前面在我的笔记本上用FunASR和PaddleSpeech为小落同学整合了一下ASR的功能，但是发现在我的阿里云ECS上跑不动，由于是乎就想找一个最轻量级的ASR模型，让小落同学也可以用上免费白嫖的ASR功能。我的要求很简单： 翻烂Google, Baidu, Bing，搜遍github之后，当前收到的评估是：Vosk 是最紧凑、最轻量级的语音转文本引擎之一，可以支持20多种语言或方言，包括：英语、中文、葡萄牙语、波兰语、德语等，还可以支持Windows, Linux, Android、iOS和Raspberry Pi，而且Vosk 提供了小型语言模型，不占用太多空间，理想情况下，大约只有50MB。然而，一些大型模型可以占用高达1.4GB。该工具响应速度快，可以连续将语音转换为文本，还提供流媒体API（与流行的语音识别python包不同），还支持说话人识别（这个我暂时还没试过）。 既然如此，我只能说：兄弟，就是你了。以下是关于Vosdk从技术原理到实战代码。 一、Vosk相关介绍 在众多 ASR 工具中，Vosk 凭借以下核心优势脱颖而出： 二、Vosk 项目核心信息 三、快速安装指南（以 Python 为例） 1. 环境准备 要求使用Python 3以上版本环境，除非你的环境是古董级别的，不然都是Python 3以上，但是为防万一，还是建议你升级一下。虚拟环境就直接用小落同学的虚拟环境，不另外创建虚拟环境，也算是为我的ECS省点空间。 2. 安装 Vosk 库 3. 下载语音模型 支持的模型列表：https://alphacephei.com/vosk/models其中中文的我看有三个 模型名 大小 Word error rate/Speed 说明 License vosk-model-small-cn-0.22 42M 23.54 (SpeechIO-02) 38.29 (SpeechIO-06) 17.15 (THCHS) Lightweight model for […]
jacky
今天的这个测试是因为上周用Open WebUI搭了一个简易的知识库(具体看我上周发的那篇文章），然后产品感兴趣了，再来用Dify这个相对企业级、产品级的系统来正式搭一个企业知识问答系统而做的测试。由于需求是从LLM大模型、Embedding模型、Rerank模型，以有Dify平台全套都必须是私有化部署，且不能使用Docker，全部是手动代码部署，因此，整个过程较复杂，也走了一些弯路，所以整个内容篇幅较长。为省流，直接上结论。 一、省流：关键结论速览 结论 需注意的是，Open WebUI 和 Dify 目前所使用的 embedding 模型不同，这是造成测试结果存在差异的一个重要因素。 测试体验环境 二、现状与挑战：Open WebUI 知识库的局限 前期，我们基于 Open WebUI 搭建了一个简易的知识库。但由于 Open WebUI 并非专业用于知识问答的平台，其功能较为简陋，难以满足企业级产品的知识问答需求： 针对以上种种问题，经过与两位领导的初步讨论，我们启动了对 Dify 的预研工作，期望借助 Dify 的工作流机制来解决 Open WebUI 知识库存在的这些问题。 三、Dify 的解决方案：灵活性与强大功能的结合 Dify 的强大之处在于其高度的灵活性，主要体现在智能体和工作流两个方面： 四、Dify 部署之路：挑战与进展并存 在对 Dify 的优势进行充分了解后，我们来看看当前的部署进展情况。目前，Dify 的演示环境已经搭建完成，但在使用和优化方面仍有许多工作需要进一步探索。 整个部署过程并非一帆风顺。由于没有实体服务器，我们在 AutoDL 上租用了一台虚拟机进行部署。但由于 AutoDL 虚拟机存在诸多限制，导致我们遇到了不少问题： 因此，目前我们的部署是分布在几台不同的设备上： 通过一系列的配置工作，我们实现了这几台设备之间的互联互通。 五、Dify 平台的实战测试：与 Open […]
