量化模型是将浮点数运算转换为整数运算的过程，目的在于减小模型大小，加速推理速度，同时尽可能减少对模型性能的影响。在实际应用中，尤其是在移动设备和嵌入式系统上，量化模型能显著提高推理效率，同时可能带来存储空间的节省。
非量化模型，也就是浮点数模型，通常具有更高的精度，因为在计算过程中使用小数进行运算，能够表达更精细的数值差异，因此在很多对精度要求较高的应用场景中，如科学研究、医疗诊断等，可能会优先考虑使用非量化模型。
在ModelScope-FunASR中，您可以选择使用量化模型或非量化模型。若要使用非量化模型，您需要确保您的推理环境支持浮点数运算。一般来说，这涉及到编译时或运行时的配置，以确保您的推理引擎（如LibTorch、ONNX Runtime等）以浮点模式运行。
以下是在Python中使用非量化模型的一个基本示例：
import torch
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
# 假设您已经有了一个模型ID和非量化模型的文件路径
model_id = 'non_quantized_model_id'
model_path = 'path/to/non_quantized_model.pth'
# 创建一个管道，指定任务是语音识别
recognize_pipeline = pipeline(
Tasks.speech_recognition,
model=model_id,
model_path=model_path
)
# 执行语音识别
result = recognize_pipeline('path/to/your/audio.wav')
print(result)
在上述代码中，您需要将model_id替换为您要使用的模型的ID，将model_path替换为您的非量化模型文件的实际路径。这样，recognize_pipeline将加载并使用这个非量化的模型进行语音识别。
请注意，在实际使用时，您可能需要根据模型的具体要求和运行环境进行一些额外的配置。例如，确保您的音频文件符合模型的输入要求，以及您的环境已经安装了必要的依赖库。
总的来说，选择使用量化模型还是非量化模型取决于您的应用场景和资源限制。在大多数情况下，量化模型能够提供足够的性能，同时实现效率的提升。但对于需要最高精度的应用，非量化模型则是更合适的选择。
