在本教程中，我将带你从零开始，快速搭建一个 成人自考口语评测 API，全程基于 GPT-OSS 开源模型，不依赖收费 API，3 天即可上线。

步骤 1：明确项目需求

在开始开发前，你需要了解评分指标：

• 字错率 < 5%
• 延迟 < 800ms
• 评分命中率 ≥ 96%

这些指标将指导后续数据准备、模型训练和 API 部署。

步骤 2：准备数据

• 收集口语录音（如 1000 条自考样本）
• 人工标注正确答案
• 对音频进行去噪和裁剪
• 划分训练集与验证集

为什么要划分训练集？保证模型不会过拟合，同时可以验证效果。

步骤 3：模型微调

使用 GPT-OSS 开源权重，通过 LoRA + Adapter 微调模型。

from peft import LoraConfig, get_peft_model

config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj","v_proj"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none"
)
model = get_peft_model(base_model, config)

微调的好处：既保证准确率，又能在本地低成本运行。

步骤 4：API 部署

• 使用 FastAPI + uvicorn
• 添加异步调用和多 worker 解决高并发
• 提供 /evaluate 接口接受音频并返回评分

@app.post("/evaluate")
async def evaluate(audio: bytes):
    score = model.predict(audio)
    return {"score": score}

步骤 5：测试与优化

• 压测 API，确保延迟 < 800ms
• 记录错误案例进行模型微调
• 确认评分准确率 ≥ 96%

步骤 6：上线与应用

• 本地部署或内网服务器运行
• 接入自考客服系统
• 学生录音 → API → 即时评分

总结

通过本教程，你可以在 72 小时内完成成人自考口语评测 API 的搭建：

• 零成本使用 GPT-OSS 开源权重
• 高准确率与低延迟
• 可直接接入实际系统

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