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| | | model = AutoModel(model=[str], device=[str], ncpu=[int], output_dir=[str], batch_size=[int], hub=[str], **kwargs) |
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| | | - `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 |
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| | | - `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 |
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| | | - `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。 |
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| | | - `ncpu`(int): `4` （默认），设置用于 CPU 内部操作并行性的线程数 |
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| | | - `output_dir`(str): `None` （默认），如果设置，输出结果的输出路径 |
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| | | - `batch_size`(int): `1` （默认），解码时的批处理，样本个数 |
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| | | ++output_dir="${output_dir}" &> ${log_file} |
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| | | - `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。 |
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| | | - `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。 |
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| | | - `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)）。 |
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| | | - `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)）。 |
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| | | - `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。 |
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| | | [更多详细教程文档](https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/docs/tutorial/Tables_zh.md) |
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| | | [关于注册更多详细教程文档](https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/docs/tutorial/Tables_zh.md) |
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