modelscope-funasr1.0的模型微调有例子吗？还是说和之前的模型微调是一样的？

modelscope-funasr1.0的模型微调有例子吗？还是说和之前的模型微调是一样的？包括数据准备这些

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三分钟热度的鱼 2024-02-01 17:06:20 77 版权

阿里云 AI 助理回答

关于modelscope-funasr1.0的模型微调，目前知识库中没有直接提到该模型的具体微调示例。不过，根据阿里云相关产品的通用实践和模型微调的标准流程，可以推测其微调过程与其他模型（如Qwen系列或PAI平台上的其他模型）类似，主要涉及以下几个关键步骤：

1. 数据准备

微调模型的第一步是准备高质量的数据集，这是决定模型性能的关键因素之一。以下是数据准备的具体要求和建议：

数据来源：
根据任务需求，收集与目标场景相关的数据。例如，如果modelscope-funasr1.0用于语音识别任务，可以从以下来源获取数据：
- 现有的语音转文字标注数据。
- 自定义领域的语音对话记录。
- 公开的语音数据集（如Common Voice、LibriSpeech等）。

数据格式：
数据需要按照特定格式进行编排。对于语音识别任务，通常采用JSON格式存储音频文件路径及其对应的文本标注。例如：

[
{
  "audio_path": "/path/to/audio1.wav",
  "text": "这是一个测试音频。"
},
{
  "audio_path": "/path/to/audio2.wav",
  "text": "欢迎使用阿里云服务。"
}
]

数据质量控制：
- 多样化：确保数据覆盖不同的口音、语速、背景噪声等场景，以提高模型的泛化能力。
- 平衡性：避免数据集中某些类别或场景过于集中，导致模型偏向特定类型。
- 脱敏处理：移除敏感信息（如个人身份信息），确保数据合规。

2. 微调方法选择

根据任务复杂度和计算资源情况，可以选择不同的微调方法：

全参微调（Full Fine-Tuning）：
如果任务复杂且计算资源充足，可以选择全参微调。这种方法会更新模型的所有参数，能够充分利用模型的能力，但对计算资源需求较高。
高效微调（PEFT）：
对于资源有限或简单任务，推荐使用高效微调技术，如LoRA或QLoRA。这些方法仅更新少量参数，显著降低计算成本：
- LoRA：通过在模型参数矩阵旁新增低秩矩阵实现微调，适合小数据量场景。
- QLoRA：结合量化技术，进一步减少显存消耗，适合资源受限的环境。

3. 提交微调作业

完成数据准备和方法选择后，可以通过以下步骤提交微调作业：

上传数据集：
将准备好的数据集上传至阿里云平台（如OSS Bucket）。确保数据格式符合平台要求，并设置正确的访问权限。
配置微调参数：
在模型训练页面，选择目标模型（如modelscope-funasr1.0），并配置以下参数：
- 输出路径：指定微调后模型的保存位置。
- 微调方法：选择全参微调或高效微调（如LoRA/QLoRA）。
- 超参数：根据任务需求调整学习率、批次大小等。
启动训练：
单击“训练”按钮，平台将自动开始微调过程。您可以通过任务日志监控训练进度。

4. 模型评估与部署

微调完成后，需要对模型进行评估和部署：

评估模型性能：
使用验证集或测试集评估模型的表现，重点关注以下指标：
- WER（词错误率）：衡量语音识别任务的准确性。
- BLEU分数：适用于生成式任务（如语音翻译）。

部署模型：
训练好的模型会自动注册到AI资产管理系统中。您可以将其部署为在线服务，供实际应用调用。例如，通过API接口调用模型服务：

import requests
import json

service_url = 'YOUR_SERVICE_URL'
token = 'YOUR_SERVICE_TOKEN'

request = {
  "audio_path": "/path/to/test_audio.wav"
}

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