modelscope-funasr这两个onnx文件怎么生成？在文档中没有找到相关方法。

在使用 ContextualParaformer 时，model_eb.onnx 和 model_eb_quant.onnx 是两个关键的 ONNX 模型文件。根据您的问题，以下是生成这两个文件的具体方法和步骤：

1. 确认 FunASR 的代码仓库

首先，确保您已经克隆了 FunASR 的代码仓库，并安装了相关依赖。如果尚未完成，请按照以下步骤操作：

# 克隆 FunASR 代码仓库
git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git

# 进入代码仓库根目录
cd FunASR

# 安装依赖包
pip install -r requirements.txt

2. 准备 ContextualParaformer 模型

model_eb.onnx 和 model_eb_quant.onnx 是基于 ContextualParaformer 模型导出的 ONNX 文件。要生成这些文件，您需要先下载或训练对应的模型权重。

方法一：从 ModelScope 下载预训练模型

• 访问 ModelScope 平台，搜索 ContextualParaformer 模型。
• 下载预训练模型权重文件（通常为 .pt 或 .pth 格式）。

方法二：自行训练模型

如果您需要自定义训练模型，请参考 FunASR 文档中的训练流程。训练完成后，您将获得模型权重文件。

3. 导出 ONNX 文件

FunASR 提供了工具将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。以下是具体步骤：

(1) 配置环境

确保您的环境中已安装 onnx 和 onnxruntime：

pip install onnx onnxruntime

(2) 使用导出脚本

在 FunASR 的代码仓库中，通常会提供一个用于导出 ONNX 文件的脚本。例如：

python tools/export_onnx.py \
    --model_path <path_to_your_model.pth> \
    --output_path model_eb.onnx

• <path_to_your_model.pth>：替换为您下载或训练的模型权重路径。
• model_eb.onnx：导出的目标 ONNX 文件名。

(3) 量化模型（可选）

如果您需要生成量化版本的 ONNX 文件（如 model_eb_quant.onnx），可以使用 ONNX 提供的量化工具：

python -m onnxruntime.quantization.preprocess \
    --input model_eb.onnx \
    --output model_eb_quant.onnx

4. 验证生成的 ONNX 文件

生成 ONNX 文件后，建议使用 ONNX Runtime 验证其正确性：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载 ONNX 模型
session = ort.InferenceSession("model_eb.onnx")

# 构造输入数据（根据模型输入格式调整）
input_data = np.random.randn(1, 80, 100).astype(np.float32)

# 推理测试
outputs = session.run(None, {"input": input_data})
print(outputs)

5. 注意事项

• 模型兼容性：确保使用的模型权重与 ContextualParaformer 的架构一致。
• 依赖版本：ONNX 导出和量化可能对 PyTorch 和 ONNX 版本有要求，请参考 FunASR 文档中的版本说明。
• 性能优化：量化后的模型（model_eb_quant.onnx）在推理速度和内存占用上通常优于原始模型，但可能会略微降低精度。

通过上述步骤，您可以成功生成 model_eb.onnx 和 model_eb_quant.onnx 文件，并将其用于 ContextualParaformer 的推理任务。如果仍有疑问，请进一步查阅 FunASR 的官方文档或提交问题至其 GitHub 仓库。