modelscope-funasr有没有什么办法去处理一下？

在使用ModelScope-Funasr进行语音识别时，如果没有model.onnx和model_quant.onnx文件，确实可能会遇到无法直接使用现有服务端调用模型的问题。以下是一些建议来解决这个问题：

1. 检查模型文件：确认您下载的模型包是否完整，有时候可能因为网络或其他原因导致文件没有完全下载。如果是分角色语音识别，还需要确保您的音频文件格式和长度符合模型的要求。
2. 查找替代方案：如果确实缺少某些文件，可以尝试联系ModelScope-Funasr的技术支持或社区，询问是否有替代的解决方案或者是否可以提供缺失的文件。
3. 更新模型版本：如果您使用的是较旧版本的模型，可能需要更新到最新版本，新版本的模型通常会修复旧版本中的问题，并可能包含所需的文件。
4. 自定义模型：如果上述方法都无法解决问题，您可能需要自己构建模型，并生成所需的onnx文件。这通常需要一定的机器学习知识和技术能力。
5. 寻求帮助：加入ModelScope-Funasr的社区交流群，向其他开发者寻求帮助，他们可能遇到过类似的问题并找到了解决方案。
6. 关注官方信息：密切关注ModelScope-Funasr的官方发布信息，了解是否有关于模型文件更新或者新的使用指南。

总之，请根据实际情况尝试上述建议，希望能够帮助您解决ModelScope-Funasr模型在没有model.onnx和model_quant.onnx文件时的服务端调用问题。如果问题依然存在，建议直接联系技术支持获取更专业的指导。

在使用ModelScope-Funasr时，如果遇到没有model.onnx和model_quant.onnx文件的情况，可以尝试以下方法来处理：

1. 检查模型导出：确保您已经按照ModelScope-Funasr的文档指引正确导出了模型。通常，模型需要先在训练平台上训练好，然后导出为ONNX格式，这样才能被Funasr服务端调用。
2. 量化模型：如果原始模型没有经过量化，您可能需要自行进行量化操作。量化可以减小模型大小并提高推理效率，但可能会对模型性能造成一定影响。您可以查找相关的量化工具或脚本来处理模型。
3. 生成ONNX文件：如果您手头有PyTorch模型，可以使用PyTorch提供的转换工具将模型转换为ONNX格式。这通常涉及到设置模型为评估模式（eval()），定义输入输出尺寸，然后使用torch.onnx.export()函数进行导出。
4. 查阅官方文档：建议详细阅读ModelScope-Funasr的官方文档或GitHub仓库，以获取关于如何生成和使用ONNX模型的最新信息和指导。
5. 社区支持：如果官方文档中没有提供足够的信息，您可以尝试在ModelScope-Funasr的社区论坛或GitHub仓库中寻求帮助，其他用户可能遇到过类似的问题并找到了解决方案。
6. 联系技术支持：如果上述方法都无法解决问题，您可以考虑联系ModelScope-Funasr的技术支持团队，他们可能会提供更专业的指导和支持。

总的来说，通过上述方法，您应该能够找到合适的解决方案来处理没有model.onnx和model_quant.onnx文件的问题，并成功在Funasr服务端调用模型。

你去runtime/目录里面去看看
此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”