modelscope-funasr微调时数据量大 当一个batch处理不完的时候 会有报错怎么解决？

当ModelScope-FunASR在微调过程中遇到数据量过大，导致一个batch处理不完时报错的情况，可以考虑以下方法来解决：

1. 调整Batch Size：减小batch size可以减少每次迭代处理的数据量，从而避免超出内存限制。
2. 增加内存：如果硬件条件允许，可以尝试增加GPU或CPU的内存容量，以便处理更大的batch。
3. 优化数据预处理：检查数据预处理流程，确保没有不必要的复杂操作，减少内存占用。
4. 使用更小的模型：如果资源有限，可以考虑使用更小的模型进行微调，以减少内存和计算需求。
5. 分布式训练：如果可行，可以使用分布式训练方法，将数据分布到多个节点上进行处理。
6. 检查代码错误：确保代码中没有导致内存泄露或者不合理内存分配的错误。
7. 社区支持：如果以上方法都无法解决问题，可以在ModelScope-FunASR的GitHub仓库提交issues，描述您遇到的问题和相关环境信息，等待官方或其他用户的回复和指导。

总的来说，解决这类问题需要根据具体情况进行调整和优化，可能需要一些实验和尝试才能找到最佳解决方案。

刚才修复了，你git pull一下。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”