modelscope / modelscope/FunASR

请明确四个固定模型 revision 在自托管服务与权重分发场景下的许可

Open
#3,458 6 comments 0 reactions 1 assignee View on GitHub

@modelpath-dev is already working on this.

Since Sep 4, 2026.

needs maintainer decision question
Dominant language
Python
Stars
20.4k
Forks
2k
Avg merge
4h 55m
Merged PRs (30d)
169

Description

您好,我是一名独立开发者,正在核对 FunASR 官方模型在离线/自托管集成中的许可边界,只咨询许可条款,不需要技术支持。

核对对象如下:

  1. iic/speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch,revision v2.0.4
  2. iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch,revision v2.0.4
  3. iic/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large,revision v2.0.4
  4. iic/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common,revision v2.0.2

上述四个 ModelScope 模型卡均标注 Apache License 2.0,模型仓文件树中未看到 MODEL_LICENSE 文件或链接。FunASR 当前 README 又说明:预训练权重单独授权,以模型卡标注为准;模型卡链接 MODEL_LICENSE 时才适用该协议。

为了避免误解,烦请确认:

  1. 对上述固定 revision,模型卡标注的 Apache-2.0 是否是权重文件及配套文件的适用许可,FunASR 仓库根部的 MODEL_LICENSE v1.1 是否不同时适用?
  2. 在“自托管识别服务”场景中,权重只保存在开发者自己的服务器,对外只返回识别结果、不交付权重文件,是否允许商业使用?
  3. 在“权重分发”场景中,将权重放入安装包、容器或离线镜像交付最终用户,是否允许商业分发?需要随包保留哪些 LICENSE、NOTICE、作者、来源和模型名称?
  4. 是否允许对这些权重做格式转换、量化、微调,并在遵守相同告知义务后分发衍生权重?
  5. 如果 MODEL_LICENSE v1.1 仍会适用,其中“仅作为参考和学习使用”是责任免责说明,还是对商业/生产用途的限制?协议未来修订“自动生效”是否会追溯已经固定 revision 和 SHA-256 的权重?
  6. paraformer-zh@v2.0.4 在 FunASR 1.4.0 中应当对应上述 SeACo 模型,还是 iic/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch?能否给出核验实际 model_path 的权威方法,以便许可对象登记准确?若可能对应后者,也请一并确认其模型卡 Apache-2.0 的适用范围。
  7. 发布方是否确认有权按上述模型卡许可授权这些权重用于商业自托管和允许范围内的分发,并请说明训练数据所需的额外署名或使用限制(如有)?

我只希望把“模型在服务器上提供服务”和“把模型文件交给用户”两种场景分清,并按官方要求保留完整署名。感谢确认。

Contributor guide

Open the contributing guide

First steps

  1. Read the whole issue, then the project's contributing guide.
  2. Comment on the issue to say you are picking it up — it saves two people doing the same work.
  3. Fork the repository and make your change on a branch.
  4. Open a pull request that references the issue number.

Assessment

This issue has not been assessed yet.

Get new issues in your inbox

A short digest of beginner-friendly GitHub issues.