modelscope-funasr载入模型后的内存数据形态,能不能 dump 到硬盘,下次重启直接读取到内存就能用,而不是要重新载入内存,耗时好几十秒。这个要怎么解决?
Modelscope-funasr载入模型后的内存数据形态,可以通过将模型参数保存到硬盘上,然后在下次启动时直接从硬盘读取模型参数到内存中,以减少加载模型的时间。
具体操作步骤如下:
torch.save()
函数将模型参数保存到硬盘上的文件中。例如:import torch
# 假设你已经训练好了一个模型,命名为model
torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pth')
torch.load()
函数从硬盘上的文件中读取模型参数,并将其加载到内存中的模型中。例如:import torch
from modelscope_funasr import Model
# 创建一个新的模型实例
model = Model()
# 从硬盘上读取模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth'))
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
通过以上步骤,你可以在下次启动程序时直接从硬盘读取模型参数,而不需要重新加载整个模型,从而减少了加载模型的时间。
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