modelscope-funasr载入模型后的内存数据形态，能否 dump 到硬盘，下次重启直接用？

Modelscope-funasr载入模型后的内存数据形态，可以通过将模型参数保存到硬盘上，然后在下次启动时直接从硬盘读取模型参数到内存中，以减少加载模型的时间。

具体操作步骤如下：

1. 在训练模型时，使用torch.save()函数将模型参数保存到硬盘上的文件中。例如：

import torch

# 假设你已经训练好了一个模型，命名为model
torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pth')

1. 在启动程序时，使用torch.load()函数从硬盘上的文件中读取模型参数，并将其加载到内存中的模型中。例如：

import torch
from modelscope_funasr import Model

# 创建一个新的模型实例
model = Model()

# 从硬盘上读取模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth'))

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

通过以上步骤，你可以在下次启动程序时直接从硬盘读取模型参数，而不需要重新加载整个模型，从而减少了加载模型的时间。

你说的这个，估计需要自己手写一个c++ 引擎才可以实现。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”