add lora finetune code

haoneng.lhn

2023-07-18 7ac54b3c97491ee9ac8a8ebbb7033240864f805a

 funasr/bin/build_trainer.py

@@ -23,6 +23,8 @@
        from funasr.tasks.asr import ASRTask as ASRTask
    elif mode == "paraformer":
        from funasr.tasks.asr import ASRTaskParaformer as ASRTask
    elif mode == "paraformer_streaming":
        from funasr.tasks.asr import ASRTaskParaformer as ASRTask
    elif mode == "paraformer_vad_punc":
        from funasr.tasks.asr import ASRTaskParaformer as ASRTask
    elif mode == "uniasr":
@@ -83,6 +85,7 @@
        finetune_configs = yaml.safe_load(f)
        # set data_types
        if dataset_type == "large":
            # finetune_configs["dataset_conf"]["data_types"] = "sound,text"
            if 'data_types' not in finetune_configs['dataset_conf']:
                finetune_configs["dataset_conf"]["data_types"] = "sound,text"
    finetune_configs = update_dct(configs, finetune_configs)
@@ -132,8 +135,7 @@
        if args.dataset_type == "small":
            args.batch_bins = batch_bins
        elif args.dataset_type == "large":
            # args.dataset_conf["batch_conf"]["batch_size"] = batch_bins
            pass
            args.dataset_conf["batch_conf"]["batch_size"] = batch_bins
        else:
            raise ValueError(f"Not supported dataset_type={args.dataset_type}")
    if args.normalize in ["null", "none", "None"]:
@@ -142,6 +144,8 @@
        args.patience = None
    args.local_rank = local_rank
    args.distributed = distributed
    for key, value in kwargs.items():
        args.key = value
    ASRTask.finetune_args = args

    return ASRTask