Whisper in ONNX

原创于 2025-03-19 09:45:53 发布

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最近，我一直在研究如何使用来自 Rust 的Whisper文本转语音模型。虽然像burn或candle这样的包确实看起来相当有前景，并且确实提供 Whisper 模型，我决定坚持使用 ONNX 目前对我来说非常合适，因为它在过去为我提供了很好的帮助。在这篇文章中，我想讨论将 Whisper 模型转换为 ONNX 的必要步骤。

要将模型转换为ONNX，我通常遵循三个主要步骤：

在 Python 中执行模型以生成参考输入和输出
将模型转换为 ONNX
在 ONNX 中执行模型并比较结果

Whisper模型有些复杂。它使用了带有交叉注意力的编码器-解码器架构（架构图）。首先，输入音频被转换为梅尔频率倒谱，然后通过卷积堆栈，接着是一个变换器编码器。编码后的音频信号随后作为条件输入用于自回归变换器解码器模型，类似于 GPT。

OpenAI 的实现大部分关注于获取从模型中获得最佳性能和准确性。该仓库提供了很多解码选项，并且还使用了键值缓存作为性能优化。在接下来的内容中，我将专注于最简单的解码方法，即不带时间戳预测的贪婪解码，并忽略键值缓存。

为了说明 Whisper 模型是如何工作的，查看最简单的纯 Python 推理是很有启发性的（另见完整转换脚本）。Whisper 模型需要 30 秒的音频输入。我使用了一个小的 Rust 程序从我的麦克风捕获了 30 秒的样本，并将其转换为梅尔频率倒谱。然后将该输入传递给编码器模型。

# x_mel shape: [batch, coeff=80, time=3000] 
# x_audio shape: [batch, time=1500, feature=512]
x_audio = model.encoder(x_mel)

文本通过自回归地应用解码器模型进行解码。我们用一个固定的序列初始化预测的标记，以指示模型任务。

# shape: [batch, seq<=448]
x_tokens = torch.tensor(
    [tokenizer.sot_sequence_including_notimestamps],
    dtype=torch.long,
)

然后使用解码器在循环中预测下一个标记，直到预测到文本结束标记或达到最大标记数

# run the decoding loop using greedy decoding
next_token = tokenizer.sot
while x_tokens.shape[1] <= model.dims.n_text_ctx and next_token != tokenizer.eot:
    y_tokens = model.decoder(x_tokens, x_audio)

    next_token = y_tokens[0, -1].argmax()        
    x_tokens = torch.concat(
        [x_tokens, next_token.reshape(1, 1)], 
        axis=1,
    )

最后，我们可以使用分词器将生成的标记映射回文本

print(tokenizer.decode(x_tokens[0]))

在手头有运行推理示例的情况下，我们可以进行 ONNX 转换。PyTorch 提供了两个主要 API用于将模型转换为 ONNX：torch.onnx.export 和更新的 torch.onnx.dynamo_export。在这里我将使用前者，因为后者在我的实验中失败了。对于 torch.onnx.export，我们需要明确指定动态轴。对于编码器，只有批次维度是动态的，因为 whisper 使用固定的 30 秒音频窗口。对于解码器，批次和序列维度，即生成的标记数量，都是动态的。完整的导出看起来像

torch.onnx.export(
    model.encoder, 
    (x_mel,), 
    "./tmp/encoder.onnx", 
    input_names=["x"], 
    output_names=["out"],
    dynamic_axes={
        "x": {0: "batch"},
        "out": {0: "batch"},
    },
)

torch.onnx.export(
    model.decoder, 
    (x_tokens, x_audio), 
    "./tmp/decoder.onnx", 
    input_names=["tokens", "audio"], 
    output_names=["out"], 
    dynamic_axes={
        "tokens": {0: "batch", 1: "seq"},
        "audio": {0: "batch"},
        "out": {0: "batch", 1: "seq"},
    },
)

要执行模型，我们首先构建推理会话

import onnxruntime

sess_encoder = onnxruntime.InferenceSession("./tmp/encoder.onnx")
sess_decoder = onnxruntime.InferenceSession("./tmp/decoder.onnx")

然后可以像我们在 PyTorch 中一样执行模型

out_encoder, = sess_encoder.run(["out"], {"x": x_mel.numpy()})

# initialize the tokens
tokens = list(tokenizer.sot_sequence_including_notimestamps)

next_token = tokenizer.sot
while x_tokens.shape[1] <= max_tokens and next_token != tokenizer.eot:
    out_decoder, = sess_decoder.run(
        ["out"], 
        {
            "tokens": np.asarray([tokens], dtype="int64"), 
            "audio": out_encoder,
        },
    )
    next_token = out_decoder[0, -1].argmax()
    tokens.append(next_token)

print(tokenizer.decode(x_tokens[0]))

在我的 CPU 上，使用 ONNX 转换可以获得适度的加速。然而，请注意，ONNX 版本仍然比使用 kv-caching 的 PyTorch 模型慢 4 倍。接下来的步骤将是将 kv-caching 包含在 ONNX 模型中，以及研究distill-whisper，并使用 ort Rust 库来从 Rust 执行模型。您可以找到完整的转换脚本。这里。