FunASR项目中模型微调后体积增大的原因分析

问题现象

在使用FunASR项目中的seaco-paraformer模型进行微调时，开发者发现一个值得关注的现象：原始模型文件大小约为800MB，但在执行finetune.sh脚本进行微调后，每个epoch保存的model.pt文件体积显著增大至2.44GB左右。这种体积的急剧增加不仅占用更多存储空间，还可能影响模型的部署效率。

技术背景

在深度学习模型训练和微调过程中，模型参数的保存方式会直接影响最终模型文件的大小。常见的模型保存策略包括：

1. 完整保存：包含模型的所有参数和优化器状态
2. 精简保存：仅保存模型的关键参数
3. 检查点平均：对多个检查点的参数进行平均以提升模型稳定性

原因分析

经过技术调查，发现FunASR项目中模型体积增大的主要原因在于模型保存机制。具体来说：

1. 默认保存完整状态：微调过程中，系统默认保存了模型的完整状态，包括优化器状态、训练参数等额外信息，而不仅仅是模型权重。

2. 检查点机制：训练过程中每个epoch都会生成检查点，这些检查点保留了训练过程中的中间状态，导致文件体积膨胀。

3. 参数冗余：某些情况下，模型保存时可能包含了梯度信息或其他训练时特有的临时变量。

解决方案

FunASR项目提供了average_checkpoints函数来解决这个问题。该函数的主要功能是：

1. 参数平均：对多个检查点的模型参数进行平均化处理，生成一个更稳定的最终模型。

2. 精简保存：在平均过程中，只保留必要的模型参数，去除训练专用的临时变量和优化器状态。

3. 体积优化：经过处理后，最终的模型文件大小会接近原始预训练模型的大小。

最佳实践建议

对于需要在FunASR项目中进行模型微调的开发者，建议采取以下措施：

1. 合理设置保存间隔：不需要每个epoch都保存完整模型，可以设置适当的保存间隔。

2. 使用后处理工具：微调完成后，务必使用average_checkpoints等工具对模型进行后处理。

3. 监控模型体积：在训练过程中关注模型文件大小的变化，及时发现异常情况。

4. 选择性加载：在部署时，可以只加载模型权重部分，忽略训练相关的附加信息。

总结

模型微调后体积增大是深度学习中常见现象，主要源于训练过程中的状态保存机制。FunASR项目通过提供专门的工具函数，帮助开发者生成精简高效的最终模型。理解这一机制有助于开发者更好地管理模型存储和部署资源。