如果采用GPU推理，在目前modelscope-funasr发布的版本基础上，还有哪些工作？

关于服务部署和中文流式推理在 GPU 推理场景下的问题，以下是详细解答：

1. 基于 ModelScope-FunASR 的 GPU 推理工作内容

如果要在目前 ModelScope-FunASR 发布的版本基础上实现 GPU 推理，并支持中文流式推理，可能需要完成以下工作：

1.1 模型优化与适配

• 模型微调：确保 FunASR 模型已经针对中文流式推理任务进行了充分的微调。如果没有现成的预训练模型，需要基于公开数据集或自定义数据集进行微调。
• 显存优化：FunASR 模型可能对显存需求较高，建议通过量化（如 FP16 或 INT8）或剪枝技术降低显存占用，从而更好地适配 GPU 共享调度能力。

1.2 部署环境准备

• GPU 资源分配：使用 ACK 集群 Pro 版创建 Kubernetes 环境，并挂载 NAS 存储卷用于存放模型文件和推理数据。
• 镜像配置：选择适合 FunASR 的推理镜像（如 PyTorch 或 TensorFlow 镜像），并确保镜像中包含所有必要的依赖库（如 funasr 和 torch）。
• 存储卷挂载：为目标集群配置存储卷 PV 和 PVC，将模型文件挂载到推理容器中。例如，可以使用 OSS 存储卷挂载模型路径。

1.3 推理服务启动

• 命令行工具 Arena：通过 Arena 工具快速提交推理任务。示例命令如下：

  arena serve kserve \
  -name=funasr-gpu \
  -image=<ServingImageUri> \
  -gpumemory=6 \
  -cpu=3 \
  -memory=8Gi \
  -data="llm-model:/mnt/models/funasr" \
  "python3 -m funasr.entrypoints.api_server -port 8080"
  

  • 参数说明：
  • -gpumemory：指定每个推理服务所需的显存大小。
  • -data：挂载模型文件路径。
  • api_server：启动 FunASR 的推理服务。

1.4 流式推理支持

• 流式接口开发：FunASR 默认可能不支持流式推理，需要开发或集成流式处理模块。可以通过 WebSocket 或 gRPC 实现流式数据传输。
• 性能调优：针对流式推理场景，优化模型的延迟和吞吐量，确保实时性。

2. 仅使用 Runtime SDK 是否已支持？

根据现有资料，ModelScope 提供了 Runtime SDK，但其是否完全支持 FunASR 的 GPU 推理和中文流式推理，取决于以下条件：

2.1 支持的功能

• 模型加载与推理：Runtime SDK 支持从 ModelScope 下载模型并加载到 GPU 上进行推理。例如，可以通过设置 MODEL_ID 参数加载 FunASR 模型。
• 基础推理能力：SDK 提供了基本的推理接口，能够处理批量输入数据。

2.2 不足之处

• 流式推理支持有限：Runtime SDK 可能未直接提供流式推理功能，需要开发者自行实现流式数据处理逻辑。
• 显存管理：SDK 本身不提供显存隔离或共享调度能力，需依赖底层 Kubernetes 或云原生 AI 套件的支持。

2.3 解决方案

• 如果仅使用 Runtime SDK，建议结合以下方法：
  • 手动实现流式接口：基于 SDK 提供的基础推理能力，开发流式数据处理模块。
  • 显存优化：通过模型量化或分块推理技术降低显存占用。

3. 总结与建议

• 如果需要完整的 GPU 推理和中文流式推理支持，建议基于 ACK 集群和云原生 AI 套件进行部署，并结合 FunASR 的官方文档进行适配。
• 如果仅使用 Runtime SDK，则需要额外开发流式推理模块，并注意显存管理问题。

希望以上信息对您有所帮助！如有进一步问题，请随时提问。