modelscope-funasr这个函数的定义在哪里？

根据您提供的问题和知识库中的参考资料，以下是关于如何将modelscope-funasr模型部署到TensorRT或其他边缘设备上的详细解答：

1. 确认模型来源与支持情况

在部署之前，首先需要确认modelscope-funasr模型是否支持TensorRT或目标边缘设备的执行框架。根据知识库中的信息： - TensorRT-LLM对模型的支持存在版本限制，具体支持情况可以通过tensorrt_llm/examples中的说明文档查看。 - 如果modelscope-funasr模型未明确列出在支持矩阵中，则可能需要手动转换模型格式以适配TensorRT。

建议操作： - 检查modelscope-funasr模型的官方文档，确认其是否提供TensorRT兼容的版本。 - 如果不支持，可以尝试使用NVIDIA提供的工具（如trtexec）将模型转换为TensorRT格式。

2. 获取模型文件

为了部署模型，您需要从ModelScope平台下载modelscope-funasr模型的权重文件和相关代码。根据知识库中的描述： - 您可以通过ModelScope平台获取模型的MODEL_ID、TASK和REVISION信息，并保存到本地。 - 如果模型是非公开的，还需要获取SDK访问令牌（ACCESS_TOKEN），并将其配置到环境变量中。

操作步骤： 1. 登录ModelScope平台，找到modelscope-funasr模型页面。 2. 获取以下信息： - MODEL_ID：模型的唯一标识符。 - TASK：模型的任务类型（例如语音识别）。 - REVISION：模型的具体版本号（例如v1.0.0）。 3. （可选）如果模型需要访问令牌，请在ModelScope首页的左侧导航栏中获取SDK访问令牌。

3. 转换模型为TensorRT格式

如果modelscope-funasr模型本身不支持TensorRT，您需要将其转换为TensorRT兼容的格式。根据知识库中的信息： - 转换过程通常涉及将原始模型文件（如PyTorch或ONNX格式）转换为TensorRT引擎文件（.engine）。 - 转换示例可以参考构建TensorRT LLM模型的相关文档。

操作步骤： 1. 确保已安装NVIDIA TensorRT工具链和相关依赖。 2. 使用以下命令将模型转换为TensorRT格式：

trtexec --onnx=<path_to_onnx_model> --saveEngine=<output_engine_file>

其中： - <path_to_onnx_model>：原始ONNX模型文件路径。 - <output_engine_file>：生成的TensorRT引擎文件路径。 3. 验证生成的TensorRT引擎文件是否可用。

4. 上传模型到OSS Bucket

完成模型转换后，需要将模型文件上传到阿里云对象存储（OSS）以便后续部署。根据知识库中的描述： - 模型目录结构应遵循特定格式，例如：

${model_root_path}
 /engines
 ...

其中engines目录存放转换后的TensorRT引擎文件。

操作步骤： 1. 创建一个OSS Bucket，并确保其具有足够的存储空间。 2. 将模型文件上传到OSS Bucket，目录结构如下：

${model_root_path}
 /engines
  - <converted_engine_file>

1. 记录OSS Bucket的路径，用于后续服务创建。

5. 创建TensorRT模型服务

在阿里云平台上创建TensorRT模型服务，具体步骤如下： 1. 登录云原生应用开发平台（CAP）控制台，进入目标项目。 2. 单击新建服务，选择模型服务类型。 3. 在基础信息区域： - 单击更多模型来源，选择对象存储 OSS。 - 填写OSS Bucket的路径（需指定为模型根路径）。 - 在执行框架中选择TensorRT。 4. 设置GPU规格，确保显存比转换后的引擎文件至少大20%。 5. 配置角色权限，确保aliyundevsdefaultrole具有访问OSS的AliyunOSSReadOnlyAccess权限。 6. 单击预览&部署，等待服务部署完成。

6. 调用模型服务

部署完成后，您可以通过API接口调用模型服务。根据知识库中的描述： - 使用Python代码发送POST请求，调用模型服务。

示例代码：

import requests
import json

service_url = 'YOUR_SERVICE_URL'
token = 'YOUR_SERVICE_TOKEN'

request = {"input": {"text": "测试语音识别"}}
resp = requests.post(service_url, headers={"Authorization": token}, data=json.dumps(request))
result = json.loads(resp.text)
print(result)

7. 部署到其他边缘设备

如果目标是将模型部署到其他边缘设备（如Jetson Nano、Raspberry Pi等），可以参考以下步骤： 1. 确保边缘设备支持TensorRT运行时环境。 2. 将转换后的TensorRT引擎文件复制到边缘设备。 3. 使用NVIDIA Triton Inference Server或其他推理框架加载引擎文件并运行推理。

重要提醒

• 模型兼容性：并非所有模型都支持TensorRT，建议优先选择官方支持的模型版本。
• 资源需求：部署过程中需要确保GPU显存和计算资源充足，避免因资源不足导致失败。
• 安全性：如果模型涉及敏感数据，请确保OSS Bucket和推理服务的安全配置。

通过以上步骤，您可以成功将modelscope-funasr模型部署到TensorRT或其他边缘设备上。如果有进一步的问题，请随时联系技术支持团队。