手把手教学微调whisper模型
时间: 2024-10-10 15:17:04 浏览: 59
微调Whisper语音识别模型和加速推理
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微调Whisper模型是一种针对特定任务或领域进行模型个性化的过程。Whisper是由Google团队开发的一种预训练语言模型,它是一个基于Transformer架构的大规模文本生成模型。手把手教你如何微调:
1. **环境准备**:首先,确保你有Python环境和必要的库,如Hugging Face的transformers库,以及一个GPU或TPU资源(因为微调大型模型计算量大)。
2. **加载模型**:从Hugging Face Hub下载Whisper模型,例如`" Whisper LM"`,并加载到一个Transformers的`PreTrainedModel`实例上。
```python
from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhispertTokenizer
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(" Whisper LM")
tokenizer = WhispertTokenizer.from_pretrained(" Whisper LM")
```
3. **数据集准备**:你需要一个适合微调的数据集,格式应该是tokenized文本对(输入序列和对应的标签),通常是文本到文本的任务。
4. **分词处理**:用tokenizer将数据集转换为模型可以理解的形式。你可以选择填充、截断或混合策略。
5. **微调循环**:创建一个训练循环,通过`model.train()`模式调整模型参数。遍历每个样本,前向传播,计算损失,然后反向传播更新权重。
```python
for input_ids, targets in train_dataloader:
outputs = model(input_ids=input_ids, labels=targets)
loss = outputs.loss
# 可能需要的一些优化器设置,比如学习率衰减等
optimizer.step()
# 清零梯度
optimizer.zero_grad()
```
6. **评估与保存**:在验证集上评估模型性能,如果满意,你可以将微调后的模型保存起来。
```python
model.save_pretrained("my_customized_whisper")
tokenizer.save_pretrained("my_customized_tokenizer")
```
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