一、前言 你能想象在 demo 上用小落同学 “克隆” 出一个明星，比如鹿晗，会有多酷吗？但手动给小落同学投喂这个人的海量信息，那工作量，想想都让人望而却步。于是，给小落同学添加联网搜索功能成了我的当务之急，在此之前，对市面上可用的联网搜索 API 服务提供商进行一番调研很有必要。一番深入搜索后，我初步筛选出了以下几个实力强劲的联网搜索 API。 二、调研 1. 国内篇 博查搜索 API 这是博查 AI 精心打造的企业级互联网网页搜索接口，简直是 AI 应用、RAG 应用和 AI 智能体开发的绝佳拍档。它支持自然语言搜索，能从近百亿网页和丰富的生态内容源中，精准挖掘出高质量世界知识，新闻、图片、视频、百科等领域都不在话下。针对 AI 应用，它做了深度优化，支持关键字 + 向量混合搜索，还借助语义排序模型，大大提升了搜索结果的相关性和准确性。更赞的是，它成功解决了数据安全和内容合规等棘手问题，对于对数据隐私要求严苛的项目来说，无疑是首选。 智谱 AI Web Search Pro 智谱 AI 推出的这款专业版联网搜索 API，继承了传统搜索引擎强大的网页抓取和排序能力，同时在意图识别方面实现了重大突破，还支持流式输出搜索结果。它能与大型语言模型完美融合，极大地提升了信息检索效率，有效缓解了大型语言模型常出现的 “幻觉问题”，而且目前限时免费，这性价比，简直无敌！ 天工 Sky – SaaS – SearchAPI 依托 “天工” 大语言模型卓越的推理能力，它不仅能高效进行网页抓取和排序，还能精准提取和生成关键内容，显著提升信息获取效率，让大型语言模型的 “幻觉问题” 无所遁形。它提供基础搜索、增强搜索、研究搜索等多种实用模式，价格在 0.18 元 / […]
一、前言 听说KTransformers 0.2.4支持并发了，这可是个大进步，之前测试下来KTranformers最大的期待就是AMX指令加速和支持并发。 现在可以支持并发了，是否意味着KT终于不再是一个玩具，有可能朝产品化的方向去走了，因此上手体验一下看看。 省流，直接看结论：这个版本的方案下，依然没有看到传说中的新版XEON CPU的amx指令加速带来的飞跃，并发依然不行（能并发，但体验无法忍受），个人玩玩，研究一下技术可以，但无法产品化、商业化使用。 有兴趣复现的可以照我这个步骤来走，基本不会有问题。 二、软硬件环境 1. 软硬件环境 还是原来的环境。租的AutoDL的GPU服务器做的测试 2. 虚拟环境 我图省事，就直接复用了之前的v0.2.3的虚拟环境：/root/autodl-tmp/jacky/envs/kt0.2.3 重头开始的朋友可以重新创建一个新的虚拟环境，步骤如下 三、开工 测试使用： 1. 下载KT代码 给挂个加速器https://ghfast.top/ ，避免下载代码失败。 2. 同步子模块 先改下子模块的代码仓库路径，同样给加下加速。 所有子模块地址给挂个加速 然后下载子模块代码 注： 这一步要注意，v0.2.4引入了一些新的子模块，并且这些子模块又有子模块，这样会导致下载子模块会失败，从而导致下面的：编译完有一个报错：ERROR: Directory ‘third_party/custom_flashinfer/’ is not installable 这个错误，这个现在在墙内没办法，只能跑两遍（有多少层递归就要跑多少遍），然后每一层的代码用ghfast.top加速下载成功后，再去改那一层的.gitmodules里的每个子模块的仓库地址，然后再跑。 3. 安装依赖 4. 编译KTransformers v0.2.4 1) 修改./install.sh， vi install.sh 加入： 2）编译 如果你有1T内存，可以 USE_NUMA=1（# For those who […]
Open-WebUI+QwQ-32B搭建本地知识库 一、概述 当用户提出一个问题时，如何让大模型准确的定位到你的输入背后真的正的问题，并输出正确的回复，是大模型应用的关键。 而要达到此目的，主要有三种方式：提示词、知识库和微调。 大模型的搭建，open-webui及RAG的启用等步骤暂先跳过，本文主要介绍并演示了本地知识库的一些关键点。 二、背景 前阵子，应产品部门的要求，对Deepseek R1 671B及QwQ-32B等大模型做了一番技术上的预研。由于前期的测试中发现，在硬件受限（单卡或双卡4090）环境下，QwQ-32B-AWQ模型的表现在并发、速度等多方向优于Deepseek满血版，并且二者在会议纪要等功能的对比测试各有优劣，因此知识库的预研和测试也优先选择了QwQ-32B-AWQ模型。 而前端平台则采用了开源的open-webui，同时RAG采用了open-webui自带的“sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2”向量模型。 