modelscope-funasr有微调的教程吗？英文模型的。

根据现有知识库资料，目前没有直接提到ModelScope-FunASR针对英文模型的微调教程。不过，我们可以从相关文档中提取一些通用步骤和方法，帮助您完成FunASR的微调任务。以下是基于现有资料整理的结构化内容：

1. 安装FunASR

在开始微调之前，需要确保正确安装FunASR工具包。以下是安装步骤：

1.1 克隆代码仓库

git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
cd FunASR

1.2 安装依赖

安装所需的Python依赖包：

pip install -r requirements.txt

1.3 安装FunClip

FunASR支持语音合成相关的功能，可以通过以下命令安装FunClip模块：

pip install funasr[clip]

1.4 验证安装

运行以下命令验证FunASR是否安装成功：

python -c "import funasr.utils.cli_utils; funasr.utils.cli_utils.print_info()"

如果安装成功，将显示一条消息，表明FunASR已正确安装。

2. 准备数据集

微调模型需要准备适合的训练数据集。虽然知识库中未明确提到FunASR的英文数据集，但可以参考其他模型的微调流程，例如Llama系列模型的数据集准备方式。

2.1 数据格式

FunASR通常使用语音-文本对作为训练数据。数据集应包含以下内容： - 音频文件：如.wav格式。 - 标注文件：与音频对应的文本标注，通常是.txt或.json格式。

2.2 示例数据集

您可以参考公开的英文语音数据集，例如： - LibriSpeech：一个高质量的英文语音数据集。 - Common Voice：Mozilla提供的多语言语音数据集，包含大量英文语音。

下载并解压数据集后，将其组织为FunASR支持的格式。

3. 配置微调环境

微调FunASR模型需要配置合适的环境参数。以下是一些关键配置建议：

3.1 硬件要求

• GPU：推荐使用V100（16GB）或更高显存的GPU。
• Python版本：建议使用Python 3.7及以上版本。

3.2 镜像选择

如果您使用阿里云DSW实例，可以选择官方镜像以加速环境搭建。例如：

dsw-registry-vpc.REGION.cr.aliyuncs.com/pai-training-algorithm/llm_deepspeed_peft:v0.0.3

其中，REGION需要替换为实例所属地域的代号。

4. 微调模型

微调FunASR模型的具体步骤可能因任务类型而异。以下是一个通用的微调流程：

4.1 启动微调脚本

进入FunASR根目录后，运行微调脚本。假设您已经准备好数据集，可以使用以下命令启动训练：

python funasr/bin/train.py --config_path configs/train.yaml --data_dir /path/to/dataset

其中： - --config_path：指定微调的配置文件路径。 - --data_dir：指定数据集的存储路径。

4.2 配置文件说明

配置文件（如train.yaml）中需要设置以下关键参数： - 模型架构：选择适合的模型类型。 - 学习率：建议初始值为1e-4。 - 计算类型：根据硬件选择fp16或bf16。 - 梯度累计步数：建议设置为2以提高拟合效果。

5. 监控微调过程

微调过程中，可以通过日志查看训练状态。如果使用阿里云百炼平台，可以参考以下命令查看日志：

dashscope fine_tunes.stream -j <替换为您的微调任务ID>

6. 部署微调后的模型

微调完成后，可以将模型部署为在线服务。以下是部署步骤：

6.1 上传模型文件

将训练好的模型文件上传至OSS Bucket或其他存储服务。

6.2 部署到EAS

登录PAI控制台，选择目标工作空间，进入EAS页面，单击部署服务，选择ModelScope模型部署。

6.3 调用服务

通过API接口调用部署的模型服务。示例代码如下：

import requests
import json

service_url = 'YOUR_SERVICE_URL'
token = 'YOUR_SERVICE_TOKEN'

request = {"prompt": "Your input text", "history": []}
resp = requests.post(service_url, headers={"Authorization": token}, data=json.dumps(request))
result = json.loads(resp.text)
print(result['response'])

重要提醒

• 数据集格式：确保数据集符合FunASR的要求，否则可能导致训练失败。
• 硬件资源：微调大模型需要较高的计算资源，请确保GPU显存充足。
• 许可证：使用Meta等第三方模型前，请阅读并遵守其官方许可证。

以上是基于现有知识库整理的FunASR微调教程。如果您需要更详细的指导或遇到具体问题，可以进一步提供信息以便我们协助解决。