如何配置本地openai whisper服务器,并通过open api访问

admin

要配置本地运行OpenAI的Whisper服务器并通过OpenAPI访问它，你需要遵循以下步骤。这个过程涉及到在本地安装Whisper模型，并设置一个简单的API服务器来提供服务。

步骤 1: 安装必需的软件
首先，确保你的环境中安装了Python。推荐使用Python 3.7或更高版本。然后，你需要安装以下Python库：

1. pip install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
   
2. pip install fastapi uvicorn openai-whisper

复制代码

这里，torch 是为了使用Whisper模型，fastapi 和 uvicorn 是用来创建和运行API服务器，openai-whisper 是OpenAI提供的Whisper库的Python封装。

步骤 2: 下载Whisper模型
Whisper模型可以从Hugging Face的Transformers库中下载。你可以使用以下命令下载一个预训练的模型：

1. wget https://huggingface.co/openai/whisper-base/resolve/main/whisper-base.zip
   
2. unzip whisper-base.zip
   

复制代码

步骤 3: 创建Whisper API服务器
创建一个Python脚本来启动Whisper API服务器。以下是一个简单的示例：

1. from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
   
2. from whisper import load_model, transcribe
   
3. import uvicorn
   
4. 
   
5. app = FastAPI()
   
6. model = load_model("base")  # 你可以根据需要加载不同的模型，如"tiny", "base", "small", "medium", "large"
   
7. 
   
8. @app.post("/transcribe/")
   
9. async def transcribe_file(file: UploadFile = File(...)):
   
10.     contents = await file.read()
    
11.     result = transcribe(contents, model=model)
    
12.     return result["text"]
    
13. 
    
14. if __name__ == "__main__":
    
15.     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5000)
    

复制代码

步骤 4: 运行你的API服务器
保存上述代码为main.py，然后在终端中运行：

1. python main.py
   

复制代码

这会启动一个在localhost:8000上的FastAPI服务器。

步骤 5: 通过OpenAPI访问你的服务器
你可以使用Postman或任何支持HTTP请求的客户端来测试你的API。例如，使用curl命令行工具上传文件并获取转录结果：

1. curl -X 'POST' \
   
2.   'http://localhost:5000/transcribe/' \
   
3.   -H 'accept: application/json' \
   
4.   -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
   
5.   -F 'file=@path_to_your_audio_file.mp3'
   

复制代码

确保将path_to_your_audio_file.mp3替换为你的音频文件的实际路径。

结论
通过以上步骤，你可以在本地运行Whisper模型并通过一个简单的API服务器访问它。这样，你就可以通过HTTP请求上传音频文件并获取转录结果了。这对于需要频繁使用语音转文本功能的应用程序来说非常有用。