Whisper-Medusa 项目使用教程

Whisper-Medusa 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

Whisper-Medusa 项目目录结构如下：

whisper-medusa/├── assets/  # 存放项目相关资源文件├── whisper_medusa/ # 主程序文件和模块│ ├── __init__.py│ ├── trainer.py # 模型训练相关代码│ └── WhisperMedusaModel.py # WhisperMedusa 模型实现├── .gitignore  # 指定git忽略的文件├── LICENCE  # 项目许可证文件├── README.md # 项目说明文件├── requirements.txt # 项目依赖的Python库└── setup.py # 项目安装和依赖配置

• assets/：存放项目相关的资源文件，如数据集、预训练模型等。
• whisper_medusa/：包含项目的主要代码，包括模型定义、训练和测试脚本。
• .gitignore：列出git应该忽略的文件和目录，如本地设置文件、日志文件等。
• LICENCE：项目的许可证信息，本项目采用MIT协议。
• README.md：项目的说明文件，包含项目介绍、使用方法和依赖等。
• requirements.txt：项目运行所需的Python库列表。
• setup.py：项目的安装脚本，用于安装依赖和设置项目环境。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过whisper_medusa/trainer.py脚本进行。以下是启动项目的基本步骤：

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/aiola-lab/whisper-medusa.git

2. 创建并激活虚拟环境，安装依赖：

   conda create -n whisper-medusa python=3.11 -yconda activate whisper-medusapip install -r requirements.txt

3. 运行训练脚本开始训练模型：

   python whisper_medusa/trainer.py

训练脚本trainer.py中包含了模型训练的所有相关参数和配置，用户可以根据自己的需求调整。

3. 项目的配置文件介绍

项目的主要配置参数都集中在whisper_medusa/trainer.py文件中。以下是部分重要的配置参数：

• --whisper-model-name：指定基础 Whisper 模型的名称。
• --output-path：指定模型训练过程中输出的文件路径。
• --exp-name：指定实验名称，用于标识不同的训练过程。
• --train-data-path、--validation-data-path、--test-data-path：指定训练、验证和测试数据的路径。
• --parts-to-freeze：指定在训练过程中冻结的模型部分。
• --max-steps、--eval-steps、--save-steps：指定训练的最大步骤数、评估间隔和保存模型的间隔。
• --batch-size、--gradient-accumulation-steps：指定训练的批次大小和梯度累积步骤。
• --lr、--lr-scheduler-type：指定学习率和学习率调度器的类型。

用户可以通过命令行参数的形式在启动训练时传入这些配置参数，以调整模型的训练过程。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考