modelscope-funasr1.0现在支持online和pytorch模型的GPU并发任务了吗？
根据现有知识库资料，目前未明确提到ModelScope-FunASR 1.0是否直接支持online模式和PyTorch模型的GPU并发任务。然而，可以从相关文档中提取一些有用的信息进行分析。
在函数计算（Function Compute）的相关文档中提到，GPU函数实例的并发度配置可以调整： - 默认情况下，GPU函数实例的并发度为1，即一个GPU实例在同一时刻只能处理一个请求或任务。 - 如果需要更高的并发能力，可以通过控制台或Serverless Devs工具调整并发度配置。例如，将并发度设置为5时，Tesla系列GPU的推理并发度可提升至2400（基于单地域30卡上限计算）。 - 建议：对于计算密集型任务（如离线GPU任务），推荐保持默认并发度1以确保性能稳定。
因此，如果FunASR 1.0运行在函数计算环境中，理论上可以通过调整并发度来支持多任务并发，但具体实现需依赖FunASR本身的代码和框架支持。
在函数计算的异步任务场景文档中提到，离线任务通常需要通过异步调用触发，而普通异步调用不携带执行状态。为了支持长耗时任务（如AI推理、训练等），建议使用异步任务模式： - 异步任务模式允许随时查询任务状态，并支持主动取消正在执行的任务。 - 函数计算GPU支持最长86400秒（24小时）的运行时间，适合长耗时任务。
虽然文档未明确提及FunASR是否支持在线模式，但如果FunASR 1.0运行在函数计算环境中，可以通过以下方式实现在线服务： - 使用函数计算的Web函数部署模式，提供HTTP接口以支持实时请求响应。 - 配置GPU实例并确保其显存和内存满足模型运行需求。
FunASR的安装文档中提到，FunClip是基于PyTorch的语音合成工具包，并且需要安装PyTorch及相关依赖。这表明FunASR本身对PyTorch模型有良好的支持。 - 在GPU环境下运行PyTorch模型时，需确保安装了正确的CUDA版本和驱动程序。 - 如果FunASR 1.0运行在GPU实例上（如ECS GPU实例），可以通过Docker容器化部署，并利用nvidia-container-toolkit支持GPU加速。
综合以上信息： 1. GPU并发任务：FunASR 1.0是否支持GPU并发任务取决于其代码实现。如果运行在函数计算环境中，可以通过调整GPU函数实例的并发度来实现并发任务。 2. Online模式：FunASR 1.0是否支持在线模式未明确提及，但可以通过函数计算的Web函数部署模式实现在线服务。 3. PyTorch模型的GPU支持：FunASR 1.0基于PyTorch开发，支持GPU加速，但需确保环境配置正确（如CUDA版本和驱动）。
如果您需要更具体的确认，建议参考FunASR的官方文档或联系技术支持团队获取最新信息。
