modelscope-funasr文档是不是不全？安装文档走，少很多依赖。

ModelScope-Funasr的文档应该是完整的，包含了环境安装和模型部署的必要步骤。

根据官方提供的安装文档，可以了解到ModelScope-Funasr平台的依赖项和安装流程。这些步骤包括但不限于：

1. Visual Studio环境安装：确保有Visual Studio 2022 C++运行环境，这是运行C++程序所必需的。如果没有，需要安装VC_redist.x64 (2022).exe来补充必要的库。
2. Git安装：需要从官方网站下载并安装Git。对于大陆用户，还可以使用OSS镜像地址来下载。安装完成后，通过Git Bash命令行工具来进行后续操作。
3. Git LFS安装：在Git Bash中运行git lfs install命令，以安装Git Large File Storage（LFS），这对于处理大型文件如模型权重等是必要的。
4. 模型下载：使用Git Bash运行特定命令，下载所需的模型至指定的文件夹。
5. 深度学习框架安装：ModelScope平台支持多种深度学习框架，如Python、Tensorflow、Pytorch等，用户可以根据需要进行安装。

如果在安装过程中遇到缺少依赖的问题，建议仔细检查安装文档中的每一步，确保所有必要的组件都已经正确安装。此外，ModelScope作为一个模型开发和共享的平台，提供了丰富的资源和支持，如果有疑问或困难，可以尝试联系平台的技术支持或参考相关的社区讨论来解决问题。

ModelScope-FunASR的文档可能是不完整的，导致在安装过程中缺少了部分依赖。

ModelScope-FunA了丰富的功能和模型，但在实际使用中，可能会遇到文档不详细或更新不及时的情况。这可能导致用户在安装或使用过程中遇到困难，比如缺少某些依赖项。为了解决这个问题，您可以采取以下措施：

1. 查看官方文档：首先，仔细阅读ModelScope-FunASR的官方文档，看是否有更新或补充说明。
2. 社区交流：加入ModelScope-FunASR的社区或论坛，与其他用户交流安装和使用的经验和问题。
3. 反馈问题：如果发现文档确实存在问题，可以通过GitHub或其他渠道向项目维护者反馈，请求完善文档。
4. 查找资源：在互联网上搜索相关的安装教程或博客文章，这些内容可能会提供更多的信息和帮助。
5. 备份方案：考虑使用其他版本的ModelScope-FunASR，或者寻找替代的语音识别工具包。

总的来说，如果您在使用过程中遇到问题，可以尝试上述方法来寻求解决方案。同时，保持对ModelScope-FunASR更新的关注，以获取最新的功能和支持信息。

有些依赖难以安装，并且不是所有模型都依赖，没有加入到默认里面去。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”