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FunASR开源了大量在工业数据上预训练模型，您可以在 模型许可协议下自由使用、复制、修改和分享FunASR模型，下面列举代表性的模型，更多模型请参考 模型仓库。
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(model="paraformer-zh")
res = model.generate(input="https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/vad_example.wav")
print(res)
model = AutoModel(model=[str], device=[str], ncpu=[int], output_dir=[str], batch_size=[int], **kwargs)
model(str): 模型仓库 中的模型名称，或本地磁盘中的模型路径device(str): cuda:0（默认gpu0），使用 GPU 进行推理，指定。如果为cpu，则使用 CPU 进行推理ncpu(int): 4 （默认），设置用于 CPU 内部操作并行性的线程数output_dir(str): None （默认），如果设置，输出结果的输出路径batch_size(int): 1 （默认），解码时的批处理大小**kwargs(dict): 所有在config.yaml中参数，均可以直接在此处指定，例如，vad模型中最大切割长度 max_single_segment_time=6000 （毫秒）。
res = model.generate(input=[str], output_dir=[str])
input: 要解码的输入，可以是：wav_id \t wav_path), 例如:text asr_example1 ./audios/asr_example1.wav asr_example2 ./audios/asr_example2.wav wav.scp 的情况下，必须设置 output_dir 以保存输出结果audio, rate = soundfile.read("asr_example_zh.wav"), 数据类型为 numpy.ndarray。支持batch输入，类型为list：[audio_sample1, audio_sample2, ..., audio_sampleN]output_dir: None （默认），如果设置，输出结果的输出路径**kwargs(dict): 与模型相关的推理参数，例如，beam_size=10，decoding_ctc_weight=0.1。res = model.export(type="onnx", quantize=True)
type(str)：onnx(默认)，导出onnx格式。torch导出libtorch格式。quantize(bool)：False（默认），是否做量化。cd examples/industrial_data_pretraining/paraformer
bash finetune.sh
# "log_file: ./outputs/log.txt"
详细完整的脚本参考 finetune.sh
funasr/bin/train.py \
++model="${model_name_or_model_dir}" \
++model_revision="${model_revision}" \
++train_data_set_list="${train_data}" \
++valid_data_set_list="${val_data}" \
++dataset_conf.batch_size=20000 \
++dataset_conf.batch_type="token" \
++dataset_conf.num_workers=4 \
++train_conf.max_epoch=50 \
++train_conf.log_interval=1 \
++train_conf.resume=false \
++train_conf.validate_interval=2000 \
++train_conf.save_checkpoint_interval=2000 \
++train_conf.keep_nbest_models=20 \
++optim_conf.lr=0.0002 \
++output_dir="${output_dir}" &> ${log_file}
model（str）：模型名字（模型仓库中的ID），此时脚本会自动下载模型到本读；或者本地已经下载好的模型路径。model_revision（str）：当 model 为模型名字时，下载指定版本的模型。train_data_set_list（str）：训练数据路径，默认为jsonl格式，具体参考（例子）。valid_data_set_list（str）：验证数据路径，默认为jsonl格式，具体参考（例子）。dataset_conf.batch_type（str）：example（默认），batch的类型。example表示按照固定数目batch_size个样本组batch；length or token 表示动态组batch，batch总长度或者token数为batch_size。dataset_conf.batch_size（int）：与 batch_type 搭配使用，当 batch_type=example 时，表示样本个数；当 batch_type=length 时，表示样本中长度，单位为fbank帧数（1帧10ms）或者文字token个数。train_conf.max_epoch（int）：训练总epoch数。train_conf.log_interval（int）：打印日志间隔step数。train_conf.resume（int）：是否开启断点重训。train_conf.validate_interval（int）：训练中做验证测试的间隔step数。train_conf.save_checkpoint_interval（int）：训练中模型保存间隔step数。train_conf.keep_nbest_models（int）：保留最大多少个模型参数，按照验证集acc排序，从高到底保留。optim_conf.lr（float）：学习率。output_dir（str）：模型保存路径。**kwargs(dict): 所有在config.yaml中参数，均可以直接在此处指定，例如，过滤20s以上长音频：dataset_conf.max_token_length=2000，单位为音频fbank帧数（1帧10ms）或者文字token个数。export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')
