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kongdeqiang

5 天以前 28ccfbfc51068a663a80764e14074df5edf2b5ba

 docs/tutorial/README_zh.md

@@ -39,7 +39,7 @@
model = AutoModel(model=[str], device=[str], ncpu=[int], output_dir=[str], batch_size=[int], hub=[str], **kwargs)
```
- `model`(str): [模型仓库](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/model_zoo) 中的模型名称，或本地磁盘中的模型路径
- `device`(str): `cuda:0`（默认gpu0），使用 GPU 进行推理，指定。如果为`cpu`，则使用 CPU 进行推理
- `device`(str): `cuda:0`（默认gpu0），使用 GPU 进行推理，指定。如果为`cpu`，则使用 CPU 进行推理。`mps`：mac电脑M系列新品试用mps进行推理。`xpu`：使用英特尔gpu进行推理。
- `ncpu`(int): `4` （默认），设置用于 CPU 内部操作并行性的线程数
- `output_dir`(str): `None` （默认），如果设置，输出结果的输出路径
- `batch_size`(int): `1` （默认），解码时的批处理，样本个数
@@ -213,7 +213,7 @@
### 详细参数介绍

```shell
funasr/bin/train.py \
funasr/bin/train_ds.py \
++model="${model_name_or_model_dir}" \
++train_data_set_list="${train_data}" \
++valid_data_set_list="${val_data}" \
@@ -231,7 +231,7 @@
++output_dir="${output_dir}" &> ${log_file}
```

- `model`（str）：模型名字（模型仓库中的ID），此时脚本会自动下载模型到本读；或者本地已经下载好的模型路径。
- `model`（str）：模型名字（模型仓库中的ID），此时脚本会自动下载模型到本地；或者本地已经下载好的模型路径。
- `train_data_set_list`（str）：训练数据路径，默认为jsonl格式，具体参考（[例子](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/data/list)）。
- `valid_data_set_list`（str）：验证数据路径，默认为jsonl格式，具体参考（[例子](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/data/list)）。
- `dataset_conf.batch_type`（str）：`example`（默认），batch的类型。`example`表示按照固定数目batch_size个样本组batch；`length` or `token` 表示动态组batch，batch总长度或者token数为batch_size。
@@ -258,7 +258,7 @@
gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')

torchrun --nnodes 1 --nproc_per_node ${gpu_num} \
../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
../../../funasr/bin/train_ds.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

@@ -270,7 +270,7 @@
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 \
../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
../../../funasr/bin/train_ds.py ${train_args}
```
在从节点上（假设IP为192.168.1.2），你需要确保MASTER_ADDR和MASTER_PORT环境变量与主节点设置的一致，并运行同样的命令：
```shell
@@ -278,7 +278,7 @@
gpu_num=$(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 \
../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
../../../funasr/bin/train_ds.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）
@@ -330,6 +330,25 @@
++data_type_list='["source", "target"]' \
++jsonl_file_in="../../../data/list/train.jsonl"
```

#### 大数据训练
如果数据量很大，例如5万小时以上，这时候容易遇到内存不足的问题，特别是多gpu实验，这时候需要对jsonl文件进行切分成slice，然后写到txt里面，一行一个slice，然后设置`data_split_num`，例如：
```shell
train_data="/root/data/list/data.list"

funasr/bin/train_ds.py \
++train_data_set_list="${train_data}" \
++dataset_conf.data_split_num=256
```
其中：
`data.list`：为纯文本，内容是切割后的jsonl文件，例如，`data.list`的内容为：
```bash
data/list/train.0.jsonl
data/list/train.1.jsonl
...
```
`data_split_num`：表示切分slice分组个数，例如，data.list中共512行，data_split_num=256，表示分成256组，每组有2个jsonl文件，这样每次只load 2个jsonl数据进行训练，从而降低训练过程中内存使用。注意是按照顺序分组。
如果是，非常大，并且数据类型差异比较大，建议切分时候进行数据均衡。

#### 查看训练日志

@@ -421,6 +440,12 @@
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
@@ -442,22 +467,21 @@

### 查看注册表

```python
```plaintext
from funasr.register import tables

tables.print()
```

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


### 注册新模型
### 注册模型

```python
from funasr.register import tables

@tables.register("model_classes", "MinMo_S2T")
class MinMo_S2T(nn.Module):
@tables.register("model_classes", "SenseVoiceSmall")
class SenseVoiceSmall(nn.Module):
  def __init__(*args, **kwargs):
    ...

@@ -479,13 +503,17 @@

```

然后在config.yaml中指定新注册模型
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。

```yaml
model: MinMo_S2T
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)
[关于注册更多详细教程文档](https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/docs/tutorial/Tables_zh.md)