Manuelle Python-Installation & Quellcode-Ausführung

Wenn Sie benutzerdefinierte Engine-Operatoren entwickeln, zu Open-Source-Beiträgen beitragen oder nativ auf Apple Silicon Macs arbeiten möchten, folgen Sie dieser Anleitung.

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1. Voraussetzungen

• Python: Version 3.10 oder 3.11
• FFmpeg: Zur Konvertierung und zum Resampling von Audioformaten (macOS: brew install ffmpeg, Ubuntu: apt install ffmpeg)
• Git & Git LFS: Zum Klonen des Codes und Herunterladen großer Modellgewichte

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2. Repository klonen & virtuelle Umgebung einrichten

# 1. Quellcode-Repository klonen
git clone https://github.com/codeAndxv/OneASR.git
cd OneASR

# 2. Virtuelle Python-Umgebung erstellen und aktivieren
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 3. Abhängigkeiten installieren
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

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3. Modellgewichte herunterladen

Platzieren Sie die Modellgewichte entsprechend den in config.yaml aktivierten Engines im Verzeichnis models/:

# Faster-Whisper Medium Modell herunterladen
git clone https://huggingface.co/Systran/faster-whisper-medium models/faster-whisper-medium

# X-ASR Streaming-Modell
# Legen Sie tokens.txt, encoder-160ms.onnx, decoder-160ms.onnx und joiner-160ms.onnx in models/chunk-160ms-model/ ab

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4. Server starten

Starten Sie das FastAPI-Gateway mit Uvicorn:

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

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5. Web-Frontend entwickeln

Das Frontend-Dashboard basiert auf Vue 3 + Vite:

cd web
npm install
npm run dev   # Entwicklungsserver unter http://localhost:5173 mit automatischem Proxy zu :8000