在modelscope-funasr如果使用GPU的话这个编译需要改什么？

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三分钟热度的鱼 2024-08-21 20:11:22 193 版权

阿里云 AI 助理回答

在ModelScope-FunASR中使用GPU进行编译时，需要对环境和配置进行一些调整以确保能够充分利用GPU的计算能力。以下是具体的操作步骤和注意事项：

在使用GPU之前，请确保您的环境满足以下条件： - Python版本：需要安装Python 3.7或更高版本。 - PyTorch版本：FunASR依赖于PyTorch，因此需要安装支持GPU的PyTorch版本。可以通过以下命令安装支持CUDA的PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

注意：请根据您的CUDA版本选择合适的PyTorch安装命令。例如，cu118表示CUDA 11.8版本。如果不确定CUDA版本，可以运行nvidia-smi命令查看。

按照以下步骤安装FunASR并启用GPU支持： 1. 克隆代码仓库：

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

安装依赖包：在安装依赖时，确保所有依赖都支持GPU加速。运行以下命令安装依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
安装FunClip： FunClip是FunASR中的语音合成工具包，支持GPU加速。通过以下命令安装：
```
pip install funasr[clip]
```
验证安装：安装完成后，运行以下命令验证FunClip是否成功安装并支持GPU：
```
python -c "import funasr.utils.cli_utils; funasr.utils.cli_utils.print_info()"
```
如果输出显示FunClip已成功安装，并且PyTorch检测到可用的GPU，则说明配置正确。

在使用FunASR时，默认情况下会自动检测并使用可用的GPU。如果需要手动指定GPU设备或调整相关参数，可以参考以下方法：

设置环境变量：在运行脚本前，可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用的GPU设备。例如：
```
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
```
上述命令表示仅使用编号为0的GPU。
修改启动脚本：如果您使用的是自定义启动脚本（如server.py），可以在脚本中添加以下代码以确保模型加载到GPU上：
```
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
```
调整推理参数：在调用FunASR的推理接口时，可以通过参数指定使用GPU。例如：
```
from funasr import AutoModel

model = AutoModel(model="your_model_name", device="cuda")
```