modelscope-funasr的finetune训练了几个epoch中断了，设置哪个参数能继续？

在 ModelScope FunASR 的 finetune 训练中，如果训练中断并希望从中断的地方继续训练，可以通过设置 fine_tune_checkpoint 参数来实现。该参数允许模型基于指定的 checkpoint 继续训练，而无需从头开始。

具体操作步骤：

1. 确认已保存的 Checkpoint 路径
   在训练中断时，确保之前保存的 checkpoint 文件路径可用。通常，checkpoint 会存储在指定的 OSS 路径或本地目录中。例如：

   oss://path/to/checkpoint
   

2. 配置 fine_tune_checkpoint 参数
   在重新启动训练时，将 fine_tune_checkpoint 参数设置为上述 checkpoint 的路径。此参数的作用是加载中断前的模型状态（包括权重和优化器状态），从而继续训练。

3. 调整训练轮数（Epochs）
   如果需要继续完成剩余的训练轮数，请确保 num_epochs 参数设置为总的目标训练轮数。模型会自动跳过已经完成的 epoch，并从下一个 epoch 开始训练。

4. 验证数据一致性
   确保训练数据和之前的配置保持一致，避免因数据或配置变化导致训练异常。

示例配置：

假设中断时已完成 3 个 epoch，目标是总共训练 10 个 epoch，则可以按以下方式配置：

fine_tune_checkpoint: "oss://path/to/checkpoint"
num_epochs: 10

注意事项：

• Checkpoint 完整性：确保 checkpoint 文件完整且未损坏，否则可能导致加载失败。
• 硬件环境一致性：建议在相同的硬件环境下继续训练，以避免因硬件差异引发的潜在问题。
• 学习率调整：如果训练中断时间较长，可能需要重新评估学习率设置，确保模型能够稳定收敛。

通过以上配置，您可以顺利恢复中断的训练任务，并继续完成剩余的训练过程。