Wenet项目中Whisper模型微调后的模型转换问题解析
2025-06-13 15:06:41作者:平淮齐Percy
在使用Wenet项目中的Whisper模型进行微调时,当采用DeepSpeed的model+optimizer模式进行训练后,模型会以特定格式保存,这给后续的模型使用带来了一些挑战。本文将详细解析这一问题的技术背景及解决方案。
问题背景
在深度学习模型训练过程中,特别是大规模模型训练时,通常会使用DeepSpeed这样的优化库来加速训练过程并减少显存占用。当使用DeepSpeed的model+optimizer模式时,模型会被分割保存为多个部分,而不是传统的单一模型文件。
具体表现为:
- 训练完成后会生成一个epoch.pt文件夹
- 该文件夹下包含一个.bin文件
- 而Wenet项目中的recognize.py脚本需要的是整合好的.pt文件
技术原理
DeepSpeed采用这种分割保存的方式有其技术优势:
- 支持超大模型训练,通过分割可以突破单卡显存限制
- 优化器状态分片存储,提高训练效率
- 支持灵活的checkpoint恢复机制
但这种保存方式与传统的PyTorch模型保存格式不兼容,导致直接重命名.bin文件为.pt文件无法正常工作。
解决方案
针对这一问题,Wenet项目提供了专门的转换脚本。转换过程主要包含以下步骤:
- 使用DeepSpeed提供的zero_to_fp32.py脚本将分割的模型转换为完整的FP32模型
- 对转换后的模型进行必要的格式调整
- 确保转换后的模型结构与recognize.py要求的格式一致
具体实现时需要注意:
- 转换过程中保持模型结构的完整性
- 确保所有参数正确加载
- 检查模型输入输出格式是否符合预期
实践建议
对于使用Wenet+Whisper进行ASR任务的研究人员和开发者,建议:
- 在微调前明确模型保存格式要求
- 熟悉DeepSpeed的各种保存模式
- 保留完整的模型转换流程文档
- 在关键步骤后验证模型完整性
通过正确理解模型保存和转换机制,可以确保训练后的模型能够顺利部署到实际应用中。
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