Die folgenden Schritte sind für die Feinabstimmung des MOSS-TTSD erforderlich:
- Vorbereiten des DatensatzesZusammenstellung im JSON-Format mit Dialogtext und entsprechendem Audio, wobei die Datenqualität (z. B. Abtastrate, Klarheit) sichergestellt wird.
- Auswahl der FeinabstimmungsmethodeUnterstützt vollständige Modellfeinabstimmung oder LoRA-Feinabstimmung mit geringem Ressourcenbedarf (erforderlich)
lora_config(Konfigurationsdatei). - Laufende Skripte: Umsetzung
python finetune/finetune.pygeben Sie den Modellpfad, das Datenverzeichnis, den Ausgabepfad und die Trainingskonfiguration an. - Ergebnisse der ÜberprüfungTesten Sie die Erstellung von fein abgestimmten Modellen durch iterative Optimierung des Datensatzes oder Anpassung der Hyperparameter.
Hinweis: Die Feinabstimmung des vollständigen Modells erfordert höhere Rechenressourcen, und es wird ein Grafikprozessor empfohlen; die LoRA-Feinabstimmung eignet sich besser für Szenarien mit begrenzten Ressourcen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMOSS-TTSD: Open-Source-Sprachgenerierungswerkzeug für zweisprachige DialogeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Vorbereitungen sind für die Feinabstimmung des MOSS-TTSD-Modells erforderlich?
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