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FunASR语音识别部署教程：Kubernetes集群配置

1. 引言

随着语音识别技术在智能客服、会议转录、语音助手等场景的广泛应用，高效、可扩展的部署方案成为工程落地的关键。FunASR 是一个功能强大的开源语音识别工具包，支持多种模型（如 Paraformer、SenseVoice）和语言识别能力。本文将详细介绍如何在 Kubernetes 集群中部署基于speech_ngram_lm_zh-cn二次开发的 FunASR 语音识别服务，由开发者“科哥”维护并优化。

本教程面向具备一定容器化与 K8s 基础的工程师，目标是实现高可用、弹性伸缩的语音识别 WebUI 服务。通过 Kubernetes 的编排能力，可以轻松应对流量波动，提升系统稳定性与资源利用率。

2. 环境准备与架构设计

2.1 前置条件

在开始部署前，请确保以下环境已就绪：

• Kubernetes 集群：版本 v1.20 或以上，推荐使用 kubeadm、EKS、ACK 或本地 Minikube 进行测试
• Helm：用于简化应用部署（可选）
• NVIDIA GPU 支持（若启用 CUDA）
• 安装 NVIDIA Container Toolkit
• 配置 K8s Device Plugin：nvidia-device-plugin
• 持久化存储：建议使用 NFS、Longhorn 或云厂商提供的 CSI 插件
• Ingress Controller：如 Nginx Ingress，用于外部访问
• 镜像仓库：私有或公共镜像仓库（如 Docker Hub、Harbor）

2.2 系统架构概览

FunASR 在 Kubernetes 中的部署采用微服务架构，主要包含以下组件：

+------------------+ +--------------------+ | Client (Web) | <---> | Ingress Controller | +------------------+ +--------------------+ | +---------------+ | Frontend Pod | | (Gradio UI) | +---------------+ | +---------------+ | ASR Backend | | (FunASR Server)| +---------------+ | +-------------------------+ | PersistentVolumeClaim | | (outputs/, models/) | +-------------------------+

• Frontend Pod：运行 Gradio WebUI，提供可视化交互界面
• Backend Pod：运行 FunASR 推理服务，处理音频识别请求
• PVC：挂载模型文件与输出目录，保证数据持久化
• Service + Ingress：暴露服务至外部网络

3. 镜像构建与模型准备

3.1 构建自定义 Docker 镜像

由于 FunASR 需要加载特定模型（如speech_ngram_lm_zh-cn），建议构建包含预下载模型的定制镜像以加快启动速度。

# Dockerfile.funasr-k8s FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-runtime WORKDIR /app # 安装依赖 RUN apt-get update && apt-get install -y ffmpeg wget unzip # 克隆 FunASR 项目（假设为科哥的 fork 版本） RUN git clone https://github.com/kege/funasr-webui.git . && \ pip install -r requirements.txt # 创建模型目录 RUN mkdir -p /models/speech_ngram_lm_zh-cn # 下载模型（示例地址，请替换为实际路径） RUN wget -O /tmp/model.zip https://model-server.example.com/speech_ngram_lm_zh-cn.zip && \ unzip /tmp/model.zip -d /models/speech_ngram_lm_zh-cn && \ rm /tmp/model.zip # 挂载输出目录 RUN mkdir -p /app/outputs # 启动命令 CMD ["python", "app/main.py", "--host=0.0.0.0", "--port=7860"]

构建并推送镜像：

docker build -f Dockerfile.funasr-k8s -t your-registry/funasr-webui:v1.0.0 . docker push your-registry/funasr-webui:v1.0.0

3.2 模型缓存策略建议

为避免每次 Pod 启动都重新下载大模型（>1GB），推荐以下方式：

• 将模型打包进镜像（适合稳定模型）
• 使用 InitContainer 预加载模型到共享 Volume
• 利用 ModelZoo 服务统一管理模型分发

4. Kubernetes 部署配置

4.1 定义 PersistentVolumeClaim

创建pvc.yaml用于存储输出结果和模型：

apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: funasr-storage spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 20Gi storageClassName: standard # 根据集群调整

