SenseVoice 离线部署指南(Xinference Docker v1.12)
前提条件
- ✅ Xinference Docker 容器已部署(版本 v1.12)
- ✅ SenseVoice 模型已下载并挂载到
/models目录 - ✅ FSMN-VAD 模型已下载,路径:
/models/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch
加载 SenseVoice 模型
方法 1:通过 Web UI(推荐)
- 访问
http://localhost:9998/ - 找到 SenseVoice 模型,点击"加载"
- 在配置页面中,滚动到页面底部
- 找到 "Additional parameters passed to the inference engine" 部分
- 点击旁边的 "+" 图标添加参数
- 添加键值对:
- Key :
vad_model - Value :
/models/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch
- Key :
- 点击"提交"或"加载"按钮
方法 2:通过 API
bash
curl -X POST "http://localhost:9998/v1/models" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model_name": "SenseVoiceSmall",
"model_type": "audio",
"model_format": "pytorch",
"model_uid": "sensevoice-small",
"quantization": null,
"extra": {
"vad_model": "/models/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch"
}
}'
方法 3:通过命令行
bash
docker exec -it xinference bash
xinference-cli load \
--model-name SenseVoiceSmall \
--model-type audio \
--extra '{"vad_model": "/models/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch"}'
验证
bash
# 检查模型状态
curl http://localhost:9998/v1/models
# 查看容器日志
docker logs xinference | grep -i "sensevoice\|vad\|error"
常见问题
模型加载失败?
- 确认 VAD 模型路径:
docker exec xinference ls -lh /models/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/ - 检查容器日志:
docker logs xinference
VAD 功能不可用?
- 确认
vad_model参数值正确:/models/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch