我要评论whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一，毫无疑问，也是应用最广泛的模型。如果你想部署 whisper 模型，hugging face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 whisper 模型。但是，如果你还想叠加其它功能，如用于分辨不同说话人的说话人分割，或用于投机解码的辅助生成，事情就有点麻烦了。因为此时你需要将 whisper 和其他模型结合起来，但对外仍只发布一个 api。
- 推理终端https://hf.co/inference-endpoints/dedicated
本文，我们将使用推理终端的自定义回调函数来解决这一挑战，将其它把自动语音识别 (asr) 、说话人分割流水线以及投机解码串联起来并嵌入推理端点。这一设计主要受insanely fast whisper的启发，其使用了pyannote说话人分割模型。
- 自定义回调函数https://hf.co/docs/inference-endpoints/guides/customhandler
- insanely fast whisperhttps://github.com/vaibhavs10/insanely-fast-whisper#insanely-fast-whisper
- pyannotehttps://github.com/pyannote/pyannote-audio
我们也希望能通过这个例子展现出推理终端的灵活性以及其“万物皆可托管”的无限可能性。你可在此处找到我们的自定义回调函数的完整代码。请注意，终端在初始化时会安装整个代码库，因此如果你不喜欢将所有逻辑放在单个文件中的话，可以采用 handler.py 作为入口并调用代码库中的其他文件的方法。为清晰起见，本例分为以下几个文件:
- 代码示例https://hf.co/sergeipetrov/asrdiarization-handler/
- handler.py : 包含初始化和推理代码
- diarizationutils.py : 含所有说话人分割所需的预处理和后处理方法
- config.py : 含 modelsettings 和 inferenceconfig 。其中，modelsettings 定义流水线中用到的模型 (可配，无须使用所有模型)，而 inferenceconfig 定义默认的推理参数
从pytorch 2.2开始，sdpa 开箱即用支持 flash attention 2，因此本例使用 pytorch 2.2 以加速推理。
- pytorch 2.2https://pytorch.org/blog/pytorch2-2/
主要模块
下图展示了我们设计的方案的系统框图:
系统框图
在实现时，asr 和说话人分割流水线采用了模块化的方法，因此是可重用的。说话人分割流水线是基于 asr 的输出的，如果不需要说话人分割，则可以仅用 asr 的部分。我们建议使用pyannote 模型做说话人分割，该模型目前是开源模型中的 sota。
- pyannote 模型https://hf.co/pyannote/speaker-diarization-3.1
我们还使用了投机解码以加速模型推理。投机解码通过使用更小、更快的模型来打草稿，再由更大的模型来验证，从而实现加速。具体请参阅这篇精彩的博文以详细了解如何对 whisper 模型使用投机解码。
- 使用推测解码使 whisper 实现 2 倍的推理加速https://hf.co/blog/zh/whisper-speculative-decoding
投机解码有如下两个限制:
- 辅助模型和主模型的解码器的架构应相同
- 在很多实现中，batch size 须为 1
在评估是否使用投机解码时，请务必考虑上述因素。根据实际用例不同，有可能支持较大 batch size 带来的收益比投机解码更大。如果你不想使用辅助模型，只需将配置中的 assistantmodel 置为 none 即可。
如果你决定使用辅助模型，distil-whisper是一个不错的 whisper 辅助模型候选。
- distil-whisperhttps://hf.co/distil-whisper
创建一个自己的终端
上手很简单，用代码库拷贝神器拷贝一个现有的带自定义回调函数的代码库。
- 代码库拷贝神器https://hf.co/spaces/huggingface-projects/repoduplicator
- 自定义回调函数https://hf.co/sergeipetrov/asrdiarization-handler/blob/main/handler.py
以下是其 handler.py 中的模型加载部分:
然后，你可以根据需要定制流水线。config.py 文件中的 modelsettings 包含了流水线的初始化参数，并定义了推理期间要使用的模型:
如果你用的是自定义容器或是自定义推理回调函数的话，你还可以通过设置相应的环境变量来调整参数，你可通过pydantic来达成此目的。要在构建期间将环境变量传入容器，你须通过 api 调用 (而不是通过 gui) 创建终端。
- pydantichttps://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydanticsettings/
你还可以在代码中硬编码模型名，而不将其作为环境变量传入，但 请注意，说话人分割流水线需要显式地传入 hf 令牌 (hftoken )。出于安全考量，我们不允许对令牌进行硬编码，这意味着你必须通过 api 调用创建终端才能使用说话人分割模型。
