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modelscope-funasr实时ASR的微调该怎么操作?

modelscope-funasr实时ASR的微调该怎么操作?

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三分钟热度的鱼 2024-01-24 18:02:26 425 0
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  • 要进行ModelScope-Funasr实时ASR的微调,您可以按照以下步骤操作:

    1. 模型下载:您需要从ModelScope Hub下载所需的ASR模型到本地。可以使用modelscope-sdk中的snapshot_download函数来下载模型,或者通过git克隆的方式获取模型代码库。
    2. 环境准备:确保您的计算环境满足模型运行的要求,包括安装必要的软件包和依赖。如果您使用的是GPU进行解码,还需要配置相应的GPU环境和驱动程序。
    3. 模型部署:Funasr提供了多种运行时方案,包括GPU runtime方案和CPU runtime量化方案。您可以选择适合您环境的方案来部署模型。例如,使用nv-triton可以将Paraformer模型便捷导出,并部署成triton服务。
    4. 数据准备:准备好用于微调的数据集。这些数据集应该包含与您的应用场景相似的语音样本,以便模型能够学习到相关的特征。
    5. 微调过程:使用FunASR提供的工具和脚本来进行模型的微调。这可能包括设置训练参数、选择优化器、定义损失函数等。在微调过程中,您可能需要多次迭代训练,直到模型性能达到满意的水平。
    6. 服务部署:微调完成后,您可以将模型部署为实时语音听写服务。FunASR提供了便捷的部署方式,支持本地或云端服务器的部署。您可以参考FunASR的文档来了解具体的部署步骤。

    总的来说,在进行微调时,请确保您已经充分理解了FunASR的工作原理和相关技术细节,以便更有效地完成微调任务。同时,注意保存好微调过程中的每个版本,以便于后续的性能评估和对比。

    2024-01-28 08:51:50
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  • 2024-01-24 18:59:36
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  • 北京阿里云ACE会长
    1. 准备数据:首先,您需要准备一个用于微调的数据集。这个数据集应该与您想要微调的模型(例如,英语到法语的翻译模型)兼容。
    2. 数据预处理:对数据集进行预处理,例如分割音频文件、转换音频格式、对文本进行编码等。
    3. 创建训练配置文件:创建一个训练配置文件,其中包含有关模型、数据集和训练参数的信息。例如,您可以使用Hugging Face的Trainer API创建一个配置文件。
    4. 训练模型:使用准备好的数据集和配置文件,运行训练脚本。这可能涉及到使用多个GPU或TPU设备,以便更高效地训练模型。
    5. 评估模型:在训练过程中或完成训练后,使用验证集评估模型的性能。这可以帮助您确定模型是否已经收敛,以及是否需要调整超参数。
    6. 部署模型:将训练好的模型部署到生产环境中,以便您可以使用它进行实时ASR。这可能涉及到将模型转换为适合部署环境的格式(例如,TensorFlow Serving或ONNX Runtime)。
    7. 持续优化:根据用户反馈和模型性能,持续优化模型。这可能涉及到收集更多数据、调整超参数或使用更先进的模型架构。
    2024-01-24 18:18:22
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