modelscope-funasr的量化模型和不量化差别多大呢？怎么使用非量化模型呢？

量化模型和非量化模型的主要区别在于精度和速度。量化模型通过减少模型中参数的数量，从而减小了模型的大小和计算量，进而提高了运行速度，但这可能会牺牲一部分精度。相反，非量化模型的参数更多，因此可以提供更高的精度，但相应地需要更多的计算资源和时间。

对于如何使用非量化模型，您可以使用modelscope-sdk将模型下载到本地进行推理。此外，FunASR提供了多种功能，包括语音识别（ASR）、语音端点检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人分离和多人对话语音识别等。您可以根据自己的需求选择相应的功能。

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。

基本没差别。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”