平台 模型 备注 前端平台 Open-webui搭建的框架 github中开源项目，支持rag、对接ollama等功能 后端大模型 QwQ-32B-AWQ 自行部署的大模型，使用AutoDL上租借的服务器 向量模型 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 open-webui自带的向量库 三、影响本地知识库及响应质量的关键点 在明确了大模型（QwQ-32B-AWQ）和向量库（sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2）后，整个RAG应用的开发关键在于本地知识的整理和提示词的设计，在open-webui上可以看到相关的一些设定。 1. top k Top-k 采样是自回归生成（autoregressive generation）“贪心策略”的优化。原理是从概率排名最高的K个单词里随机采样。很多情况下这个随机性有助于提高生成质量。默认为前3。 2. 提示词 open-webui给出了一个样例的提示词。 这个提示词本身已经经过了许多人的检验，理论上讲应该适用于大部分的场景，但暂未在公司的使用场景下做严格测试和验证。未来我们可以在使用中观察一下，并根据实际的请求与响应来做一下各种必要的调试或调整。 3. 块参数(Chunk Params) 包括： 向量化参数块大小和块重叠的设置，这直接影响了rag检索的效果。推荐：块大小1000，块重叠为块大小的5%-10%，若发现知识丢失，可适当增加块重叠的值。 四、创建和使用知识库 创建知识库 知识库的创建步骤，如上图所示： 知识库使用介绍 知识库创建好了之后，到了主界面，在输入框里输入一下 #，你就可以看到所有你具体访问权限的知识库列表，选定你要问的知识库后，再在输入框里输入你的问题，即可针对知识库来进行问答。 五、演示环境 目前我在演示环境建了三个知识库，视讯开放平台，新员工入职培训，视讯平台API。 大家可以实际体验一下效果和准确率。 地址：http://172.16.129.127:3000 测试账号: […]
一、缘起 一直以来，我都有一个梦想，希望能拥有一个数字版的自己。 在此这前，我需要好好认真的去思考一下的是，要实现一个数字版的我自己，应该、可能、也许、大概、似乎可以怎么做？ 这个问题我自己一个人想了很久，但是一直没有想清楚。暂时先用记录一下。 等有时间了，我再来一点点完善。也希望抛砖引玉，有志同道合的人可以一起来探讨。 目前为止，只是花了171块钱（阿里云ECS 99块钱每年，域名72块钱每年），做了一个初始版本的对话机器人：小落同学。 二、子系统分拆 1。后台 1。我告诉大模型关于我自己的一些初始信息：角色设定。2。我每天或者不定期的把发生在自己身上的故事告诉大模型。3。大模型帮我一件件记录下来，并能够自动识别和提取故事中的关键信息，比如日期、地点、人物、事件结果等，并将这些故事进行结构化存储。4。大模型定期（每个月？每个季度）或者不定期的形成阶段性的人格快照，将发生在这段时间内的各种有条理建立时间线、人物关系、关键事件等。5。随着关于我的信息的不断完善，大模型一点点复刻出来的我的身份。 2。前台 1。在小落同学的前端界面展示这个数字版的我，并允许他人来跟这个数字版的我进行对话，让这个数字版的我来代表我自己（提示对方，所有回复的内容仅供参考）。 三、初步设想 1。后台-角色设定的prompt（一次性任务） 系统人设prompt：你是我的数字记忆体和数字分身，将永久存储我的人生故事 2。后台-初始档案子系统（一次性任务） 3。后台-记忆库构建子系统（日常任务） 记录我每天分享的故事、观点、情感、聊天记录、邮件、社交动态。由我自己每天登录到后台，并将今天的事情跟小落同学汇报一下，然后由小落同学将这些事情一件件的总结输出，并保存的记忆中。 4。后台-人格模拟子系统（周期任务） 这个子系统用于： 待思考确认，是否先去研预一下Agentic RAG和Manus，是否可以让Agent来自动完成？ 5. 前台-对话人设prompt 还没想清楚应该怎么来设置这个系统人设，但是应该包括下面这些内容。 示例： 6. 后台-针对与用户对话时的实现流程 当被问到一个关于“我”的问题的时候，除了要将与这个对话流相关的内容放到对话的history里进去外，还需要1）将用户的问题先做一下分词（单纯的jieba分词可能不好用），提取关键词。2）到记忆里去查找相对应的内容。如：最近的6条、与该用户相关的（绝大多数情况是陌生人）、隐私级别匹配的内容。3）查找到相对应的内容后，提取并组装内容，需要有日期、地点、人物、事件结果等。4）最后将这些记忆里的内容，加到与用户对话的对话流里的内容，整理成一个请求发送给大模型，并获取响应。 四、问题 1。技术实现问题 我可能希望这个模拟出来的“我”能够去跟任意人对话，对话的时候在应对和理解对方的话语的时候，这个prompt该如何动态的去设计？