torchrun --nnodes 1 --nproc_per_node ${gpu_num} \
../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
--nnodes 表示参与的节点总数，--nproc_per_node 表示每个节点上运行的进程数
在主节点上，假设IP为192.168.1.1，端口为12345，使用的是2个GPU，则运行如下命令：
```shell
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')
torchrun --nnodes 2 --nproc_per_node ${gpu_num} --master_addr=192.168.1.1 --master_port=12345 \
../../../funasr/bin/train.py ${train_args} 在从节点上（假设IP为192.168.1.2），你需要确保MASTER_ADDR和MASTER_PORT环境变量与主节点设置的一致，并运行同样的命令： shell
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')
torchrun --nnodes 2 --nproc_per_node ${gpu_num} --master_addr=192.168.1.1 --master_port=12345 \
../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
```
--nnodes 表示参与的节点总数，--nproc_per_node 表示每个节点上运行的进程数
train_text.txt
左边为数据唯一ID，需与train_wav.scp中的ID一一对应
右边为音频文件标注文本，格式如下：
ID0012W0013 当客户风险承受能力评估依据发生变化时
ID0012W0014 所有只要处理 data 不管你是做 machine learning 做 deep learning
ID0012W0015 he tried to think how it could be
train_wav.scp
左边为数据唯一ID，需与train_text.txt中的ID一一对应
右边为音频文件的路径，格式如下
BAC009S0764W0121 https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/BAC009S0764W0121.wav
BAC009S0916W0489 https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/BAC009S0916W0489.wav
ID0012W0015 https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_cn_en.wav
tail log.txt
[2024-03-21 15:55:52,137][root][INFO] - train, rank: 3, epoch: 0/50, step: 6990/1, total step: 6990, (loss_avg_rank: 0.327), (loss_avg_epoch: 0.409), (ppl_avg_epoch: 1.506), (acc_avg_epoch: 0.795), (lr: 1.165e-04), [('loss_att', 0.259), ('acc', 0.825), ('loss_pre', 0.04), ('loss', 0.299), ('batch_size', 40)], {'data_load': '0.000', 'forward_time': '0.315', 'backward_time': '0.555', 'optim_time': '0.076', 'total_time': '0.947'}, GPU, memory: usage: 3.830 GB, peak: 18.357 GB, cache: 20.910 GB, cache_peak: 20.910 GB
[2024-03-21 15:55:52,139][root][INFO] - train, rank: 1, epoch: 0/50, step: 6990/1, total step: 6990, (loss_avg_rank: 0.334), (loss_avg_epoch: 0.409), (ppl_avg_epoch: 1.506), (acc_avg_epoch: 0.795), (lr: 1.165e-04), [('loss_att', 0.285), ('acc', 0.823), ('loss_pre', 0.046), ('loss', 0.331), ('batch_size', 36)], {'data_load': '0.000', 'forward_time': '0.334', 'backward_time': '0.536', 'optim_time': '0.077', 'total_time': '0.948'}, GPU, memory: usage: 3.943 GB, peak: 18.291 GB, cache: 19.619 GB, cache_peak: 19.619 GB
指标解释：
- rank：表示gpu id。
- epoch,step,total step：表示当前epoch，step，总step。
- loss_avg_rank：表示当前step，所有gpu平均loss。
- loss/ppl/acc_avg_epoch：表示当前epoch周期，截止当前step数时，总平均loss/ppl/acc。epoch结束时的最后一个step表示epoch总平均loss/ppl/acc，推荐使用acc指标。
- lr：当前step的学习率。
- [('loss_att', 0.259), ('acc', 0.825), ('loss_pre', 0.04), ('loss', 0.299), ('batch_size', 40)]：表示当前gpu id的具体数据。
- total_time：表示单个step总耗时。
- GPU, memory：分别表示，模型使用/峰值显存，模型+缓存使用/峰值显存。
tensorboard --logdir /xxxx/FunASR/examples/industrial_data_pretraining/paraformer/outputs/log/tensorboard
浏览器中打开：http://localhost:6006/