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Paraformer-large语音识别监控：Prometheus集成教程

1. 引言

随着语音识别技术在智能客服、会议记录、媒体转录等场景的广泛应用，对模型服务的稳定性与性能监控提出了更高要求。Paraformer-large作为阿里达摩院推出的高性能工业级语音识别模型，结合VAD（语音活动检测）和Punc（标点预测）模块，已在多个长音频转写任务中展现出卓越表现。

然而，仅实现功能部署并不足以保障生产环境下的服务质量。为了实时掌握模型推理延迟、请求吞吐量、GPU资源占用等关键指标，本文将介绍如何为基于Gradio搭建的Paraformer-large语音识别离线版服务集成Prometheus监控系统，构建一套完整的可观测性方案。

本教程适用于已部署“Paraformer-large语音识别离线版（带Gradio可视化界面）”镜像的用户，目标是通过轻量改造原有服务代码，实现核心运行指标的采集、暴露与可视化展示。

2. 架构设计与技术选型

2.1 监控需求分析

在语音识别服务中，以下几类指标对于运维和优化至关重要：

• 请求维度：ASR接口调用次数、成功率、平均响应时间
• 性能维度：单个音频文件处理耗时、并发处理能力
• 资源维度：GPU显存使用率、CUDA计算负载
• 异常维度：识别失败率、输入格式错误频次

这些数据不仅有助于故障排查，还能指导模型压缩、批处理策略调整等性能优化工作。

2.2 技术栈选择

我们采用Prometheus作为核心监控系统，因其具备强大的多维数据模型、灵活的查询语言（PromQL），并广泛支持各类 exporter 和 SDK。

3. 实现步骤详解

3.1 安装依赖库

首先确保环境中安装了Prometheus的Python客户端库：

pip install prometheus-client

该库提供了Metrics暴露HTTP端点的能力，我们将利用它扩展Gradio服务。

3.2 修改服务脚本：app.py

在原app.py基础上进行增强，添加指标定义与收集逻辑。以下是完整更新后的代码：

# app.py - 增强版（含Prometheus监控） import gradio as gr from funasr import AutoModel import time import os from prometheus_client import start_http_server, Counter, Histogram, Gauge # --- Prometheus 指标定义 --- # 请求计数器 asr_request_count = Counter('asr_request_total', 'Total number of ASR requests') asr_success_count = Counter('asr_request_success', 'Number of successful ASR requests') asr_failure_count = Counter('asr_request_failed', 'Number of failed ASR requests') # 响应时间直方图（单位：秒） asr_duration = Histogram('asr_request_duration_seconds', 'ASR request processing duration', buckets=[1, 5, 10, 30, 60, 120, 300]) # GPU显存使用情况（需nvidia-ml-py支持） try: import pynvml pynvml.nvmlInit() gpu_memory_used = Gauge('gpu_memory_used_mb', 'Current GPU memory used in MB') gpu_utilization = Gauge('gpu_utilization_percent', 'GPU utilization percentage') except ImportError: print("pynvml not found. GPU metrics will be disabled.") # 启动Prometheus指标暴露服务（默认端口9091） start_http_server(9091) # 加载模型 model_id = "iic/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch" model = AutoModel( model=model_id, model_revision="v2.0.4", device="cuda:0" ) def update_gpu_metrics(): """定期更新GPU指标""" try: handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) mem_info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) util = pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle) gpu_memory_used.set(mem_info.used / 1024 / 1024) # 转换为MB gpu_utilization.set(util.gpu) except: pass def asr_process(audio_path): if audio_path is None: return "请先上传音频文件" # 更新请求计数 asr_request_count.inc() # 记录开始时间 start_time = time.time() try: # 推理识别 res = model.generate( input=audio_path, batch_size_s=300, ) # 更新GPU状态 update_gpu_metrics() # 提取结果 if len(res) > 0 and 'text' in res[0]: asr_success_count.inc() return res[0]['text'] else: asr_failure_count.inc() return "识别失败，请检查音频格式" except Exception as e: asr_failure_count.inc() return f"识别异常: {str(e)}" finally: # 记录耗时 duration = time.time() - start_time asr_duration.observe(duration) # 构建Web界面 with gr.Blocks(title="Paraformer 语音转文字控制台") as demo: gr.Markdown("# 🎤 Paraformer 离线语音识别转写") gr.Markdown("支持长音频上传，自动添加标点符号和端点检测。") with gr.Row(): with gr.Column(): audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="上传音频或直接录音") submit_btn = gr.Button("开始转写", variant="primary") with gr.Column(): text_output = gr.Textbox(label="识别结果", lines=15) submit_btn.click(fn=asr_process, inputs=audio_input, outputs=text_output) # 启动服务 demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=6006)