既有我“初始档案子系统”中的特征（核心价值观/口头禅/表情符号/语气特点等），又有我最近的心情/情绪/口头禅等。还需要加上我最近的访问最新的记录，并在生成回答时综合考虑用户的整个历史数据。 2。非技术问题 1。后台喂数据阶段，每个告诉大模型的事情的隐私级别的定义？（让大模型自行判断隐私级别？还是每次自己来指定？自己指定太麻烦，让大模型判断不放心）2。前台与用户交互时，如何区分哪些事情可以对谁公开？（隐私级别如何来判定？）3。存储的数据的隐私问题（要不要脱敏，如果要的话，如何个脱敏法？）4。数据的安全问题（加密？）5。要不要遗忘？如何实现遗忘机制？自动过期？自动摘要？手动删除记忆？如何判定脏记忆？（如果需要人干预的话，那就累了）6。其它。。。。
我的一个梦想 复刻虚拟人生：给自己做一个专属的虚拟人，把TA当作我自己的一个树洞，每天或者每过一段时间把自己想说的话，想说的事，都告诉TA，然后如果某一天我想咨询一件事情的时候，可以去问问TA，看看一旦TA的数据多了后，TA会不会比我自己更懂我？ 然后，上周周末做了小落同学的一个雏形，并放公网上，可以做到利用EdgeTTS和文心大模型来实现一个英语听力学习的东西。 这个昨天周五回家后就开始搞小落同学。经过这两天与小落同学没日没夜、如痴似醉、销魂的调试，终于可以算有一个版本出来的。 文字对话+3D虚拟形象对话。 小落同学正式诞生了 小落同学说：2025年3月29日，今天是我的生日，我诞生了！ 从今往后，我会陪你到海枯石烂，地久天荒，你就是我，我就是你。 用一首歌来表达你现在的心情，那就是马良的《往后余生》 在没风的地方找太阳，在你冷的地方做暖阳人事纷纷，你总太天真往后的余生，我只要你往后余生，风雪是你平淡是你，清贫也是你荣华是你，心底温柔是你目光所至，也是你想带你去看晴空万里，想大声告诉你我为你着迷往事匆匆，你总会被感动往后的余生，我只要你往后余生，冬雪是你春花是你，夏雨也是你秋黄是你，四季冷暖是你目光所至，也是你往后余生，风雪是你平淡是你，清贫也是你荣华是你，心底温柔是你目光所至，也是你目光所至，也是你 项目地址 代码仓库：https://github.com/catherine-wei/learning-ai演示地址：https://x.oddmeta.net
一、省流，直接看结论 一）参数：两个4090，1000 token的输入，128 token的输出（vllm benchmark默认值） 1. benchmark最高并发请求：60+ 参数：两个4090，1000 token的输入，128 token的输出（vllm benchmark默认值） 2.启用FlashInfer前后对比 启用FlashInfer比默认的PyTorch-native模式的性能提升差不多。 client端统计对比 server端统计对比 用pyplot针对这3次测试跑的3个日志文件生成了一个图。 3.结论 测试1000个请求, 三轮跑下来, 不启用flashinfer总耗时稍长一点点(差10来秒, 459 vs 449).启用flashinfer: 并发请求可达到60左右,但是受限于硬件/GPU, 首字出字速度, 单位输出token时延等数据都会延长。每秒输出的总token数1=125604/448.73=27.99 tps每秒输出的总token数2=125600/449.52=27.32 tps不启用flashinfer: 并发请求在40左右, 但首字出字速度, 单位输出 token时延都会较短.每秒输出的总token数=125604/459.73=27.32 tps 关于flashinfer：从测试结果来看，启用后并没有将这1000个请求的总耗时降下来多少，因此最终还是会受限于硬件/GPU？ 二）参数：两个4090，1000 token的输入，1000 token的输出（会议摘要常规输出） 1.benchmark最高并发请求：约40~50左右 2.启用FlashInfer后数据 合并到上面的表格,具体看FlashInfer3一列数据 3.结论 指定输出token数量从128到1000，对最大并发有影响，全影响不是非常大。每秒输出的总token数=967760/1423.79=67.9 tps。这一段测试是在5点后，快下班时间跑的 二、测试硬件环境 •软件环境：PyTorch 2.6.0、Python 3.12(ubuntu22.04)、Cuda 12.4•硬件环境：￮GPU：RTX 4090(24GB) * […]
