如何在AMD RyzenAI上部署whisper-large-turbo-onnx-npu？完整教程

如何在AMD RyzenAI上部署whisper-large-turbo-onnx-npu？完整教程

【免费下载链接】whisper-large-turbo-onnx-npu项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/whisper-large-turbo-onnx-npu

在AI语音识别领域，高效部署模型至关重要。本文将详细介绍如何在AMD RyzenAI上部署whisper-large-turbo-onnx-npu模型，让你轻松实现高性能语音转文字功能。

一、了解whisper-large-turbo-onnx-npu模型

whisper-large-turbo-onnx-npu是基于openai/whisper-large-v3-turbo模型优化的ONNX格式模型，专为AMD RyzenAI硬件加速设计。该模型采用MIT许可证，可在商业和个人项目中免费使用。

二、准备工作

2.1 克隆项目仓库

首先需要获取模型文件，通过以下命令克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/amd/whisper-large-turbo-onnx-npu

2.2 项目文件结构

克隆完成后，你将看到以下关键文件：

• decoder_model.onnx - 解码器模型文件
• encoder_model.onnx - 编码器模型文件
• encoder_model.onnx.data - 编码器模型数据文件
• ggml-large-v3-turbo-encoder-vitisai.rai - Vitis AI优化的编码器模型

三、ONNX模型导出说明

该项目的ONNX模型是通过torch.onnx.export工具从OpenAI Whisper模型导出的，并为seq_len设置了静态形状，以确保在AMD RyzenAI上获得最佳性能。

四、运行模型的步骤

4.1 参考官方演示代码

要运行此模型，建议参考AMD官方提供的演示代码：

# 示例代码结构（具体实现请参考官方演示） import onnxruntime as ort import numpy as np # 加载编码器模型 encoder_session = ort.InferenceSession("encoder_model.onnx") # 加载解码器模型 decoder_session = ort.InferenceSession("decoder_model.onnx") # 准备输入数据 input_audio = np.random.randn(1, 80, 3000).astype(np.float32) # 运行推理 encoder_output = encoder_session.run(None, {"input": input_audio}) decoder_output = decoder_session.run(None, {"encoder_output": encoder_output[0]}) # 处理输出结果 transcription = process_decoder_output(decoder_output) print("语音识别结果:", transcription)

4.2 完整实现指南

完整的运行指南和代码实现，请参考AMD RyzenAI软件仓库中的Whisper演示：

AMD RyzenAI Whisper演示

五、注意事项

1. 确保你的AMD Ryzen处理器支持RyzenAI功能
2. 安装适当的ONNX Runtime和RyzenAI驱动
3. 模型文件较大，请确保有足够的存储空间
4. 首次运行可能需要较长时间进行模型加载和优化

六、版权信息

本项目版权归Advanced Micro Devices, Inc.所有，© 2025。所有权利保留。

【免费下载链接】whisper-large-turbo-onnx-npu项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/whisper-large-turbo-onnx-npu