modelscope-funasr 的 ONNX 版本与 PyTorch（PT）版本在性能上的差异可能由多种因素导致，而不仅仅是“使用姿势”的问题。以下是一些可能导致这种差异的原因：
模型转换的精度损失：将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式时，可能会引入一些精度损失。虽然 ONNX 是一个旨在在不同深度学习框架之间提供互操作性的标准格式，但在转换过程中，某些操作或层的实现可能会有所不同，这可能导致性能上的差异。
优化和加速：PyTorch 和 ONNX Runtime（或其他 ONNX 兼容的推理引擎）可能使用不同的优化策略和加速技术。例如，PyTorch 可能会利用其内部的 JIT（Just-In-Time）编译器来优化模型，而 ONNX Runtime 则可能依赖于其他技术来提高推理速度。
运行环境：ONNX 和 PyTorch 在运行时可能会受到不同硬件和软件的影响。例如，某些 CPU 或 GPU 加速器可能对 PyTorch 更友好，而对 ONNX Runtime 的支持可能不那么完善。此外，操作系统、依赖库和驱动程序的版本也可能影响性能。
模型配置和输入数据：模型的配置（如批处理大小、输入数据的预处理等）以及输入数据本身的特性（如长度、分布等）也可能对性能产生显著影响。
为了解决或缓解这种性能差异，你可以尝试以下策略：
检查模型转换过程：确保模型在转换为 ONNX 格式时没有引入任何不必要的精度损失。你可以比较转换前后的模型输出，以验证它们的差异。
优化 ONNX 模型：尝试使用 ONNX 的优化工具来进一步优化模型，以提高其推理速度。
调整运行环境：确保你的硬件和软件环境对 ONNX Runtime 有良好的支持。这可能包括更新驱动程序、安装最新的依赖库或调整运行时的配置参数。
比较不同版本的性能：尝试使用不同版本的 ONNX Runtime 或 PyTorch，以查看是否有性能上的改进。
查阅文档和社区：查阅 modelscope-funasr 的官方文档和社区论坛，看看是否有其他用户报告了类似的问题，并查看是否有任何解决方案或建议。
最后，请注意，性能优化是一个复杂的过程，可能需要多次迭代和尝试不同的策略。因此，保持耐心和开放的心态是非常重要的。