As etapas a seguir são necessárias para fazer o ajuste fino do MOSS-TTSD:
- Preparação do conjunto de dadosAgrupar no formato JSON o texto do diálogo e o áudio correspondente, garantindo a qualidade dos dados (por exemplo, taxa de amostragem, clareza).
- Seleção do método de ajuste finoSuporte para ajuste fino de modelo completo ou ajuste fino de LoRA com poucos recursos (necessário)
lora_config(Arquivo de configuração). - Executando scripts: Implementação
python finetune/finetune.pyEspecifique o caminho do modelo, o diretório de dados, o caminho de saída e a configuração de treinamento. - Resultados da verificaçãoTeste a geração de modelos com ajuste fino otimizando iterativamente o conjunto de dados ou ajustando os hiperparâmetros.
Observação: o ajuste fino do modelo completo requer recursos de computação mais altos, e a GPU é recomendada; o ajuste fino do LoRA é mais adequado para cenários com recursos limitados.
Essa resposta foi extraída do artigoMOSS-TTSD: ferramenta de geração de fala de código aberto para diálogo bilíngueO
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