部署选型表

为产品、demo、benchmark 或内部工作流选择最短部署路径。先选择能满足目标的最小方案,只有在吞吐、延迟或集成方式有明确要求时,再切换到更重的运行时。

快速决策表

路径适合场景从这里开始运维提示
Colab Notebook浏览器 smoke test、首次评估、可分享 demoColab 快速体验不需要本地环境;首次运行会下载模型,GPU runtime 更快。
Python APINotebook、离线任务、首次模型评测使用教程最简单;调用方自己负责批处理、重试和文件管理。
OpenAI 兼容 API私有语音 API、Agent、Dify/LangChain/AutoGen/n8n 风格客户端OpenAI API · 中文快速上手 · Python 烟测脚本 · JS/TS 配方 · 工作流配方 · Gradio 演示 · 安全指南 · Postman 集合 · OpenAPI 规范已支持 OpenAI audio API 或 multipart HTTP 节点的应用和工作流引擎最容易接入。
Docker Compose API可复现本地 smoke test 或小型内部服务OpenAI API Docker 文档 · Python 烟测脚本默认 CPU;容器里使用 CUDA 前需要先适配 CUDA-capable 镜像。
Kubernetes API集群内私有语音 APIKubernetes 模板 · Python 烟测脚本默认私有 ClusterIP;对外开放前补齐鉴权、TLS、网络策略和 GPU 调度。
Runtime WebSocket 服务实时字幕、会议、客服流式音频Runtime 文档需要中间结果、断句或长连接音频流时选择。
vLLM 加速Fun-ASR-Nano 等 LLM-based ASR 高吞吐vLLM 指南适合 LLM 解码吞吐;不适用于非自回归 Paraformer。
MCP 服务Claude/Cursor/桌面 Agent 语音工具MCP 示例适合把 ASR 结果暴露成一个本地工具。
字幕生成从长音频或视频生成 SRT/VTT字幕生成器需要可读性时使用 verbose segments 和说话人标签。
批处理脚本录音归档、会议纪要、数据集处理批处理示例生产使用时建议增加队列、manifest 和重试日志。
Triton Runtime专门的高性能推理服务Triton 文档配置更重;适合已经在运维 Triton/GPU serving 的团队。

常见选择

五分钟内试跑 FunASR

如果只想在浏览器里 smoke test,可以先用 Colab 快速体验;本地工作再使用教程里的 Python API。它是验证安装、模型下载、设备选择和基础输出格式的最短路径。如果还不确定先用哪个模型,请看 模型选择指南

本地替代云端转写

使用 OpenAI 兼容 API。先用 sensevoice 跑通 bash smoke test 或 Python 烟测脚本,再根据客户端配方或 JavaScript/TypeScript 配方 接入 SDK 或 HTTP 客户端。集群上线可使用 Kubernetes 模板。Dify、n8n 或 webhook worker 可参考 工作流配方;图形界面 API 检查可导入 Postman 集合,也可启动 Gradio 演示;网关和开发者门户可使用 OpenAPI 规范安全指南

可复现容器 demo

cd examples/openai_api
cp .env.example .env
docker compose up --build

在没有 CUDA-capable PyTorch/FunASR 镜像前保持 CPU 模式。

实时音频服务

使用 Runtime WebSocket 服务。上线前请用真实音频验证 chunk size、VAD、断句、标点、说话人分离、重连行为和客户端背压。

上线检查清单

  • 选择模型 alias,并写入部署说明。
  • 记录 FunASR 版本、模型版本、设备、CUDA/PyTorch 版本、Docker 镜像 tag 和启动命令。
  • Python 烟测脚本 跑一个公开短音频 smoke sample,再跑至少一个真实私有样本。
  • 每次请求记录音频时长、模型、设备、延迟、响应格式和错误类型。
  • API 暴露到可信网络外之前,增加上传大小限制、鉴权、TLS 和限流;可用 安全指南 规划边界。
  • 流式场景需要测试静音、噪声、多人重叠、长连接、重连和慢客户端。

什么时候开 issue

Runtime、Docker、vLLM、Triton、Android、浏览器或 Agent 集成问题,请使用 Deployment Help。请附上部署路径、完整命令/config、日志、模型、设备和音频特征。