modelscope-funasr这个怎么解决？

ModelScope-Funasr可以在没有CUDA的情况下仅使用CPU运行，但您需要确保已经正确安装了相应的依赖库。

首先，您需要确认您的系统中已经安装了PyTorch，并且是支持GPU的版本。如果您希望利用CUDA加速，可以在创建Pipeline对象时，指定device参数为"cuda"。例如：pipeline(Tasks.auto_speech_recognition, model='yeyupiaoling/speech_paraformer-large-eres2-large-vad-punc-spk_asr_nat-zh-cn', device='cuda')。这样可以在GPU上执行模型推理。

其次，如果您遇到了无法使用GPU进行预测的问题，可能是因为没有安装PyTorch或者是与其他库版本不兼容。您可以尝试安装GPU版本的PyTorch，并确保其与CUDA版本相匹配。安装过程中，请根据您的CUDA版本选择合适的PyTorch版本进行安装。

此外，如果在运行时出现模块未找到的问题，您可能需要安装对应的模块。例如，如果您收到了关于某个特定库的报错，您应该尝试安装该库以解决问题。

综上所述，虽然ModelScope-Funasr可以不使用CUDA而仅用CPU运行，但为了获得更好的性能，建议安装并使用CUDA。在安装和运行过程中，请确保所有必要的依赖库都已正确安装，并且与您的系统和硬件兼容。