modelscope-funasr这种情况，如何使用训练好的模型才推理呢？

在您描述的场景中，训练完成后生成的模型文件和配置文件并不包含configuration.json，这可能会对后续推理过程产生影响。以下是针对您的问题的详细解答和操作建议：

1. 确认模型加载方式

您提到尝试使用以下代码加载模型：

model = AutoModel(model="./outputs/model.pt")

这种方式是否可行取决于以下几个因素： - 模型格式：model.pt 是 PyTorch 的标准保存格式，通常包含模型的权重信息。如果 AutoModel 支持直接从 .pt 文件加载权重，则可以正常工作。 - 缺少配置文件：configuration.json 通常用于存储模型的架构参数（如层数、隐藏单元数等）。如果没有该文件，AutoModel 可能无法正确初始化模型结构。

因此，仅通过 model.pt 加载模型可能不足以完成推理任务。

2. 解决缺少 configuration.json 的问题

如果训练过程中未生成 configuration.json，您可以采取以下方法解决：

方法一：手动创建 configuration.json

根据训练时使用的模型架构，手动创建一个 configuration.json 文件。例如，如果您使用的是 Paraformer 模型，可以参考以下内容：

{
  "model_type": "paraformer",
  "hidden_size": 768,
  "num_hidden_layers": 12,
  "num_attention_heads": 12,
  "intermediate_size": 3072,
  "vocab_size": 30522,
  "max_position_embeddings": 512
}

将上述内容保存为 configuration.json，并放置在 ./outputs/ 目录下。

方法二：从预训练模型复制配置文件

如果您是基于某个预训练模型进行微调，可以从该预训练模型中复制 configuration.json 文件到 ./outputs/ 目录。例如：

cp /path/to/pretrained_model/configuration.json ./outputs/

3. 加载模型进行推理

在确保 configuration.json 存在后，您可以按照以下步骤加载模型并进行推理：

步骤 1：安装必要的依赖

确保您已安装 modelscope 和 funasr 库。如果尚未安装，可以通过以下命令安装：

pip install modelscope funasr

步骤 2：加载模型

使用 AutoModel 加载模型时，指定模型路径即可：

from modelscope.models import AutoModel

# 加载模型
model = AutoModel.from_pretrained("./outputs/")

步骤 3：执行推理

加载模型后，您可以使用模型进行推理。例如：

# 示例输入
input_data = {
    "audio": "/path/to/audio_file.wav"
}

# 推理
output = model(input_data)
print(output)

4. 注意事项

• 模型权重选择：在 ./outputs/ 目录中，您有多个模型权重文件（如 model.pt.best、model.pt.avg10 等）。建议优先使用 model.pt.best 或 model.pt.avg10，因为这些通常是性能最优的模型权重。
• 环境一致性：确保推理环境与训练环境一致，包括 Python 版本、依赖库版本等，以避免兼容性问题。
• 调试模式：如果加载模型时出现错误，可以启用调试模式查看具体问题：

  import logging
  logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
  

5. 总结

在缺少 configuration.json 的情况下，您可以通过手动创建或从预训练模型复制配置文件来解决问题。然后，使用 AutoModel.from_pretrained() 方法加载模型，并执行推理任务。如果仍有问题，请检查模型权重文件是否完整，以及推理环境是否与训练环境一致。

希望以上解答能够帮助您顺利完成推理任务！