手把手教学微调whisper模型

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。

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。

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。

model.save_pretrained("my_customized_whisper")
tokenizer.save_pretrained("my_customized_tokenizer")