您可以使用验证集来评估微调后的模型效果。具体来说，您可以将一部分数据作为验证集，用于在微调过程中进行模型选择和调参。
以下是一个示例代码，演示如何使用验证集评估微调后的模型效果：
from modelscope.pipelines import FunasrPipeline
from modelscope.utils.metrics import SpeechMetric
# 创建FunasrPipeline对象
pipeline = FunasrPipeline(
audio_column="audio",
text_column="text",
checkpoint="path/to/your/checkpoint",
tokenizer="path/to/your/tokenizer",
vocab_size=1000,
num_beams=4,
max_len_a=200,
max_len_b=150,
device="cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu",
)
# 加载验证集数据
validation_data = load_validation_data() # 自定义函数，加载您的验证集数据
# 对验证集进行预测并计算指标
results = pipeline(validation_data)
metric = SpeechMetric(ref=validation_data["text"], pred=results["result"])
score = metric.calculate() # 计算指标得分，例如WER、BLEU等
print("Validation score:", score)
上述代码中，您需要将checkpoint参数设置为微调后的模型路径，tokenizer参数设置为相应的分词器路径。然后，通过调用pipeline对象的predict方法，传入验证集数据进行预测。最后，使用自定义的SpeechMetric类来计算指标得分，如Word Error Rate（WER）、Bilingual Evaluation Understudy (BLEU)等。
请注意，以上代码仅为示例，您需要根据您的实际情况进行适当的修改和调整。
