bytez/roshna-omer_whisper-small-kurdish-sorani-10 Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务

roshna-omer/whisper-small-Kurdish-Sorani-10 Docker镜像文档

镜像概述

本镜像封装了roshna-omer/whisper-small-Kurdish-Sorani-10模型，专为库尔德语（索拉尼语）自动语音识别（ASR）任务设计。基于Whisper模型架构优化，可将库尔德语语音音频转换为文本。镜像支持本地部署，提供灵活的配置选项，包括端口自定义、权重本地缓存及GPU加速，适用于需要处理库尔德语语音数据的应用场景。

核心功能与特性

• 专业语言支持：针对库尔德语（索拉尼语）优化的语音识别模型
• 容器化部署：通过Docker快速部署，简化环境配置
• 灵活端口配置：支持自定义服务端口，适应不同网络环境
• 本地权重缓存：可将模型权重保存至本地磁盘，避免重复下载
• GPU加速：支持NVIDIA GPU，提升推理性能
• 可配置设备策略：支持CPU、GPU或自动设备选择模式

使用场景

• 库尔德语语音数据转写与归档
• 本地化语音识别服务部署
• 库尔德语语音交互应用开发
• 语音内容分析与处理系统集成

使用方法

前置要求

1. 安装Docker环境
2. 获取Bytez API密钥：访问Bytez设置页面注册并获取API密钥

步骤1：拉取镜像

bash
docker pull bytez/roshna-omer_whisper-small-kurdish-sorani-10

步骤2：启动容器

基础配置（默认端口8000）

bash
docker run -it \
  -e KEY=YOUR_BYTEZ_API_KEY_HERE \
  -e PORT=8000 \
  -p 8000:8000 \
  bytez/roshna-omer_whisper-small-kurdish-sorani-10

自定义端口（例如端口80）

bash
docker run -it \
  -e KEY=YOUR_BYTEZ_API_KEY_HERE \
  -e PORT=80 \
  -p 80:80 \
  bytez/roshna-omer_whisper-small-kurdish-sorani-10

步骤3：发送推理请求

通过POST请求发送Base64编码的WAV音频数据：

bash
curl --location 'http://0.0.0.0:8000/run' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "b64AudioBufferWav": "INSERT_B64_WAV_AUDIO_HERE",
  "params": {
    "forward_params": {
      "language": "kurdish",
      "task": "transcribe"
    }
  }
}'

本地权重缓存配置

为避免重复下载模型权重，可将权重保存至本地目录：

bash
docker run -it \
  -v /PATH/TO/YOUR/CACHING/DIRECTORY:/server/model \
  -e HF_HOME=/server/model \
  -e KEY=YOUR_BYTEZ_API_KEY_HERE \
  -p 8000:8000 \
  -e PORT=8000 \
  bytez/roshna-omer_whisper-small-kurdish-sorani-10

示例（Linux系统）：

bash
docker run -it \
  -v /home/user/models:/server/model \
  -e HF_HOME=/server/model \
  -e KEY=YOUR_BYTEZ_API_KEY_HERE \
  -p 8000:8000 \
  -e PORT=8000 \
  bytez/roshna-omer_whisper-small-kurdish-sorani-10

GPU加速配置

确保已安装NVIDIA驱动和CUDA，添加--gpus all参数启用GPU支持：

bash
docker run -it \
  --gpus all \
  -e KEY=YOUR_BYTEZ_API_KEY_HERE \
  -p 8000:8000 \
  -e PORT=8000 \
  bytez/roshna-omer_whisper-small-kurdish-sorani-10

本地缓存+GPU加速组合配置

bash
docker run -it \
  --gpus all \
  -v /PATH/TO/YOUR/CACHING/DIRECTORY:/server/model \
  -e HF_HOME=/server/model \
  -e KEY=YOUR_BYTEZ_API_KEY_HERE \
  -p 8000:8000 \
  -e PORT=8000 \
  bytez/roshna-omer_whisper-small-kurdish-sorani-10

环境变量说明

模型参数详解

长度控制

• max_length (int, 可选): 生成 tokens 的最大长度，默认值：20
• max_new_tokens (int, 可选): 生成的新 tokens 最大数量（忽略提示中的 tokens）
• min_length (int, 可选): 生成序列的最小长度，默认值：0
• min_new_tokens (int, 可选): 生成的新 tokens 最小数量（忽略提示中的 tokens）
• early_stopping (bool/str, 可选): 控制基于波束搜索的停止条件，默认值：False
• max_time (float, 可选): 计算的最大时间限制