4.2 部署 Deployment

创建deployment.yaml，支持 GPU 调度与资源限制：

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: funasr-webui spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: funasr-webui template: metadata: labels: app: funasr-webui spec: containers: - name: webui image: your-registry/funasr-webui:v1.0.0 ports: - containerPort: 7860 env: - name: CUDA_VISIBLE_DEVICES value: "0" resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 # 启用 GPU memory: "8Gi" cpu: "4" requests: memory: "4Gi" cpu: "2" volumeMounts: - name: storage mountPath: /app/outputs subPath: outputs - name: storage mountPath: /models subPath: models livenessProbe: httpGet: path: / port: 7860 initialDelaySeconds: 120 periodSeconds: 30 readinessProbe: httpGet: path: / port: 7860 initialDelaySeconds: 60 periodSeconds: 10 volumes: - name: storage persistentVolumeClaim: claimName: funasr-storage nodeSelector: accelerator: gpu # 节点标签选择 GPU 节点

注意：请根据实际节点打标情况设置nodeSelector，例如：

bash kubectl label nodes <gpu-node> accelerator=gpu

4.3 创建 Service 与 Ingress

service.yaml：

apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: funasr-service spec: selector: app: funasr-webui ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 7860 type: ClusterIP

ingress.yaml（需提前安装 Ingress Controller）：

apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: funasr-ingress annotations: nginx.ingress.kubernetes.io/service-weight: "" spec: ingressClassName: nginx rules: - host: asr.yourdomain.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: funasr-service port: number: 80

5. 部署与验证流程

5.1 应用部署命令

依次执行以下命令完成部署：

kubectl apply -f pvc.yaml kubectl apply -f deployment.yaml kubectl apply -f service.yaml kubectl apply -f ingress.yaml

5.2 查看 Pod 状态

kubectl get pods -l app=funasr-webui kubectl logs -f <pod-name>

等待日志中出现类似信息表示启动成功：

Running on local URL: http://0.0.0.0:7860

5.3 外部访问

若已配置 DNS 解析，可通过浏览器访问：

http://asr.yourdomain.com

或使用端口转发进行调试：

kubectl port-forward svc/funasr-service 7860:80

然后访问http://localhost:7860

6. 性能优化与运维建议

6.1 资源调优建议

提示：Paraformer-large 模型对显存要求较高，建议至少 8GB 显存。

6.2 自动扩缩容（HPA）

对于高并发场景，可配置 HPA 实现自动扩缩容：

apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodScaler metadata: name: funasr-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: funasr-webui minReplicas: 1 maxReplicas: 5 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70

注意：多实例部署时需确保共享存储一致性，不建议多个 Pod 同时写入同一文件。

6.3 日志与监控集成

建议接入集中式日志系统（如 ELK、Loki）和监控平台（Prometheus + Grafana）：

• 采集容器标准输出日志
• 监控 GPU 利用率、内存占用、请求延迟
• 设置告警规则：CPU > 90% 持续 5 分钟

7. 常见问题排查

7.1 Pod 一直处于 Pending 状态

可能原因： - 缺少 GPU 节点或未正确打标 - PVC 无法绑定（存储类不匹配） - 资源不足（CPU/Memory 不满足 request）

解决方法：

kubectl describe pod <pod-name> kubectl get nodes --show-labels kubectl get pvc

7.2 识别失败或返回乱码

检查项： - 模型路径是否正确挂载 - 音频格式是否支持（推荐 WAV/MP3） - 是否启用了正确的语言识别模式（zh或auto）

7.3 页面无法加载（404/502）

排查步骤： - 检查 Ingress 控制器是否正常运行 - 确认 Service 是否关联到正确的 Pod - 使用port-forward绕过 Ingress 测试后端可达性

8. 总结

本文详细介绍了 FunASR 语音识别系统在 Kubernetes 集群中的完整部署流程，涵盖从镜像构建、资源配置、服务暴露到性能优化的各个环节。通过容器化部署，不仅提升了系统的可维护性和可扩展性，也为后续对接 CI/CD 流程奠定了基础。

关键实践要点总结如下：

1. 模型预加载：将模型打包进镜像或使用 PVC 挂载，避免重复下载。
2. GPU 资源调度：合理配置resources.limits和nodeSelector，确保推理效率。
3. 持久化存储：使用 PVC 保存识别结果，保障数据安全。
4. 服务暴露：结合 Ingress 实现域名访问，便于生产环境集成。
5. 可观测性增强：集成日志与监控系统，提升运维效率。

未来可进一步探索的服务优化方向包括： - 使用 Kserve/KFServing 构建标准化 AI 推理服务 - 集成模型热更新机制 - 实现多租户隔离与配额控制

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