docs

游雁

2023-04-27 ad128cbe0c1af41363c0fad0b0a291f7bd847bf7

 egs_modelscope/tp/TEMPLATE/README.md

@@ -59,11 +59,11 @@
    ```

### Inference with multi-thread CPUs or multi GPUs
FunASR also offer recipes [egs_modelscope/vad/TEMPLATE/infer.sh](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/egs_modelscope/vad/TEMPLATE/infer.sh) to decode with multi-thread CPUs, or multi GPUs.
FunASR also offer recipes [egs_modelscope/tp/TEMPLATE/infer.sh](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/egs_modelscope/tp/TEMPLATE/infer.sh) to decode with multi-thread CPUs, or multi GPUs.

- 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
    - `data_dir`: the dataset dir **must** include `wav.scp` and `text.scp`
    - `data_dir`: the dataset dir **must** include `wav.scp` and `text.txt`
    - `output_dir`: output dir of the recognition results
    - `batch_size`: `64` (Default), batch size of inference on gpu
    - `gpu_inference`: `true` (Default), whether to perform gpu decoding, set false for CPU inference
@@ -78,7 +78,7 @@
    --model "damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch" \
    --data_dir "./data/test" \
    --output_dir "./results" \
    --batch_size 64 \
    --batch_size 1 \
    --gpu_inference true \
    --gpuid_list "0,1"
```
@@ -89,7 +89,7 @@
    --data_dir "./data/test" \
    --output_dir "./results" \
    --gpu_inference false \
    --njob 64
    --njob 1
```

## Finetune with pipeline