!free -h

النتيجة:

6. تحقق من القرص

!df -h

النتيجة:

حمّل النموذج مباشرة بالاسم

راجع الكود التجريبي في بطاقة النموذج للتحميل. سيتم تنزيل ملفات النموذج المطلوبة تلقائيًا.

import torch
from qwen_asr import Qwen3ASRModel
 
model = Qwen3ASRModel.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen3-ASR-1.7B",
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda:0",
    # attn_implementation="flash_attention_2",
    max_inference_batch_size=32, # Batch size limit for inference. -1 means unlimited. Smaller values can help avoid OOM.
    max_new_tokens=256, # Maximum number of tokens to generate. Set a larger value for long audio input.
)
print("تم تحميل النموذج بنجاح!")

النتيجة:

إذا كنت تريد تنزيل النموذج بشكل منفصل، راجع طريقة تنزيل النماذج في القسم 2.5 من هذا الكتاب. على سبيل المثال، لتنزيل النموذج إلى الدليل /mnt/workspace/Qwen3-ASR-1.7B، باستخدام التنزيل عبر سطر الأوامر كمثال، نفذ الأمر التالي في الطرفية:

# تثبيت ModelScope (إذا لم يكن مثبتًا)
!pip3 install modelscope
# تنزيل مستودع النموذج الكامل
!modelscope download --model Qwen/Qwen3-ASR-1.7B --local_dir /mnt/workspace/Qwen3-ASR-1.7B

النتيجة:

إذا كان لديك ملفات النموذج منزّلة بالفعل، يمكنك استبدال Qwen/Qwen3-ASR-1.7B بمسار نموذجك.

import torch
from qwen_asr import Qwen3ASRModel

model = Qwen3ASRModel.from_pretrained(
    "/mnt/workspace/Qwen3-ASR-1.7B",
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda:0",
    # attn_implementation="flash_attention_2",
    max_inference_batch_size=32, # Batch size limit for inference. -1 means unlimited. Smaller values can help avoid OOM.
    max_new_tokens=256, # Maximum number of tokens to generate. Set a larger value for long audio input.
)
print("تم تحميل النموذج بنجاح!")

النتيجة:

مرر ملفًا صوتيًا وانظر ما تم التعرف عليه

بعد تحميل النموذج، يمكنك مرر ملفات صوتية لاستدلال النموذج. يمكنك استبدال قيمة audio بمسار ملفك الصوتي.

results = model.transcribe(
    audio="https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen3-ASR-Repo/asr_en.wav",
    language=None, # set "English" to force the language
)
 
print(results[0].language)
print(results[0].text)
print("اكتمل استدلال النموذج!")

النتيجة:

يمكنك استبدال قيمة audio بمسار ملفك الصوتي لاستدلال النموذج. انقر بالزر الأيمن على مجلد "DSW-GPU" في مساحة العمل اليسرى، وانقر على "Upload"، واختر ملفك الصوتي المحلي، وسيتم رفعه إلى مجلد "DSW-GPU" في بيئة Notebook.

ثم عدّل الكود كما يلي:

results = model.transcribe(
    audio="/mnt/workspace/asr_en.wav",
    language=None, # set "English" to force the language
)
 
print(results[0].language)
print(results[0].text)
print("اكتمل استدلال النموذج!")

النتيجة:

يمكنك العثور على الكود والملفات ذات الصلة لهذا الفصل على: https://www.modelscope.cn/gallery/liucong/54c2ca38-b797-43d1-97ab-4b9f569aaa95