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whisper-server

evilfreelancer/whisper-server

evilfreelancer

Docker化的Whisper.cpp HTTP转录服务器,提供类OAI API接口,支持音频转录,可通过环境变量配置,自动转换音频格式、下载模型及量化处理。

1 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:evilfreelancer仓库类型:镜像最近更新:1 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

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。

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Docker中的Whisper.cpp API Web服务器

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

核心功能和特性

  • Docker化的whisper.cpp HTTP服务器,用于音频转录
  • 通过环境变量进行配置
  • 自动将音频转换为WAV格式
  • 启动时自动下载所需模型
  • 可在启动时将任何Whisper模型量化为所需类型

使用场景和适用范围

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。

系统要求

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:

  • Nvidia GPU / Intel Arc显卡
  • CUDA / oneAPI
  • Docker
  • Docker Compose
  • Nvidia Docker Runtime(仅Nvidia)

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)"。

安装和使用方法

1. 克隆仓库并切换到源码根目录

shell
git clone https://github.com/EvilFreelancer/docker-whisper-server.git
cd docker-whisper-server

2. 复制提供的Docker Compose模板

shell
cp docker-compose.dist.yml docker-compose.yml

Intel Arc显卡示例配置

yaml
x-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

3. 构建Docker镜像

shell
docker-compose build

4. 启动服务

shell
docker-compose up -d

5. 在浏览器中访问 http://localhost:8080

!Swagger UI

API端点

/inference

转录音频文件:

shell
curl 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"

/load

加载新的Whisper模型:

shell
curl 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>"

环境变量

基本配置

名称默认值描述
WHISPER_MODELbase.en默认使用的Whisper模型
WHISPER_MODEL_PATH/app/models/ggml-${WHISPER_MODEL}.binWhisper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)
高级配置
名称默认值描述
WHISPER_THREADS4推理使用的线程数
WHISPER_PROCESSORS1推理使用的处理器数
WHISPER_HOST0.0.0.0服务器绑定的主机IP或主机名
WHISPER_PORT9000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_DEVICECPU使用的OpenViBE事件设备
WHISPER_OFFSET_T0时间偏移量(毫秒)
WHISPER_OFFSET_N0偏移秒数
WHISPER_DURATION0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_LEN0输出文本的最大长度
WHISPER_BEST_OF2推理的Best-of-N策略
WHISPER_BEAM_SIZE-1搜索的波束大小
WHISPER_AUDIO_CTX0用于推理的音频上下文
WHISPER_WORD_THOLD0.01分段的词阈值
WHISPER_ENTROPY_THOLD2.40分段的熵阈值
WHISPER_LOGPROB_THOLD-1.00分段的对数概率阈值
WHISPER_LANGUAGEen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_CONVERTtrue将音频转换为WAV,需要服务器上安装ffmpeg
WHISPER_SPLIT_ON_WORDfalse按词而不是按令牌分割
WHISPER_DEBUG_MODEfalse启用调试模式
WHISPER_TRANSLATEfalse从源语言翻译成英语
WHISPER_DIARIZEfalse立体声音频分离
WHISPER_TINYDIARIZEfalse启用tinydiarize(需要tdrz模型)
WHISPER_NO_FALLBACKfalse解码时不使用温度回退
WHISPER_PRINT_SPECIALfalse打印特殊令牌
WHISPER_PRINT_COLORSfalse打印颜色
WHISPER_PRINT_REALTIMEfalse实时打印输出
WHISPER_PRINT_PROGRESSfalse打印进度
WHISPER_NO_TIMESTAMPSfalse不打印时间戳
WHISPER_DETECT_LANGUAGEfalse自动检测语言后退出

相关链接

  • https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
  • https://github.com/ggerganov/whisper.cpp/tree/master/examples/server

引用

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}
}

镜像拉取方式

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。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 whisper-server 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/evilfreelancer/whisper-server:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull evilfreelancer/whisper-server:<标签>

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