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-npu2.2 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、注意事项确保你的AMD Ryzen处理器支持RyzenAI功能安装适当的ONNX Runtime和RyzenAI驱动模型文件较大请确保有足够的存储空间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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考