modelscope-funasr这个是啥问题呀？

根据您提供的日志信息和问题描述，modelscope-funasr 的问题可能与以下情况有关：您在操作过程中不小心删除了 modelscope 下的某些模型文件或配置文件，导致系统无法正确加载预处理器（preprocessor）相关的配置。以下是详细分析和解决方法：

问题分析

1. 日志中的关键警告信息：

   • WARNING - No preprocessor field found in cfg.
     表明在模型的配置文件中未找到预处理器字段。
   • WARNING - No val key and type key found in preprocessor domain of configuration.json file.
     表明配置文件中缺少 val 和 type 字段，这些字段通常用于定义预处理器的行为。
   • WARNING - Cannot find available config to build preprocessor at mode inference.
     表明在推理模式下，系统无法根据现有配置构建预处理器。
   • WARNING - No preprocessor key ('generic-asr', 'auto-speech-recognition') found in PREPROCESSOR_MAP.
     表明系统在预处理器映射表中找不到与任务类型（如自动语音识别）匹配的预处理器。

2. 可能的原因：

   • 您删除了 modelscope 目录下的某些模型文件或配置文件，导致系统无法加载完整的模型结构。
   • 配置文件（如 configuration.json）被修改或损坏，导致预处理器相关字段缺失。
   • 环境变量或依赖包未正确安装，导致系统无法正常解析模型配置。

解决方案

步骤 1：检查并恢复模型文件

• 如果您删除了 modelscope 下的模型文件，请重新下载对应的模型文件。
• 使用以下命令重新克隆 ModelScope-FunASR 的代码仓库，并确保模型文件完整：

  git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
  cd FunASR
  

• 安装依赖包：

  pip install -r requirements.txt
  pip install funasr[clip]
  

步骤 2：验证模型完整性

• 检查模型目录是否包含以下关键文件：
  • configuration.json：模型的配置文件。
  • pytorch_model.bin 或其他权重文件：模型的核心参数。
  • preprocessor_config.json：预处理器的配置文件。
• 如果缺少上述文件，请从官方模型库重新下载对应模型。

步骤 3：修复配置文件

• 打开 configuration.json 文件，确保其包含以下字段：

  {
  "model_dir": "/path/to/model",
  "preprocessor": {
    "val": "value",
    "type": "type_value"
  }
  }
  

• 如果 preprocessor 字段缺失，请参考官方文档补充完整配置。

步骤 4：重新初始化模型

• 在代码中重新初始化模型时，确保路径指向正确的模型目录。例如：

  from modelscope.pipelines import pipeline
  from modelscope.utils.constant import Tasks
  
  model_dir = "/mnt/zgl/envs/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch"
  inference_pipeline = pipeline(task=Tasks.auto_speech_recognition, model=model_dir)
  

步骤 5：验证环境依赖

• 确保您的 Python 版本为 3.7 或更高版本。
• 检查是否安装了所有必要的依赖包：

  pip list | grep torch
  pip list | grep funasr
  

• 如果依赖包版本不匹配，请升级到最新版本：

  pip install --upgrade torch torchvision funasr
  

重要提醒

• 备份模型文件：在操作前，请务必备份现有的模型文件，避免误删导致不可逆的问题。
• 检查日志输出：如果问题仍未解决，请仔细检查日志输出，定位具体的错误来源。
• 联系技术支持：如果问题复杂且无法自行解决，建议联系阿里云技术支持团队获取进一步帮助。

通过以上步骤，您应该能够解决 modelscope-funasr 的问题并恢复正常运行。如果仍有疑问，请提供更多上下文信息以便进一步分析。