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| | | from modelscope.metainfo import Trainers |
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| | | from modelscope.trainers import build_trainer |
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| | | import funasr |
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| | | from funasr.datasets.ms_dataset import MsDataset |
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| | | from funasr.utils.modelscope_param import modelscope_args |
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| | | if __name__ == '__main__': |
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| | | params = modelscope_args(model="damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404", data_path="./data") |
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| | | params.output_dir = "./checkpoint" # m模型保存路径 |
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| | | params.output_dir = "./checkpoint" # 模型保存路径 |
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| | | params.data_path = "./example_data/" # 数据路径 |
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| | | params.dataset_type = "large" # 小数据量设置small，若数据量大于1000小时，请使用large |
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| | | params.batch_bins = 2000 # batch size，如果dataset_type="small"，batch_bins单位为fbank特征帧数，如果dataset_type="large"，batch_bins单位为毫秒， |
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| | | params.max_epoch = 50 # 最大训练轮数 |
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| | | params.dataset_type = "large" # finetune contextual paraformer模型只能使用large dataset |
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| | | params.batch_bins = 200000 # batch size，如果dataset_type="small"，batch_bins单位为fbank特征帧数，如果dataset_type="large"，batch_bins单位为毫秒， |
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| | | params.max_epoch = 20 # 最大训练轮数 |
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| | | params.lr = 0.00005 # 设置学习率 |
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| | | modelscope_finetune(params) |
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| | | modelscope_finetune(params) |
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