SenseVoice 离线部署指南(Xinference Docker v1.12)

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)

  1. 访问 http://localhost:9998/
  2. 找到 SenseVoice 模型,点击"加载"
  3. 在配置页面中,滚动到页面底部
  4. 找到 "Additional parameters passed to the inference engine" 部分
  5. 点击旁边的 "+" 图标添加参数
  6. 添加键值对:
    • Key : vad_model
    • Value : /models/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch
  7. 点击"提交"或"加载"按钮

方法 2:通过 API

bash 复制代码
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 复制代码
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 复制代码
# 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
相关推荐
Wpa.wk10 小时前
容器编排 - 了解K8s(pod, deployment,service,lable等概念)
经验分享·测试工具·docker·云原生·容器·kubernetes
何中应10 小时前
vmware的linux虚拟机如何设置以命令行方式启动
linux·运维·服务器
江畔何人初10 小时前
kubernet与docker的关系
linux·运维·云原生
阿杰学AI10 小时前
AI核心知识78——大语言模型之CLM(简洁且通俗易懂版)
人工智能·算法·ai·语言模型·rag·clm·语境化语言模型
bubuly11 小时前
软件开发全流程注意事项:从需求到运维的全方位指南
大数据·运维·数据库
xuefuhe12 小时前
Kubernetes基础入门4 应用的扩展与收缩
云原生·容器·kubernetes
j_xxx404_12 小时前
Linux:进程程序替换
linux·运维·服务器
RisunJan12 小时前
Linux命令-lnstat(快速查找文件和目录)
linux·运维·服务器
这是个栗子12 小时前
AI辅助编程(二) - 通译千问
前端·ai·通译千问
Ryan老房13 小时前
开源vs商业-数据标注工具的选择困境
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·ai