5. 测试funaudiollm是否成功部署 打开浏览器,访问http://localhost:9886(对于CosyVoice)或http://localhost:7860(对于SenseVoice)。 上传音频文件或进行语音识别、语音合成等测试,验证funaudiollm是否成功部署并正常工作。通过以上步骤,你应该能够成功地在本地部署funaudiollm,并进行基本的测试与验证。如果遇到任何问题,建议查阅官方文档或社区论坛以获取更多帮助。
大模型-FunAudioLLM本地部署 未来科技 看机器人方向新工作机会! 通用机器人正在飞速进化 来自专栏 · 人形机器人 参考资料: 1、fun-audio-llm.github.io 2、github.com/FunAudioLLM 3、modelscope.cn/studios/i 4、arxiv.org/pdf/2407.0405 语音交互在大多数场景中最优好的一种方式,探索下语音的大模型,看看...
此外,SenseVoice在处理包含音乐、多种语言和复杂情感的长音频时,依然能够很好地识别和理解其中的内容。 本地化部署FunAudioLLM 既然是开源的模型,那么肯定可以部署在本地的,这里,我们就尝试来将FunAudioLLM部署至本地环境。 本地部署CosyVoice 源码安装 下面以winodws操作系统为例进行部署操作。 首先克隆项目: git cl...
此外,SenseVoice在处理包含音乐、多种语言和复杂情感的长音频时,依然能够很好地识别和理解其中的内容。 本地化部署FunAudioLLM 既然是开源的模型,那么肯定可以部署在本地的,这里,我们就尝试来将FunAudioLLM部署至本地环境。 本地部署CosyVoice 源码安装 下面以winodws操作系统为例进行部署操作。 首先克隆项目: git cl...