modelscope-funasr重构的框架，关于多GPU并发训练这一块可行了吗？

确实，ModelScope-FunASR框架已经实现了多GPU并发训练。借助ModelScope，您可以将复杂的模型拆分为多个部分，并在多个GPU上同时运行每个部分，这有助于加速模型的训练和推理过程。

除此之外，ModelScope还提供了一些高级功能，如模型切分和重组、动态负载平衡等，以优化模型的性能和扩展性。它支持各种常见的模型并行化方法，包括数据并行、模型并行和管道并行等。此外，该框架与其他深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）能够无缝集成，使您能够在现有的深度学习环境中轻松使用ModelScope。

因此，如果您需要进行大规模的语音识别任务，或者需要处理大量数据，可以考虑使用ModelScope-FunASR的多GPU并发训练功能来提高训练效率和性能。

1.0版本，一个重要的目标是为了训练多任务大模型，类似于whisper，qwen-audio，多机多gpu，模型切片（把模型的不同参数放到不同的gpu上，例如，32G显存训练7B大模型），都是会支持的哈。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”