安装realtime-transcription-fastrtc需要完成以下步骤：
System environment preparation
- 确保Python ≥3.10已安装
- 安装ffmpeg用于音频处理（macOS可通过brew，Linux通过apt，Windows需手动配置）
- 推荐使用GPU加速（MPS或CUDA），CPU也可运行但性能较低
项目部署流程
- Cloning Warehouse:
git clone https://github.com/sofi444/realtime-transcription-fastrtc
- 创建虚拟环境：推荐使用uv工具（或传统pip方式）
- Installation dependencies: run
uv pip install -r requirements.txt或对应pip命令
- 配置.env文件：设置UI_MODE、APP_MODE、MODEL_ID等关键参数
Key Configuration Description
- UI_MODE：gradio（简易界面）或fastapi（可定制界面）
- MODEL_ID：默认使用openai/whisper-large-v3-turbo，可更换为其他Hugging Face模型
- PORT：服务运行端口，默认7860
- 确保Python ≥3.10已安装
- 安装ffmpeg用于音频处理（macOS可通过brew，Linux通过apt，Windows需手动配置）
- 推荐使用GPU加速（MPS或CUDA），CPU也可运行但性能较低
项目部署流程
- Cloning Warehouse:
git clone https://github.com/sofi444/realtime-transcription-fastrtc
- 创建虚拟环境：推荐使用uv工具（或传统pip方式）
- Installation dependencies: run
uv pip install -r requirements.txt或对应pip命令
- 配置.env文件：设置UI_MODE、APP_MODE、MODEL_ID等关键参数
Key Configuration Description
- UI_MODE：gradio（简易界面）或fastapi（可定制界面）
- MODEL_ID：默认使用openai/whisper-large-v3-turbo，可更换为其他Hugging Face模型
- PORT：服务运行端口，默认7860
- Cloning Warehouse:
git clone https://github.com/sofi444/realtime-transcription-fastrtc - 创建虚拟环境：推荐使用uv工具（或传统pip方式）
- Installation dependencies: run
uv pip install -r requirements.txt或对应pip命令 - 配置.env文件：设置UI_MODE、APP_MODE、MODEL_ID等关键参数
Key Configuration Description
- UI_MODE：gradio（简易界面）或fastapi（可定制界面）
- MODEL_ID：默认使用openai/whisper-large-v3-turbo，可更换为其他Hugging Face模型
- PORT：服务运行端口，默认7860
- UI_MODE：gradio（简易界面）或fastapi（可定制界面）
- MODEL_ID：默认使用openai/whisper-large-v3-turbo，可更换为其他Hugging Face模型
- PORT：服务运行端口，默认7860
完成配置后，执行python main.py启动服务，通过浏览器访问终端显示的URL即可使用。
This answer comes from the articleOpen source tool for real-time speech to textThe
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