Whisper Large V2 Onnx Int4 Inc

🚀 INT4 Whisper large-v2 ONNXモデル

Whisperは、自動音声認識（ASR）と音声翻訳のための事前学習済みモデルです。68万時間のラベル付きデータで学習されたWhisperモデルは、微調整を必要とせずに多くのデータセットやドメインに対して強力な汎化能力を示します。これは、Intel® Neural Compressor と Intel® Extension for Transformers を使用した、ONNX形式のWhisper large v2モデルのINT4重みのみの量子化モデルのリポジトリです。

このINT4 ONNXモデルは、Intel® Neural Compressor の重みのみの量子化手法によって生成されています。

🚀 クイックスタート

モデルの詳細

想定される用途

ONNXモデルへのエクスポート

FP32モデルは、openai/whisper-large-v2を使用してエクスポートされます。

optimum-cli export onnx --model openai/whisper-large-v2 whisper-large-v2-with-past/ --task automatic-speech-recognition-with-past --opset 13

ONNX Runtimeのインストール

MatMulFpQ4 演算子をサポートするために、onnxruntime>=1.16.0 をインストールします。

量子化の実行

Intel® Neural Compressor のマスターブランチからビルドし、INT4重みのみの量子化を実行します。

重みのみの量子化の設定は以下の通りです。

以下にキーコードを提供します。完全なスクリプトについては、whisper example を参照してください。

from neural_compressor import quantization, PostTrainingQuantConfig
from neural_compressor.utils.constant import FP32

model_list = ['encoder_model.onnx', 'decoder_model.onnx', 'decoder_with_past_model.onnx']
for model in model_list:
    config = PostTrainingQuantConfig(
        approach="weight_only",
        calibration_sampling_size=[8],
        op_type_dict={".*": {"weight": {"bits": 4, 
                                        "algorithm": ["RTN"], 
                                        "scheme": ["sym"], 
                                        "group_size": 32}}},)
    q_model = quantization.fit(
        os.path.join("/path/to/whisper-large-v2-with-past", model), # FP32 model path
        config,
        calib_dataloader=dataloader)
    q_model.save(os.path.join("/path/to/whisper-large-v2-onnx-int4", model)) # INT4 model path

評価

演算子統計

以下は、INT4 ONNXモデルの演算子統計を示しています。

werの評価

以下のコードを使用して、librispeech_asr データセットでモデルを評価します。

import os
from evaluate import load
from datasets import load_dataset
from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor, AutoConfig
model_name = 'openai/whisper-large-v2'
model_path = 'whisper-large-v2-onnx-int4'
processor = WhisperProcessor.from_pretrained(model_name)
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)
wer = load("wer")
librispeech_test_clean = load_dataset("librispeech_asr", "clean", split="test")

from optimum.onnxruntime import ORTModelForSpeechSeq2Seq
from transformers import PretrainedConfig
model_config = PretrainedConfig.from_pretrained(model_name)
predictions = []
references = []
sessions = ORTModelForSpeechSeq2Seq.load_model(
            os.path.join(model_path, 'encoder_model.onnx'),
            os.path.join(model_path, 'decoder_model.onnx'),
            os.path.join(model_path, 'decoder_with_past_model.onnx'))
model = ORTModelForSpeechSeq2Seq(sessions[0], sessions[1], model_config, model_path, sessions[2])
for idx, batch in enumerate(librispeech_test_clean):
    audio = batch["audio"]
    input_features = processor(audio["array"], sampling_rate=audio["sampling_rate"], return_tensors="pt").input_features
    reference = processor.tokenizer._normalize(batch['text'])
    references.append(reference)
    predicted_ids = model.generate(input_features)[0]
    transcription = processor.decode(predicted_ids)
    prediction = processor.tokenizer._normalize(transcription)
    predictions.append(prediction)
wer_result = wer.compute(references=references, predictions=predictions)
print(f"Result wer: {wer_result * 100}")

📚 ドキュメント

メトリクス（モデルのパフォーマンス）

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。