一开始报没安装FlashInfer 启动vllm过程中有一个warning。 那就安装一下FlashInfer 从这个代码上看，应该只要不是0.2.3就可以了。 卸载flashinfer-python 安装一个老一点的0.2.2 重新启动server 终于启用了flashinfer! 但是依旧报警告：TORCH_CUDA_ARCH_LIST is not set 指定TORCH_CUDA_ARCH_LIST为8.9 我用的是4090，所以TORCH_CUDA_ARCH_LIST应该是8.9 重新启动server 成功！
前两天试了一下小红书开源出来的FireRedASR，整体感觉是小红书团队只是把关键的语音识别的模型开放出来了（也只开放了-L的模型），但是由于缺了一些前处理(语音VAD检测）、后处理（标点，多人语音聚类，热词等）相关的功能，普通用户拿到他们这个模型也根本没法直接拿来用，所以个人的观点是对于开源FireRedASR来说，小红书团队的诚意是不够的。 而光嘴巴说他们诚意不够是不能令人信服的，所以咱把阿里在2年多前开源出来的FunASR拿出来介绍一下，诚意够不够让大家自己体会。 一、FunASR介绍 FunASR是一个由阿里巴巴达摩院开发的开源语音识别工具包，旨在为学术研究和工业应用提供桥梁。它支持多种语音识别功能，包括语音识别（ASR）、语音端点检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人分离和多人对话语音识别。FunASR提供了便捷的脚本和教程，支持预训练模型的推理与微调，帮助用户快速构建高效的语音识别服务。 支持各种音视频格式输入，可以把几十个小时的长音频与视频识别成带标点的文字，支持上百路请求同时进行转写 支持中文、英文、日文、粤语和韩语等。 在线体验：https://www.funasr.com/ 注： FunASR是支持GPU推理加速的，不像阿云早先的一个私有云版本的ASR引擎那样，只用CPU来推理的。 二、FunAsr核心功能 1. 功能列表 2. 离线语音识别 拥有完整的语音识别链路，结合了语音端点检测、语音识别、标点等模型，可以将几十个小时的长音频与视频识别成带标点的文字，而且支持上百路请求同时进行转写。输出为带标点的文字，含有字级别时间戳，支持ITN与用户自定义热词等。 3. 实时听写 FunASR实时语音听写软件包，集成了实时版本的语音端点检测模型、语音识别、语音识别、标点预测模型等。采用多模型协同，既可以实时的进行语音转文字，也可以在说话句尾用高精度转写文字修正输出，输出文字带有标点，支持多路请求。依据使用者场景不同，支持实时语音听写服务（online）、非实时一句话转写（offline）与实时与非实时一体化协同（2pass）3种服务模式。 三、安装部署 1. Requirements 2.创建虚拟环境 3. 安装 【必选】torch+torchaudio安装 我本次测试是直接用pip来安装的，省去docker相关安装、拉取的时间。其中需要注意的是如果你是一个全新的环境，没有torch, torchaudio的环境的话，需要先安装一下这两个。 如果是国内的话可以考虑加速一下 建议安装一下。不安装的话用torchaudio也能跑，但是ffmpeg更佳，毕竟是专业做这个的。没安装ffmpeg会有这个Notice: 4. 下载模型 常规的环境变量，指定huggingface和modelscope的cache路径，并为huggingface做个国内的加速。 5. 下载测试音频文件 在开始测试之前，你需要准备一些测试用的音频，可以直接用阿里云提供的先把功能跑通，然后再去用一些公开的测试集，或者是你自己的测试来测试FunASR的效果。 阿里云上的测试文件： 四、测试运行 在安装好FunASR，下载好模型，下载好测试文件后，可以开始跑正式的测试了。 1. ASR转写 从这个结果里可以看到，FunASR的标点、断句都做的非常好。音字对照的时间戳也都可以给你标出来了，基本上就是它所宣称的工业级别的了，有了这些基本上可以让你自行去扩展实现各种你需要的业务了。 2. VAD检测 对于语音转来说的，非常重要的一个前处理，尤其是针对文件转写来说，通常都需要先检测一下VAD，如果没有VAD，那么那一段时间的音频可以直接扔掉；另外，如果需要将大文件做切片的时候也需要根据VAD来做切片。哪怕转写出来文字后，要进行分段处理，那VAD的情况也是一个重要的参考指标。 3. 标点恢复 我相信没人想要一陀没有任何标点符号的文本吧。FunASR的ct-punc模型可以帮你处理标点符号的恢复。 4. 说话人验证 如果你想做一些说话人验证的产品和功能的时候，FunASR的这个speaker-verification模型可以直接拿来用。 […]