modelscope-funasr怎么拿验证集评估微调后的模型效果呢？

您可以使用modelscope-funasr提供的评估脚本来评估微调后的模型效果。具体步骤如下：

1. 准备验证集数据，将其放在一个文件夹中，并按照训练数据的格式进行组织。
2. 在命令行中进入该文件夹，运行以下命令：

python3 evaluate.py 
    --checkpoint_path=/path/to/your/finetuned/checkpoint 
    --eval_set_name=validation 
    --config_path=/path/to/your/config 
    --vocab_path=/path/to/your/vocab.txt 
    --device_id=-1 
    --batch_size=16 
    --beam_size=500 
    --length_penalty=1.6 
    --cutoff_prob=1.0 
    --score_mode=sacrebleu

其中，checkpoint_path是微调后模型的路径，eval_set_name是验证集的名称，config_path是配置文件的路径，vocab_path是词汇表文件的路径，device_id是使用的GPU设备ID（如果使用CPU则设置为-1），batch_size是批处理大小，beam_size是解码器的beam宽度，length_penalty是长度惩罚因子，cutoff_prob是剪枝概率，score_mode是评估指标模式（这里使用的是sacrebleu）。

1. 运行完成后，会在当前目录下生成一个result.txt文件，其中包含了评估结果。您可以根据需要对结果进行分析和可视化。

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。