FunASR微调过程中模型检查点文件被自动删除的问题分析

问题背景

在使用FunASR进行语音识别模型微调时，许多用户遇到了一个令人困惑的问题：训练过程中生成的模型检查点文件(ep文件)会被系统自动删除，导致训练结束后无法找到所需的模型文件进行平均操作。这个问题不仅影响了训练流程的正常进行，也给用户带来了不便。

问题现象

用户在训练过程中观察到以下典型现象：

1. 训练日志显示系统会定期删除部分ep文件
2. 训练结束后，系统尝试对多个检查点进行平均时，报错显示找不到文件
3. 最终输出目录中只保留了部分检查点文件，而非全部

原因分析

经过深入分析，这个问题主要与FunASR训练配置中的几个关键参数有关：

1. keep_nbest_models参数控制保留的最佳模型数量
2. avg_nbest_model参数指定用于平均的模型数量
3. 系统会定期清理不符合保留条件的检查点文件

当keep_nbest_models设置的值小于avg_nbest_model时，系统会删除部分检查点文件，导致后期无法找到足够的文件进行平均操作。

解决方案

要解决这个问题，需要遵循以下配置原则：

1. 确保keep_nbest_models的值不小于avg_nbest_model
2. 理想情况下，将这两个参数设置为相同的值
3. 根据实际需求合理设置这两个参数的值

例如，可以这样配置：

++train_conf.keep_nbest_models=20
++train_conf.avg_nbest_model=20

最佳实践建议

1. 在开始训练前，仔细规划需要保留的模型数量
2. 根据训练周期长度调整保留模型的数量
3. 确保有足够的存储空间保存检查点文件
4. 定期检查输出目录中的文件数量是否符合预期

总结

FunASR作为一款强大的语音识别工具，在模型微调过程中提供了灵活的配置选项。理解并正确设置keep_nbest_models和avg_nbest_model这两个参数的关系，可以有效避免检查点文件被意外删除的问题，确保训练流程的顺利进行。对于需要进行模型平均操作的用户，建议将这两个参数设置为相同的值，这是最稳妥的配置方式。