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游雁

2023-04-27 30aa982bf29ceefaf52c0013c12c19adc57dea0e

 egs_modelscope/punctuation/TEMPLATE/README.md

@@ -1,5 +1,4 @@
# Punctuation Restoration
# Voice Activity Detection

> **Note**: 
> The modelscope pipeline supports all the models in [model zoo](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope) to inference and finetune. Here we take the model of the punctuation model of CT-Transformer as example to demonstrate the usage.
@@ -12,21 +11,21 @@
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

inference_pipline = pipeline(
inference_pipeline = pipeline(
    task=Tasks.punctuation,
    model='damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch',
    model_revision=None)

rec_result = inference_pipline(text_in='example/punc_example.txt')
rec_result = inference_pipeline(text_in='example/punc_example.txt')
print(rec_result)
```
- text二进制数据，例如：用户直接从文件里读出bytes数据
```python
rec_result = inference_pipline(text_in='我们都是木头人不会讲话不会动')
rec_result = inference_pipeline(text_in='我们都是木头人不会讲话不会动')
```
- text文件url，例如：https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_text/punc_example.txt
```python
rec_result = inference_pipline(text_in='https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_text/punc_example.txt')
rec_result = inference_pipeline(text_in='https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_text/punc_example.txt')
```

#### [CT-Transformer Realtime model](https://www.modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vad_realtime-vocab272727/summary)
@@ -53,15 +52,15 @@
Full code of demo, please ref to [demo](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/discussions/238)


#### API-reference
##### Define pipeline
### API-reference
#### Define pipeline
- `task`: `Tasks.punctuation`
- `model`: model name in [model zoo](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope), or model path in local disk
- `ngpu`: `1` (Default), decoding on GPU. If ngpu=0, decoding on CPU
- `output_dir`: `None` (Default), the output path of results if set
- `model_revision`: `None` (Default), setting the model version

##### Infer pipeline
#### Infer pipeline
- `text_in`: the input to decode, which could be:
  - text bytes, `e.g.`: "我们都是木头人不会讲话不会动"
  - text file, `e.g.`: example/punc_example.txt
@@ -69,7 +68,7 @@
- `param_dict`: reserving the cache which is necessary in realtime mode. 

### Inference with multi-thread CPUs or multi GPUs
FunASR also offer recipes [egs_modelscope/punc/TEMPLATE/infer.sh](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/egs_modelscope/punc/TEMPLATE/infer.sh) to decode with multi-thread CPUs, or multi GPUs. It is an offline recipe and only support offline model.
FunASR also offer recipes [egs_modelscope/punctuation/TEMPLATE/infer.sh](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/egs_modelscope/punctuation/TEMPLATE/infer.sh) to decode with multi-thread CPUs, or multi GPUs. It is an offline recipe and only support offline model.

- Setting parameters in `infer.sh`
    - `model`: model name in [model zoo](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope), or model path in local disk
@@ -87,7 +86,7 @@
    --model "damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch" \
    --data_dir "./data/test" \
    --output_dir "./results" \
    --batch_size 64 \
    --batch_size 1 \
    --gpu_inference true \
    --gpuid_list "0,1"
```
@@ -98,7 +97,7 @@
    --data_dir "./data/test" \
    --output_dir "./results" \
    --gpu_inference false \
    --njob 64
    --njob 1
```