1、下载 wget https://johnvansickle.com/ffmpeg/builds/ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz 2、上传服务器 3、解压 xz -d ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz tar -xvf ff
发布于 2025-10-21
1、安装Waitress pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U Waitress 2、编写应用程序app app1.py from flask import Flask app = Flask(__name__)
发布于 2025-10-21
方法一：使用 pip 安装 安装 CPU 版本（无 GPU 支持）： bash pip install torch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/
发布于 2025-10-14
1、环境安装 需要安装下面环境： 1、python>=3.8 2、torch>=1.13 3、torchaudio 4、Funasr 5、modelscope、huggingface、huggingface_hub 6、flask 7、ffmpeg 1.1、python3安装 根据步骤安装即可
发布于 2025-10-14
场景：数据库1000万条数据，可以根据批次分组成4000个小组，然后通过多线程，去处理4000个小组，每个小组处理一批数据，将数据同步到redis 线程池配置： * 1、corePoolSize=10 * 2、maxPoolSize=128 * 3、queueCapaci
发布于 2025-09-30
第一节课：容器与Docker基础 一、容器介绍 1.1 什么是容器 轻量级、可移植的软件打包技术 包含应用程序及其所有依赖项 在不同环境中保持一致性
发布于 2025-09-26
方案1：限制工作进程数和内存使用 python # gunicorn_config.py - 优化内存使用的配置 import os import multiprocessing # 服务器Socket绑定 bind = "0.0.0.0:5000" # 只使用1个工作进程（避免内存不足） wo
发布于 2025-09-25
1、启动docker docker run -p 10095:10095 -p 5000:5000 -it --privileged=true -v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models -v $PWD/funasr-runti
发布于 2025-09-25
