update README (#2316)

inisis

2024-12-19 1368a9bca48473d793f0c1d52df0a4739c747d16

 docs/tutorial/README_zh.md

@@ -7,6 +7,7 @@
 <a href="#模型推理"> 模型推理 </a>   
｜<a href="#模型训练与测试"> 模型训练与测试 </a>
｜<a href="#模型导出与测试"> 模型导出与测试 </a>
｜<a href="#新模型注册教程"> 新模型注册教程 </a>
</h4>
</div>

@@ -131,7 +132,7 @@

model = AutoModel(model="fsmn-vad")

wav_file = f"{model.model_path}/example/asr_example.wav"
wav_file = f"{model.model_path}/example/vad_example.wav"
res = model.generate(input=wav_file)
print(res)
```
@@ -225,7 +226,7 @@
++train_conf.validate_interval=2000 \
++train_conf.save_checkpoint_interval=2000 \
++train_conf.keep_nbest_models=20 \
++train_conf.avg_nbest_model=5 \
++train_conf.avg_nbest_model=10 \
++optim_conf.lr=0.0002 \
++output_dir="${output_dir}" &> ${log_file}
```
@@ -242,7 +243,7 @@
- `train_conf.save_checkpoint_interval`（int）：`5000`（默认），训练中模型保存间隔step数。
- `train_conf.avg_keep_nbest_models_type`（str）：`acc`（默认），保留nbest的标准为acc（越大越好）。`loss`表示，保留nbest的标准为loss（越小越好）。
- `train_conf.keep_nbest_models`（int）：`500`（默认），保留最大多少个模型参数，配合 `avg_keep_nbest_models_type` 按照验证集 acc/loss 保留最佳的n个模型，其他删除，节约存储空间。
- `train_conf.avg_nbest_model`（int）：`5`（默认），保留最大多少个模型参数，配合 `avg_keep_nbest_models_type` 按照验证集 acc/loss 对最佳的n个模型平均。
- `train_conf.avg_nbest_model`（int）：`10`（默认），保留最大多少个模型参数，配合 `avg_keep_nbest_models_type` 按照验证集 acc/loss 对最佳的n个模型平均。
- `train_conf.accum_grad`（int）：`1`（默认），梯度累积功能。
- `train_conf.grad_clip`（float）：`10.0`（默认），梯度截断功能。
- `train_conf.use_fp16`（bool）：`False`（默认），开启fp16训练，加快训练速度。
@@ -268,7 +269,7 @@
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')

torchrun --nnodes 2 --node_rank 0 --nproc_per_node ${gpu_num} --master_addr=192.168.1.1 --master_port=12345 \
torchrun --nnodes 2 --node_rank 0 --nproc_per_node ${gpu_num} --master_addr 192.168.1.1 --master_port 12345 \
../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
```
在从节点上（假设IP为192.168.1.2），你需要确保MASTER_ADDR和MASTER_PORT环境变量与主节点设置的一致，并运行同样的命令：
@@ -276,7 +277,7 @@
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')

torchrun --nnodes 2 --node_rank 1 --nproc_per_node ${gpu_num} --master_addr=192.168.1.1 --master_port=12345 \
torchrun --nnodes 2 --node_rank 1 --nproc_per_node ${gpu_num} --master_addr 192.168.1.1 --master_port 12345 \
../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
```

@@ -359,7 +360,7 @@

#### 有configuration.json

假定，训练模型路径为：./model_dir，如果改目录下有生成configuration.json，只需要将 [上述模型推理方法](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/examples/README_zh.md#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86) 中模型名字修改为模型路径即可
假定，训练模型路径为：./model_dir，如果该目录下有生成configuration.json，只需要将 [上述模型推理方法](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/examples/README_zh.md#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86) 中模型名字修改为模型路径即可

例如：

@@ -420,6 +421,12 @@
res = model.export(quantize=False)
```

### 优化onnx
```shell
# pip3 install -U onnxslim
onnxslim model.onnx model.onnx
```

### 测试ONNX
```python
# pip3 install -U funasr-onnx
@@ -433,4 +440,61 @@
print(result)
```

更多例子请参考 [样例](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/runtime/python/onnxruntime)
更多例子请参考 [样例](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/runtime/python/onnxruntime)

<a name="新模型注册教程"></a>
## 新模型注册教程


### 查看注册表

```plaintext
from funasr.register import tables

tables.print()
```

支持查看指定类型的注册表：\`tables.print("model")\`

### 注册模型

```python
from funasr.register import tables

@tables.register("model_classes", "SenseVoiceSmall")
class SenseVoiceSmall(nn.Module):
  def __init__(*args, **kwargs):
    ...

  def forward(
      self,
      **kwargs,
  ):  

  def inference(
      self,
      data_in,
      data_lengths=None,
      key: list = None,
      tokenizer=None,
      frontend=None,
      **kwargs,
  ):
    ...

```

在需要注册的类名前加上 `@tables.register("model_classes","SenseVoiceSmall")`，即可完成注册，类需要实现有：__init__，forward，inference方法。

完整代码：[https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/funasr/models/sense\_voice/model.py#L443](https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/funasr/models/sense_voice/model.py#L443)

注册完成后，在config.yaml中指定新注册模型，即可实现对模型的定义

```python
model: SenseVoiceSmall
model_conf:
  ...
```


[更多详细教程文档](https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/docs/tutorial/Tables_zh.md)