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在ModelScope中,微调好的模型怎么调用?

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崔问问 2023-11-29 16:26:54 264 0
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  • 我这跑一下,您在asr群里也咨询一下哈。
    语音识别相关问题,请进ModelScope-FunASR答疑群,每天下午3点到5点,有人值班答疑:

    https://qr.dingtalk.com/action/joingroup?code=v1,k1,HvfUn46BPlI4YY96NXjQtI3lTjsgC6R8oCxB+kbE5RI=&_dt_no_comment=1&origin=11? 游雁邀请你加入钉钉群聊modelscope-funasr社区交流,点击进入查看详情 此回答整理自钉钉群:魔搭ModelScope开发者联盟群 ①

    2023-12-19 16:56:46
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    在 ModelScope 中微调好的模型可以通过以下步骤进行调用:

    1. 导入所需的库:根据您使用的深度学习框架(如 PyTorch、TensorFlow),导入相应的库和模块。

    2. 创建模型对象:根据您微调的模型的架构,使用深度学习框架提供的函数或类创建模型对象。确保使用与微调过程中相同的架构和参数设置。

    3. 加载模型权重:使用深度学习框架提供的加载模型权重的函数或方法,将微调后的模型权重加载到模型对象中。通常,您可以指定保存了微调后权重的文件路径,然后加载它们。

    4. 准备输入数据:根据您的模型和任务要求,准备输入数据。这可能包括对输入进行预处理、缩放或转换等操作。

    5. 进行推理:使用已加载微调权重的模型对象,将输入数据传递给模型进行推理。具体的推理过程取决于您的任务和模型的输入-输出要求。

    6. 处理推理结果:根据您的任务需求,处理模型的推理结果。这可能涉及将输出映射到特定类别、进行后处理操作或将结果返回给用户等。

    请注意,以上步骤是一般性的指导,具体实施取决于您的微调模型和任务要求。确保您详细了解所使用的深度学习框架的具体 API 和函数,以便正确加载、使用和处理微调后的模型。

    2023-11-30 14:45:11
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  • 在ModelScope中,如果你已经完成了模型的微调并保存了微调后的模型文件,你可以按照以下步骤来调用微调好的模型:

    1. 确认微调模型的路径
      确保你知道微调后模型文件的确切位置。这可能是在本地磁盘上或云端存储服务(如阿里云OSS)上的一个目录。

    2. 加载模型
      使用相应的代码库和函数加载你的微调模型。通常,你需要指定模型文件的路径,并且确保你使用的库支持加载该类型模型的格式(比如.pt.bin等)。例如,如果你使用的是Hugging Face Transformers库,可以使用类似下面的代码加载模型:

    from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
    
    model_path = "/path/to/your/fine-tuned/model"
    tokenizer_path = "/path/to/your/tokenizer"
    
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
    
    1. 处理数据
      对于输入数据进行预处理,包括编码、分词等操作。这一步通常需要与模型微调时使用的预处理方式一致。

    2. 推断或评估
      使用加载的模型对预处理后的数据进行推断或评估。根据任务类型,你可能需要计算预测结果的概率、损失或其他指标。

    3. 部署
      如果你想将模型部署到生产环境,考虑将其打包成REST API、Docker容器或者其他适合的方式,以便于其他应用程序和服务能够方便地调用。

    2023-11-30 08:55:21
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