官方文档：FunASR 官方安装文档

 CUDA Version: 12.0

服务器版本：Ubantu 18.04.6

注意：在安装过程中，如果是外网环境则只需要按照官方所提供的步骤进行操作，如果是内网情况下则需要提取下载好模型文件。另外，内网情况化也会自动下载模型，但是在日志中会提示模型下载失败。该报错信息可忽略。

本篇博客主要是对安装过程中一些参数的说明，具体操作流程以阿里的官方安装文档为主。

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一、安装Docker（服务器已安装Docker，未进行该步骤）

        1、 Ubantu安装Docker命令  

curl -fsSL https://test.docker.com -o test-docker.sh
sudo sh test-docker.sh

        2、Debian安装Docker命令

 curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
 sudo sh get-docker.sh

        3、CentOS安装Docker命令

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

        4、MacOS安装Docker命令

brew install --cask --appdir=/Applications docker

二、Docker镜像拉取并启动

        1.拉取Docke镜像

sudo docker pull \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.5

        2、创建文件夹

                在mkdir命令中，-p 表示自动创建不存在的父级目录，例如我想在当前目录下创建一个funasr-runtime-resources/modles文件夹，但是在当前目录下不存在funsar-runtime-resources文件夹，则使用 -p 会自动创建该文件夹。

                ./ 表示当前目录

mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models

        3、运行Docker容器

                -p    表示端口号绑定，例如 -p 10096:10095，表示将容器内的10096端口绑定到主机中的10095端口；  （小写字母p）

                -itd    -i 表示docker 要在容器上打开一个标准的输入接口  -t 表示 docker 要创建一个伪 tty 终端，连接容器的标准输入接口，之后用户就可以通过终端进行输入 -d 表示在后台运行容器；

              --priviileged=true  表示使容器内部用户真正拥有root权限；

               -v 挂载点 

sudo docker run -p 10096:10095 -itd --privileged=true \
  -v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.5

        4、进入容器

#  查询运行中的容器
sudo docker ps

#  查询所有容器
sudo docker ps -a

#  进入容器
sudo docker attach <容器ID>

        5、运行程序

cd FunASR/runtime
nohup bash run_server.sh \
  --download-model-dir /workspace/models \
  --vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \
  --model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx  \
  --punc-dir damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large-onnx \
  --lm-dir damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst \
  --itn-dir thuduj12/fst_itn_zh \
  --hotword /workspace/models/hotwords.txt > log.out 2>&1 &

# 如果您想关闭ssl，增加参数：--certfile 0
# 如果您想使用时间戳或者nn热词模型进行部署，请设置--model-dir为对应模型：
#   damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx（时间戳）
#   damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx（nn热词）
# 如果您想在服务端加载热词，请在宿主机文件./funasr-runtime-resources/models/hotwords.txt配置热词（docker映射地址为/workspace/models/hotwords.txt）:
#   每行一个热词，格式(热词 权重)：阿里巴巴 20

                nohup 表示在后台运行，终端关闭或者退出后，程序仍然可以运行；nohup会默认将程序的输出重定向到nohup.out的文件中；可以通过 > 来指定输出文件的位置。

        6、客户端测试和使用

wget https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/sample/funasr_samples.tar.gz

python3 funasr_wss_client.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_in "../audio/asr_example.wav"

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在运行代码时存在的一些问题：

        问题一：在docker容器中运行服务端时，多次运行会提示端口号被占用；

        解决方法：

ps -aux |grep asr|awk '{print $2}'|xargs kill -9

        ps -aux |grep asr 表示查找包含关键词"asr"的进程

        kill -9 表示关闭该进程

        

        问题二：基于Docker容器的FunASR模型在推理过程中使用的是cpu；

        解决方法：在Docker容器中下载适合自己系统的torch版本；

        链接：