基于 GPT-OSS 的成人自考口语评测 API 开发全记录

1️⃣ 需求与指标

在项目启动前，我们设定了核心指标：

字错率（WER）< 5%
响应延迟 < 800 ms
高可用、可扩展

这些指标将贯穿整个开发和测试流程。

2️⃣ 数据准备

准备训练数据是关键步骤，我们使用了 1k 条自考口语音频，并进行了人工标注，包括：

正确发音文本
音频对应分数
常见错误类型标注

数据格式如下（示例）：

json 复制代码

{
  "audio_path": "audio001.wav",
  "transcript": "I like programming",
  "score": 95
}

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数据质量直接影响模型评分准确性，确保标注一致性。

3️⃣ 模型微调（LoRA + Adapter）

使用 GPT-OSS 开源权重，进行微调以适配自考口语场景。核心步骤：

python 复制代码

from gpt_oss import GPTModel
from lora_adapter import LoRAAdapter

model = GPTModel.from_pretrained("gpt-oss-base")
adapter = LoRAAdapter(model)
adapter.train(train_dataset, epochs=3, lr=1e-4)
model.save_pretrained("fine_tuned_gpt_oss")

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微调后模型可识别发音错误并生成评分，零成本替代收费 API。

4️⃣ 评测指标计算

计算模型评测指标，确保满足目标：

python 复制代码

from sklearn.metrics import accuracy_score

pred_scores = model.predict(test_dataset)
wer = calculate_wer(pred_scores, test_dataset.labels)
print(f"WER: {wer}%")

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字错率 < 5%，评测结果可靠。

5️⃣ FastAPI 部署

使用 FastAPI 部署口语评测 API，实现即时评分服务：

python 复制代码

from fastapi import FastAPI, UploadFile

app = FastAPI()

@app.post("/evaluate")
async def evaluate_audio(file: UploadFile):
    audio = await file.read()
    score = model.predict(audio)
    return {"score": score}

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支持高并发请求，延迟 < 800ms。

6️⃣ 压测与日志

进行压力测试，记录日志，确保系统稳定性：

bash 复制代码

ab -n 1000 -c 50 http://localhost:8000/evaluate

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日志记录示例：

复制代码

2025-08-29 12:00:01 INFO Request processed in 450 ms, score=92

确保生产环境可靠运行。

总结与引流

本文详细介绍了 GPT-OSS + 自考AI客服口语评测 API 的开发流程，包括数据准备、模型微调、部署与压测。

💡 完整代码已托管至官网，欢迎 Star ：GPT-OSS 模型优化成人自考 AI 客服口语评测 API，3 天落地