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dustynv/whisper Docker 镜像 - 轩辕镜像

whisper
dustynv/whisper
用于Jetson平台的Whisper音频转录Jupyter环境,包含原始notebooks及额外录音转录notebook,自动启动Jupyter Lab(HTTPS访问,密码nvidia),支持交互式语音识别与音频处理任务。
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whisper

概述

whisper镜像是jetson-containers项目中的音频处理容器,提供基于Whisper语音识别模型的Jupyter Lab开发环境。该镜像包含Whisper原始notebooks(LibriSpeech.ipynb、Multilingual_ASR.ipynb)及jetson-containers添加的record-and-transcribe.ipynb,适用于Jetson设备,支持通过Jupyter Lab进行交互式音频转录、多语言语音识别等任务。

核心功能与特性

  • 内置Whisper开发资源:容器内/opt/whisper/notebooks目录包含Whisper官方notebooks及录音转录专用notebook,开箱即可进行语音识别实验
  • 自动Jupyter Lab启动:默认通过Dockerfile的CMD命令自动启动Jupyter Lab,无需手动配置
  • HTTPS安全访问:启用SSL加密连接,支持麦克风访问(需处理浏览器安全警告)
  • 完整依赖集成:预装CUDA、PyTorch、torchaudio、JupyterLab等必要组件,满足Whisper运行需求
  • JetPack兼容性:支持L4T R35.x及以上版本(JetPack 5.1+),提供多版本镜像选择

使用场景

  • Jetson设备上的语音识别模型开发与测试
  • 多语言自动语音识别(ASR)任务验证
  • 实时音频录制与转录功能原型开发
  • 通过Jupyter notebooks进行交互式语音处理算法调试

使用方法

运行容器
方式1:使用jetson-containers(推荐)
bash
# 自动拉取或构建兼容当前JetPack版本的镜像
jetson-containers run $(autotag whisper)

# 或指定具体镜像标签
jetson-containers run dustynv/whisper:r35.3.1
方式2:直接使用docker run
bash
sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network=host dustynv/whisper:r35.3.1
挂载外部目录

如需将主机目录挂载到容器内,使用-v参数:

bash
jetson-containers run -v /host/path:/container/path $(autotag whisper)
运行指定命令

以非交互式方式运行命令(而非默认shell):

bash
jetson-containers run $(autotag whisper) your_command --option value
访问Jupyter Lab
  1. 容器启动后,通过浏览器访问 http://<主机名>:8888
  2. 由于启用HTTPS,浏览器会显示SSL安全警告,点击高级→继续访问<IP地址>(不安全)
  3. 输入密码:nvidia 登录Jupyter Lab
  4. 日志位置:容器内 /var/log/jupyter.log
Jupyter Lab默认启动命令

容器通过以下CMD自动启动Jupyter Lab:

bash
CMD /bin/bash -c "jupyter lab --ip 0.0.0.0 --port 8888  --certfile=mycert.pem --keyfile mykey.key --allow-root &> /var/log/jupyter.log" & \
    echo "allow 10 sec for JupyterLab to start @ [***] -I | cut -d' ' -f1):8888 (password nvidia)" && \
    echo "JupterLab logging location:  /var/log/jupyter.log  (inside the container)" && \
    /bin/bash

构建容器

自动构建

使用autotag时,若本地无兼容镜像,系统会提示自动构建:

bash
jetson-containers run $(autotag whisper)
手动构建
  1. 先完成系统设置
  2. 执行构建命令:
bash
jetson-containers build whisper

可添加--help查看构建选项:jetson-containers build whisper --help

容器信息

基础信息
项目说明
构建状态![whisper_jp60]([] ![whisper_jp51]([]
系统要求L4T ['>=34.1.0'] (JetPack 5.1+)
依赖项build-essential cuda python numpy numba cudnn cmake onnx pytorch:2.2 torchaudio rust jupyterlab
DockerfileDockerfile
可用镜像
仓库/标签日期架构大小
dustynv/whisper:r35.3.12024-03-07arm646.0GB
dustynv/whisper:r35.4.12023-12-14arm646.1GB
dustynv/whisper:r36.2.02024-03-03arm647.9GB

兼容性说明:

  • L4T R32.7容器可运行于其他L4T R32.7版本(JetPack 4.6+)
  • L4T R35.x容器可运行于其他L4T R35.x版本(JetPack 5.1+)
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为NVIDIA Jetson平台提供预配置的ROS环境,支持机器人应用的快速开发、部署与运行,适配Jetson硬件加速能力。
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GitHub仓库dusty-nv/jetson-containers中的Ollama LLM包,是为NVIDIA Jetson嵌入式平台设计的容器化解决方案,旨在简化大型语言模型(LLM)的部署与运行流程,支持多种主流LLM模型,充分利用Jetson设备的硬件加速能力,适用于边缘AI计算、智能终端开发等场景,为开发者提供便捷高效的本地化LLM部署工具。
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