modelscope-funasr使用Python部署服务，torch和ONNX推荐哪个？

使用Pipeline（torch模型）部署服务的好处是可以使用PyTorch框架提供的各种功能和工具，例如自动求导、动态图等。此外，Pipeline还可以方便地处理文本数据和其他预处理步骤。但是，使用Pipeline需要安装PyTorch框架，并且可能会增加模型的内存占用和推理时间。

使用ONNX部署服务的好处是可以在不同的平台上运行模型，例如Windows、Linux和Android等。此外，ONNX还支持多种深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch和MXNet等。但是，使用ONNX需要进行模型转换，并且可能会损失一些性能。

因此，您可以根据您的具体需求选择适合您的部署方式。如果您需要在多个平台上运行模型并且对性能要求不高，则可以考虑使用ONNX。如果您需要使用PyTorch框架提供的各种功能和工具并且对性能要求较高，则可以考虑使用Pipeline。