Whisper 转写服务(Speaches / faster-whisper)
基于 Speaches(原 faster-whisper-server)的
OpenAI 兼容语音转写服务,使用 faster-whisper(CTranslate2)推理,比原版 Whisper
更快、显存占用更低。提供 POST /v1/audio/transcriptions 接口,可直接替换
sentence_api 里的 MOSS 转写地址,应用代码无需改动。
目录结构
whisper/
docker-compose.yml GPU 服务编排(ghcr.io/speaches-ai/speaches:latest-cuda)
.env.example 配置模板(模型、端口、计算类型)
systemd/whisper-transcribe.service systemd 模板
verify.sh 部署验证脚本
快速部署
前置条件:Ubuntu 22.04/24.04、Docker、NVIDIA 驱动(≥ 535,支持 CUDA 12.x)、
NVIDIA Container Toolkit(安装方法见 sentence_api/DEPLOYMENT.md 或 NVIDIA 官方文档)。
镜像自带 CUDA 12.6 运行时,宿主机不需要再装 CUDA。
sudo mkdir -p /opt/whisper
sudo chown "$USER":"$USER" /opt/whisper
cp -a whisper/. /opt/whisper/ # 注意用 whisper/. 而不是 whisper/*,否则不会复制 .env.example 等隐藏文件
cd /opt/whisper
cp .env.example .env # 按需修改 WHISPER_MODEL
docker compose up -d
docker compose logs -f whisper # 首次启动下载模型(约 3 GB),看到启动完成即可
验证:
/opt/whisper/verify.sh
注册为 systemd 服务
sudo cp whisper/systemd/whisper-transcribe.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now whisper-transcribe
sudo journalctl -u whisper-transcribe -f
模板假设代码位于 /opt/whisper,如路径不同请修改
WorkingDirectory、ExecStart、ExecStop 三处。
接入 sentence_api
在 /opt/oral-trainer/sentence_api/.env 中:
MOSS_TRANSCRIBE_URL=http://127.0.0.1:9000/v1/audio/transcriptions
MOSS_MODEL=Systran/faster-whisper-large-v3
然后重建 API 容器:
cd /opt/oral-trainer/sentence_api
docker compose up -d --build
curl http://127.0.0.1:8000/healthz # moss_configured 应为 true
模型选择
| 模型 | 显存(float16) | 特点 |
|---|---|---|
Systran/faster-whisper-large-v3 |
约 6 GB | 准确率最高,默认 |
Systran/faster-whisper-large-v3-turbo |
约 3 GB | 快约 8 倍,精度略低 |
L4(24 GB 显存)可同时常驻两个模型;Speaches 支持在请求的 model 参数里切换模型
并自动加载。服务只监听 127.0.0.1:9000,请勿直接暴露公网。
常见问题
- 首次启动下载模型慢或失败:默认已使用国内镜像
https://hf-mirror.com(可在.env的HF_ENDPOINT覆盖);仍失败可改用代理,在docker-compose.yml的environment里加HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY后docker compose up -d。 - 容器报 CUDA 错误:确认宿主机驱动 ≥ 535,并已安装 NVIDIA Container Toolkit。
- 转写结果没有说话人:Whisper 不做说话人分离,需要该功能请改用
MOSS-Transcribe-Diarize(见sentence_api/DEPLOYMENT.md)。