如何在查询Databricks部署的Whisper模型时启用word_timestamps=True参数？

嘿，我刚好碰到过类似的问题，给你捋清楚怎么弄！

当你在本地直接调用Whisper的transcribe方法时，可以直接把word_timestamps=True作为参数传进去，但在Databricks模型服务端点查询时，参数传递的逻辑得调整下——不能像本地那样直接加方法参数，而是要把这个配置和音频数据一起封装到请求的inputs结构里。

第一步：调整查询请求的结构 #

你需要把word_timestamps参数作为输入字典的一部分，和音频数据一起传给端点。比如修改你的查询代码成这样：

response = workspace_client.serving_endpoints.query(
    name="whisperv3",
    inputs=[{
        "audio": base64_audio_chunks[first_chunk_index],  # 替换成你实际的音频chunk
        "word_timestamps": True
    }]
)

第二步：确保后端推断函数支持该参数 #

如果你的模型部署时的推断逻辑没处理这个额外参数，那光改前端请求还不够，得先更新部署的模型代码。比如部署模型时的predict函数要改成这样，才能读取并传递word_timestamps参数：

def predict(model_input):
    # 先解析输入里的音频和配置参数
    audio_base64 = model_input["audio"]
    word_timestamps = model_input.get("word_timestamps", False)  # 默认关闭，可选

    # 解码base64音频为Whisper可处理的格式
    import base64
    audio_bytes = base64.b64decode(audio_base64)

    # 调用Whisper的transcribe方法，传入配置参数
    result = model.transcribe(
        audio=audio_bytes,
        word_timestamps=word_timestamps
    )

    return result

简单来说，就是把本地调用时transcribe方法的参数，变成请求输入的一部分，再让后端的推断函数把这个参数传递给Whisper的转录方法。如果之前部署的模型没包含这段逻辑，记得重新部署模型端点哦。

内容来源于stack exchange