提醒一下，所有与说话人分割相关的预处理和后处理工具程序都在 diarizationutils.py 中。
该方案中，唯一必选的组件是 asr 模型。可选项是: 1) 投机解码，你可指定一个辅助模型用于此; 2) 说话人分割模型，可用于对转录文本按说话人进行分割。
部署至推理终端
如果仅需 asr 组件，你可以在 config.py 中指定 asrmodel 和/或 assistantmodel ，并单击按钮直接部署:
一键部署
如要使用环境变量来配置推理终端托管的容器，你需要用api以编程方式创建终端。下面给出了一个示例:
- api 地址https://api.endpoints.huggingface.cloud/#post-/v2/endpoint/-namespace-
何时使用辅助模型
为了更好地了解辅助模型的收益情况，我们使用k6进行了一系列基准测试，如下:
- k6https://k6.io/docs/
如你所见，当音频较短 (batch size 为 1) 时，辅助生成能带来显著的性能提升。如果音频很长，推理系统会自动将其切成多 batch，此时由于上文述及的限制，投机解码可能会拖慢推理。
推理参数
所有推理参数都在 config.py 中:
当然，你可根据需要添加或删除参数。与说话者数量相关的参数是给说话人分割流水线的，其他所有参数主要用于 asr 流水线。samplingrate 表示要处理的音频的采样率，用于预处理环节; assisted 标志告诉流水线是否使用投机解码。请记住，辅助生成的 batchsize 必须设置为 1。
请求格式
服务一旦部署，用户就可将音频与推理参数一起组成请求包发送至推理终端，如下所示 (python):
这里的 “parameters” 字段是一个字典，其中包含你想调整的所有 inferenceconfig 参数。请注意，我们会忽略 inferenceconfig 中没有的参数。
你还可以使用inferenceclient类，或其异步版来发送请求:
- inferenceclienthttps://hf.co/docs/huggingfacehub/en/packagereference/inferenceclient#huggingfacehub.inferenceclient
- 异步版https://hf.co/docs/huggingfacehub/en/packagereference/inferenceclient#huggingfacehub.asyncinferenceclient
总结
本文讨论了如何使用 hugging face 推理终端搭建模块化的 “asr + 说话人分割 + 投机解码”工作流。该方案使用了模块化的设计，使用户可以根据需要轻松配置并调整流水线，并轻松地将其部署至推理终端！更幸运的是，我们能够基于社区提供的优秀公开模型及工具实现我们的方案:
- openai 的一系列whisperhttps://hf.co/openai/whisper-large-v3模型
- pyannote 的说话人分割模型https://hf.co/pyannote/speaker-diarization-3.1
- insanely fast whisper 代码库https://github.com/vaibhavs10/insanely-fast-whisper/tree/main，这是本文的主要灵感来源
本文相关的代码已上传至这个代码库中，其中包含了本文论及的流水线及其服务端代码 (fastapi + uvicorn)。如果你想根据本文的方案进一步进行定制或将其托管到其他地方，这个代码库可能会派上用场。
- fast whisper server 代码库https://github.com/plaggy/fast-whisper-server
如何学习ai大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的ai知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的ai大模型资料包括ai大模型入门学习思维导图、精品ai大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 ai 学习资料已经上传csdn，朋友们如果需要可以微信扫描下方csdn官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
一、全套agi大模型学习路线
ai大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！
二、640套ai大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了ai大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对ai大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、ai大模型经典pdf籍
随着人工智能技术的飞速发展，ai大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如gpt-3、bert、xlnet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些pdf籍就是非常不错的学习资源。
四、ai大模型商业化落地方案
作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。
发表评论