FunASR v1.4.5：更轻的 Python 推理与九平台 llama.cpp 运行时
FunASR v1.4.5 把 Python 推理的默认安装做得更轻：torchaudio 不再是硬依赖，需要原生 fbank 时可选择 kaldi-native-fbank。同一个 GitHub Release 还提供 wheel、sdist、九个平台的 llama.cpp / GGUF 运行时和校验清单。
安装边界
| 路径 | 命令 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 标准安装 | python -m pip install -U "funasr==1.4.5" | 常规 Python 推理；不再自动安装 torchaudio |
| KNF 后端 | python -m pip install -U "funasr[knf]==1.4.5" | 需要 kaldi-native-fbank 的轻量特征提取路径 |
| 既有 torchaudio 流程 | python -m pip install torchaudio | 仍可显式安装并继续使用，不属于默认依赖 |
正式包位于 PyPI 1.4.5。wheel 与 sdist 均从精确 main 提交 4df59cc1 构建并回源下载校验。
部署证据与边界
Ascend 910B 的记录在既定测试契约下处理 70.47 秒音频耗时 1.15 秒，RTF 0.016。该结果是固定硬件、模型、音频和计时范围的复现实证，不代表其他设备或生产并发容量。
发布契约测试 38 项全部通过；wheel 与 sdist 通过 Twine、压缩包完整性、隔离安装和 public PyPI 回源校验。签名标签精确指向 4df59cc15386ff3bb10916256d807ebc5c85f81d。
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v1.4.5 Release 固定复用 runtime-llamacpp-v0.2.1，并附带：
- Python：
funasr-1.4.5-py3-none-any.whl、funasr-1.4.5.tar.gz - Linux：
funasr-llamacpp-linux-arm64.tar.gz、funasr-llamacpp-linux-x64.tar.gz、funasr-llamacpp-linux-x64-avx2.tar.gz、funasr-llamacpp-linux-x64-vulkan.tar.gz - macOS：
funasr-llamacpp-macos-arm64.tar.gz - Windows：
funasr-llamacpp-windows-x64.zip、funasr-llamacpp-windows-x64-avx2.zip、funasr-llamacpp-windows-x64-cuda.zip、funasr-llamacpp-windows-x64-vulkan.zip - 校验：
SHA256SUMS-v1.4.5
sha256sum -c SHA256SUMS-v1.4.5按硬件选择、启动命令、烟测和已知边界见 llama.cpp 工业部署页；GPU 服务可继续参考 vLLM 部署页。
从固定版本和可校验资产开始，在目标硬件与真实业务音频上复测后再上线。
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