3.3 关键改动说明

注意：若未安装pynvml，可通过pip install nvidia-ml-py3补全GPU监控能力。

3.4 服务启动命令更新

修改AutoDL平台中的“服务启动命令”，确保激活环境后运行新脚本：

source /opt/miniconda3/bin/activate torch25 && cd /root/workspace && python app.py

4. Prometheus配置与数据采集

4.1 配置Prometheus.yml

在Prometheus服务器上编辑配置文件，添加job以抓取Gradio服务的指标：

scrape_configs: - job_name: 'paraformer-asr' static_configs: - targets: ['<your-instance-ip>:9091'] metrics_path: '/metrics' scheme: http

替换<your-instance-ip>为实际实例公网IP或内网可达地址。

4.2 验证指标暴露

服务启动后，可通过curl验证指标是否正常暴露：

curl http://<instance-ip>:9091/metrics | grep asr_

预期输出示例：

# HELP asr_request_total Total number of ASR requests # TYPE asr_request_total counter asr_request_total 15 # HELP asr_request_duration_seconds ASR request processing duration # TYPE asr_request_duration_seconds histogram asr_request_duration_seconds_sum 45.6 asr_request_duration_seconds_count 15

4.3 核心PromQL查询建议

5. 监控看板与告警建议

5.1 Grafana仪表盘推荐组件

若使用Grafana，建议创建如下面板：

• QPS趋势图：rate(asr_request_total[1m])
• P95延迟曲线：histogram_quantile(0.95, rate(...))
• 成功率热力图：成功率随时间变化
• GPU资源监控：显存+利用率双轴图表

5.2 基础告警规则配置

在Prometheus Alertmanager中设置以下告警：

- alert: HighASRLatency expr: histogram_quantile(0.95, rate(asr_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 60 for: 10m labels: severity: warning annotations: summary: "ASR服务95%请求延迟超过60秒" - alert: LowRecognitionSuccessRate expr: sum(rate(asr_request_success[5m])) / sum(rate(asr_request_total[5m])) < 0.8 for: 15m labels: severity: critical annotations: summary: "ASR识别成功率低于80%"

6. 总结

6. 总结

本文详细介绍了如何为基于Gradio部署的Paraformer-large语音识别服务集成Prometheus监控体系，实现了从“能用”到“可控”的关键跃迁。通过在原始app.py中嵌入prometheus_client，我们成功采集了包括请求频率、处理延迟、识别成功率及GPU资源使用在内的多项核心指标，并通过标准Prometheus协议完成数据拉取。

该方案具有以下优势：

• 低侵入性：仅需少量代码改造即可接入监控
• 高实用性：覆盖语音识别服务的关键SLI/SLO指标
• 可扩展性强：支持后续对接Grafana、Alertmanager等生态工具

未来可进一步拓展方向包括： - 多实例集群统一监控 - 按音频长度维度切分性能分析 - 结合日志系统实现全链路追踪

通过建立完善的监控机制，开发者能够更自信地将Paraformer-large应用于生产环境，持续提升语音识别服务的稳定性和用户体验。

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