Rename 'res' in line 514 to avoid with naming conflict with line 365

liugz18

2024-07-18 d80ac2fd2df4e7fb8a28acfa512bb11472b5cc99

 examples/README_zh.md

@@ -70,6 +70,34 @@


#### 非实时语音识别
##### SenseVoice
```python
from funasr import AutoModel
from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess

model_dir = "iic/SenseVoiceSmall"

model = AutoModel(
    model=model_dir,
    vad_model="fsmn-vad",
    vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000},
    device="cuda:0",
)

# en
res = model.generate(
    input=f"{model.model_path}/example/en.mp3",
    cache={},
    language="auto",  # "zn", "en", "yue", "ja", "ko", "nospeech"
    use_itn=True,
    batch_size_s=60,
    merge_vad=True,  #
    merge_length_s=15,
)
text = rich_transcription_postprocess(res[0]["text"])
print(text)
```
##### Paraformer
```python
from funasr import AutoModel
# paraformer-zh is a multi-functional asr model
@@ -131,7 +159,7 @@

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)
```
@@ -256,10 +284,10 @@
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')

torchrun --nnodes 1 --nproc_per_node ${gpu_num} \
torchrun --nnodes 1 --nproc_per_node ${gpu_num} --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
--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，--master_port 表示端口号

##### 多机多gpu训练

@@ -268,7 +296,7 @@
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 ${train_args}
```
在从节点上（假设IP为192.168.1.2），你需要确保MASTER_ADDR和MASTER_PORT环境变量与主节点设置的一致，并运行同样的命令：
@@ -276,11 +304,11 @@
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
gpu_num=$(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}
```

--nnodes 表示参与的节点总数，--node_rank 表示当前节点id，--nproc_per_node 表示每个节点上运行的进程数（通常为gpu个数）
--nnodes 表示参与的节点总数，--node_rank 表示当前节点id，--nproc_per_node 表示每个节点上运行的进程数（通常为gpu个数），--master_port 表示端口号

#### 准备数据