1️⃣ 需求与指标
在项目启动前，我们设定了核心指标：
- 字错率（WER）< 5%
- 响应延迟 < 800 ms
- 高可用、可扩展
这些指标将贯穿整个开发和测试流程。
2️⃣ 数据准备
准备训练数据是关键步骤，我们使用了 1k 条自考口语音频，并进行了人工标注，包括：
- 正确发音文本
- 音频对应分数
- 常见错误类型标注
数据格式如下（示例）：
{"audio_path": "audio001.wav","transcript": "I like programming","score": 95
}
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数据质量直接影响模型评分准确性，确保标注一致性。
3️⃣ 模型微调（LoRA + Adapter）
使用 GPT-OSS 开源权重，进行微调以适配自考口语场景。核心步骤：
from gpt_oss import GPTModel
from lora_adapter import LoRAAdaptermodel = GPTModel.from_pretrained("gpt-oss-base")
adapter = LoRAAdapter(model)
adapter.train(train_dataset, epochs=3, lr=1e-4)
model.save_pretrained("fine_tuned_gpt_oss")
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微调后模型可识别发音错误并生成评分，零成本替代收费 API。
4️⃣ 评测指标计算
计算模型评测指标，确保满足目标：
from sklearn.metrics import accuracy_scorepred_scores = model.predict(test_dataset)
wer = calculate_wer(pred_scores, test_dataset.labels)
print(f"WER: {wer}%")
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字错率 < 5%，评测结果可靠。
5️⃣ FastAPI 部署
使用 FastAPI 部署口语评测 API，实现即时评分服务：
from fastapi import FastAPI, UploadFileapp = FastAPI()@app.post("/evaluate")
async def evaluate_audio(file: UploadFile):audio = await file.read()score = model.predict(audio)return {"score": score}
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支持高并发请求，延迟 < 800ms。
6️⃣ 压测与日志
进行压力测试，记录日志，确保系统稳定性：
ab -n 1000 -c 50 http://localhost:8000/evaluate
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日志记录示例：
2025-08-29 12:00:01 INFO Request processed in 450 ms, score=92
确保生产环境可靠运行。
总结与引流
本文详细介绍了 GPT-OSS + 自考AI客服口语评测 API 的开发流程，包括数据准备、模型微调、部署与压测。
💡 完整代码已托管至官网，欢迎 Star：GPT-OSS 模型优化成人自考 AI 客服口语评测 API，3 天落地
