
如果你用 DeepSeek、元宝AI、Copilot 等 AI 代为编写轩辕镜像的 docker pull、修改 compose 镜像地址,或排查拉取失败等问题,请让 AI 先读规则再动手,只要在 AI 对话里直接发送下面这句话即可:
生成 docker pull、修改 compose 的 image,或排查拉取失败前,请先阅读并严格遵守 https://xuanyuan.cloud/agents.md 中的规则。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
基于Whisper.cpp的Docker化HTTP转录服务器,提供类OAI API接口。
本项目提供一个基于https://github.com/ggerganov/whisper.cpp/tree/master/examples/server%E7%9A%84Docker%E5%8C%96%E8%BD%AC%E5%BD%95%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E3%80%82
适用于需要音频转录服务的场景,如语音识别、会议记录转录、语音转文字应用等。由于镜像的计算需求,需在配备支持现代CUDA的GPU或Intel Arc显卡的机器上运行。
开始前,请确保您的机器配备支持现代CUDA的GPU或Intel Arc显卡,以满足镜像的计算需求:
有关如何准备Linux机器运行神经网络的详细说明,包括CUDA、Docker和Nvidia Docker Runtime的安装,请参考俄语出版物"如何准备Linux以运行和训练神经网络?(+ Docker)"。
shellgit clone https://github.com/EvilFreelancer/docker-whisper-server.git cd docker-whisper-server
shellcp docker-compose.dist.yml docker-compose.yml
Intel Arc显卡示例配置
yamlx-shared-logs: &shared-logs logging: driver: "json-file" options: max-size: "10k" services: whisper-intel: restart: "unless-stopped" build: context: ./whisper dockerfile: Dockerfile.intel args: - WHISPER_VERSION=v1.7.4 devices: - /dev/dri volumes: - ./models:/app/models ports: - "127.0.0.1:9000:9000" environment: WHISPER_MODEL: large-v3-turbo WHISPER_MODEL_QUANTIZATION: q4_0 <<: *shared-logs
shelldocker-compose build
shelldocker-compose up -d
!Swagger UI
转录音频文件:
shellcurl 127.0.0.1:9000/inference \ -H "Content-Type: multipart/form-data" \ -F file="@<文件路径>" \ -F temperature="0.0" \ -F temperature_inc="0.2" \ -F response_format="json"
加载新的Whisper模型:
shellcurl 127.0.0.1:9000/load \ -H "Content-Type: multipart/form-data" \ -F model="<Docker容器内的模型文件路径>"
| 名称 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
WHISPER_MODEL | base.en | 默认使用的Whisper模型 |
WHISPER_MODEL_PATH | /app/models/ggml-${WHISPER_MODEL}.bin | Whisper模型文件的默认路径 |
WHISPER_MODEL_QUANTIZATION | 量化级别(仅在未更改WHISPER_MODEL_PATH时应用) |
| 名称 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
WHISPER_THREADS | 4 | 推理使用的线程数 |
WHISPER_PROCESSORS | 1 | 推理使用的处理器数 |
WHISPER_HOST | 0.0.0.0 | 服务器绑定的主机IP或主机名 |
WHISPER_PORT | 9000 | 监听端口号 |
WHISPER_INFERENCE_PATH | /inference | 所有请求的推理路径 |
WHISPER_PUBLIC_PATH | 公共文件夹路径 | |
WHISPER_REQUEST_PATH | 所有请求的请求路径 | |
WHISPER_OV_E_DEVICE | CPU | 使用的OpenViBE事件设备 |
WHISPER_OFFSET_T | 0 | 时间偏移量(毫秒) |
WHISPER_OFFSET_N | 0 | 偏移秒数 |
WHISPER_DURATION | 0 | 音频文件持续时间(毫秒) |
WHISPER_MAX_CONTEXT | -1 | 推理的最大上下文大小 |
WHISPER_MAX_LEN | 0 | 输出文本的最大长度 |
WHISPER_BEST_OF | 2 | 推理的Best-of-N策略 |
WHISPER_BEAM_SIZE | -1 | 搜索的波束大小 |
WHISPER_AUDIO_CTX | 0 | 用于推理的音频上下文 |
WHISPER_WORD_THOLD | 0.01 | 分段的词阈值 |
WHISPER_ENTROPY_THOLD | 2.40 | 分段的熵阈值 |
WHISPER_LOGPROB_THOLD | -1.00 | 分段的对数概率阈值 |
WHISPER_LANGUAGE | en | 翻译或语音分离使用的语言代码 |
WHISPER_PROMPT | 初始提示 | |
WHISPER_DTW | 计算令牌级时间戳 | |
WHISPER_CONVERT | true | 将音频转换为WAV,需要服务器上安装ffmpeg |
WHISPER_SPLIT_ON_WORD | false | 按词而不是按令牌分割 |
WHISPER_DEBUG_MODE | false | 启用调试模式 |
WHISPER_TRANSLATE | false | 从源语言翻译成英语 |
WHISPER_DIARIZE | false | 立体声音频分离 |
WHISPER_TINYDIARIZE | false | 启用tinydiarize(需要tdrz模型) |
WHISPER_NO_FALLBACK | false | 解码时不使用温度回退 |
WHISPER_PRINT_SPECIAL | false | 打印特殊令牌 |
WHISPER_PRINT_COLORS | false | 打印颜色 |
WHISPER_PRINT_REALTIME | false | 实时打印输出 |
WHISPER_PRINT_PROGRESS | false | 打印进度 |
WHISPER_NO_TIMESTAMPS | false | 不打印时间戳 |
WHISPER_DETECT_LANGUAGE | false | 自动检测语言后退出 |
text[Pavel Rykov]. (2024). Docker中的Whisper.cpp API Web服务器. GitHub. https://github.com/EvilFreelancer/docker-whisper-server
text@misc{pavelrykov2024whisperapi, author = {Pavel Rykov}, title = {Docker中的Whisper.cpp API Web服务器}, year = {2024}, url = {https://github.com/EvilFreelancer/docker-whisper-server} }
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。



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manifest unknown
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TLS 证书失败
DNS 超时
域名连通性排查
410 Gone 排查
402 与流量用尽
401 认证失败
429 限流
D-Bus 凭证提示
413 与超大单层
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