准备好所有依赖项和资源文件，并在离线环境中完成安装和配置。以下是详细的步骤：

1. 准备阶段

1.1 下载 FunASR 源码

在有网络的环境中，克隆 FunASR 的源码仓库：

git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git

将整个 FunASR 文件夹复制到目标服务器（可以通过 USB、SCP 或其他离线传输方式）。

1.2 收集依赖项

FunASR 的运行依赖于多个 Python 包和其他工具。为了实现无网络化部署，您需要提前下载这些依赖项并将其打包。

• Python 包依赖
  在有网络的环境中，使用以下命令生成依赖包列表：

  pip download -r requirements.txt -d ./dependencies
  

  将生成的 dependencies 文件夹复制到目标服务器。

• 模型文件
  FunASR 需要预训练模型文件。您可以从官方文档或模型库中下载所需的模型文件，并将其存储到目标服务器的指定路径。

2. 离线环境部署

2.1 安装基础依赖

确保目标服务器已安装以下基础工具： - Python 3.x（推荐 3.8 或更高版本） - Pip - Virtualenv

如果未安装，可以通过离线 RPM 或 DEB 包进行安装。例如，在 CentOS 上：

sudo yum install -y python3 python3-pip

2.2 创建虚拟环境

为了避免与系统环境冲突，建议使用虚拟环境：

python3 -m venv funasr_env
source funasr_env/bin/activate

2.3 安装 Python 包

在虚拟环境中，使用之前下载的依赖包进行离线安装：

pip install --no-index --find-links=./dependencies -r requirements.txt

2.4 配置模型文件

将下载的预训练模型文件放置到 FunASR 的默认模型路径（通常为 ./models）。如果路径不同，请修改配置文件以指向正确的模型路径。

3. 验证部署

3.1 测试 FunASR 功能

运行以下命令验证 FunASR 是否正常工作：

python test_funasr.py

确保测试脚本能够成功加载模型并执行推理任务。

3.2 检查日志

如果出现错误，请检查日志文件以定位问题。常见问题包括： - 模型路径配置错误 - 缺少某些依赖项

4. 注意事项

• 硬件要求：FunASR 对计算资源有一定要求，建议使用至少 4 vCPU 和 8 GiB 内存 的实例。
• GPU 支持：如果需要 GPU 加速，请确保目标服务器已安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包，并在离线环境中配置好相关依赖。
• 防火墙与端口：如果 FunASR 需要对外提供服务，请确保安全组规则允许必要的端口访问。

通过以上步骤，您可以成功在无网络化的 Linux 服务器上部署 FunASR。如果有进一步的问题，请随时咨询！