paddlecloud/paddlespeech
时间: 2023-10-20 07:06:51 浏览: 40
paddlecloud/paddlespeech是一个PaddleSpeech的Docker镜像,用于部署PaddleSpeech Web服务。可以通过以下步骤来使用该镜像:
1. 首先,从官方Docker Hub拉取环境。根据你的需求选择GPU版本或CPU版本进行拉取:
- GPU版本:`docker pull paddlecloud/paddlespeech:develop-gpu-cuda10.2-cudnn7-latest`
- CPU版本:`docker pull paddlecloud/paddlespeech:develop-cpu-latest`
2. 拉取完成后,启动容器并分派端口。使用以下命令启动容器:
- GPU推理:`docker run -v $PWD:/mnt -p 8888:8888 --gpus all -it 镜像名:标签名 /bin/bash`
- CPU推理:`docker run -v $PWD:/mnt -p 8888:8888 -it 镜像名:标签名 /bin/bash`
其中,8888为docker分配映射的端口。
3. 接下来,安装自然语言处理工具库NLTK。有两种方法可供选择:
- 方法一:使用nltk自带的download()下载,但由于国内网络问题,可能会失败。在python环境下执行以下命令:
```python
import nltk
nltk.download()
```
- 方法二:手动下载所需包并安装。可以从官方网站下载并手动安装。
4. 下载语音指令所需模型。在`speech_server`目录下创建`source/model`文件夹,并在该文件夹下下载所需的模型:
```shell
cd speech_server
mkdir -p source/model
cd source/model
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/applications/speech-cmd-analysis/finetune/model_state.pdparams
cd ../../../
```
5. 更新PaddlePaddle版本。根据你的需求选择CPU版本或GPU版本进行更新:
- CPU版本:`pip uninstall paddlepaddle && pip install paddlepaddle`
- GPU版本:`pip uninstall paddlepaddle-gpu && pip install paddlepaddle-gpu`
6. 启动后端服务。进入`speech_server`目录,并使用以下命令启动服务,并指定与之前容器映射的端口一致:
```shell
cd speech_server
python main.py --port 8888
```
7. 最后,安装前端环境。在你要启动前端服务的设备上安装以下依赖:
- 安装nvm:`git clone https://github.com/nvm-sh/nvm.git && bash install.sh nvm`
- 安装node.js:`nvm install stable`
以上是使用paddlecloud/paddlespeech镜像部署PaddleSpeech Web服务的步骤。