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| | | docker logs -f paddlespeech |
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| | | TTS模型首次使用时侍自动从网络下载约2G的模型文件，下载完成后会自动启动服务。后续再次使用时，不会重复下载模型文件。 |
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| | | 容器启动后，先会载一个NLP的小模型，耗时约30秒左右，然后，启动服务与端口， |
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| | | 当/tts这个api首次被调用时，容器的程序，会自动从网络下载约2G的模型文件，下载完成后会完成首次TTS输出，当然首次也有可能因网络超时失败。后续再次使用时，不会重复下载模型文件。 |
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| | | Asr模型首次使用时侍自动从网络下载约1G的模型文件，下载完成后会自动启动服务。后续再次使用时，不会重复下载模型文件。 |
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| | | 当/asr这个api被首次调用时,容器中的程序会自动从网络下载约2G的模型文件，下载完成后会自动提供语音识别服务，并完成首次API识别的输出，当然，也有可能失败，后续再次调用此API是，不会重复下载模型文件。 |
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| | | ***上述下载过程较为缓慢，约5-10分钟左右，请耐心等待！如果想看实时过程，请输入:docker-comopose logs paddlespeech 来查看实时日志*** |
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| | | ***请在正式使用之前，用postman或文档中提供的测试网页，调试一次成功后，再放入后台运行！*** |
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| | | ## 五、离线部署步骤 |
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| | | ### 离线部署的相关文件下载地址 |
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| | | ```bash |
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| | | docker ps up -d # 启动容器 |
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| | | docker ps down # 停止容器 |
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| | | docker ps restart # 重启容器 |
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| | | docker ps logs -f paddlespeech # 实时查看日志 |
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| | | docker ps exec -it paddlespeech /bin/bash # 进入容器 |
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| | | docker ps rm -f paddlespeech # 删除容器 |
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| | | docker-compose up -d # 启动容器 |
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| | | docker-compose down # 停止容器 |
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| | | docker-compose restart paddlespeech # 重启容器 |
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| | | docker logs -f paddlespeech # 实时查看日志 |
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| | | docker exec -it paddlespeech /bin/bash # 进入容器 |
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| | | docker rm -f paddlespeech # 删除容器 |
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| | | docker rmi dt_iot/paddlespeech:latest # 删除镜像 |
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| | | docker volume rm paddlespeech_data # 删除数据卷 |
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| | | docker network rm dtnet # 删除网络 |
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