生成策略

• do_sample (bool, 可选): 是否使用采样而非贪婪解码，默认值：False
• num_beams (int, 可选): 波束搜索的波束数量，默认值：1
• num_beam_groups (int, 可选): 波束组数量（用于波束多样性），默认值：1
• penalty_alpha (float, 可选): 模型置信度与退化惩罚的平衡参数
• use_cache (bool, 可选): 是否使用缓存加速解码，默认值：True

Logits 操作

• temperature (float, 可选): 调制下一个 token 概率的温度值，默认值：1
• top_k (int, 可选): top-k 过滤保留的最高概率词汇 token 数量，默认值：50
• top_p (float, 可选): 累积概率达此值的最小 token 集，默认值：1
• typical_p (float, 可选): 局部典型性阈值，默认值：1
• epsilon_cutoff (float, 可选): 条件概率阈值，默认值：0
• eta_cutoff (float, 可选): Eta 采样阈值，默认值：0
• diversity_penalty (float, 可选): 波束组多样性惩罚，默认值：0
• repetition_penalty (float, 可选): 重复惩罚参数，默认值：1
• encoder_repetition_penalty (float, 可选): 编码器重复惩罚，默认值：1
• length_penalty (float, 可选): 长度惩罚指数，默认值：1
• no_repeat_ngram_size (int, 可选): 禁止重复的 ngram 大小，默认值：0
• bad_words_ids (List[List[int]], 可选): 禁止生成的 token ID 列表
• force_words_ids (List[List[int]], 可选): 强制生成的 token ID 列表
• renormalize_logits (bool, 可选): 是否重新归一化 logits，默认值：false
• constraints (List[Constraint], 可选): 自定义生成约束
• forced_bos_token_id (int, 可选): 强制的序列开始 token ID
• forced_eos_token_id (int/List[int], 可选): 强制的序列结束 token ID
• remove_invalid_values (bool, 可选): 是否移除无效值（nan/inf），默认值：false
• exponential_decay_length_penalty (tuple(int, float), 可选): 指数衰减长度惩罚
• suppress_tokens (List[int], 可选): 生成时抑制的 token 列表
• begin_suppress_tokens (List[int], 可选): 生成开始时抑制的 token 列表
• forced_decoder_ids (List[List[int]], 可选): 强制的解码器 token 映射
• sequence_bias (Dict[Tuple[int], float], 可选): 序列偏置字典
• guidance_scale (float, 可选): 分类器自由引导尺度，默认值：1
• low_memory (bool, 可选): 是否启用低内存模式，默认值：false

生成参数

• num_return_sequences (int, 可选): 每个输入返回的独立序列数，默认值：1
• output_attentions (bool, 可选): 是否返回注意力张量，默认值：false
• output_hidden_states (bool, 可选): 是否返回隐藏状态，默认值：false
• output_scores (bool, 可选): 是否返回预测分数，默认值：false
• output_logits (bool, 可选): 是否返回原始 logits，默认值：false
• return_dict_in_generate (bool, 可选): 是否返回 ModelOutput 对象，默认值：false

特殊 tokens

• pad_token_id (int, 可选): 填充 token ID
• bos_token_id (int, 可选): 序列开始 token ID
• eos_token_id (int/List[int], 可选): 序列结束 token ID

编码器-解码器生成参数

• encoder_no_repeat_ngram_size (int, 可选): 编码器输入中禁止重复的 ngram 大小，默认值：0
• decoder_start_token_id (int/List[int], 可选): 解码器开始 token ID

辅助生成参数

• num_assistant_tokens (int, 可选): 辅助模型生成的推测 token 数，默认值：5
• num_assistant_tokens_schedule (str, 可选): 辅助 token 调度策略，默认值：heuristic

缓存参数

• cache_implementation (str, 可选): 生成时使用的缓存实现，默认值：null

生成 kwargs

• generation_kwargs (object, 可选): 传递给 generate 函数的额外参数

完整参数列表参考 Hugging Face Transformers 文档

支持与帮助

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