import{s as X,n as Y,o as Q}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as O,i as V,g as i,s as a,r as B,A as K,h as p,f as s,c as l,j as Z,u as E,x as w,k as D,y as tt,a as n,v as W,d as H,t as L,w as k}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{C as et}from"../chunks/CodeBlock.4baef5d7.js";import{H as st,E as nt}from"../chunks/getInferenceSnippets.ad8e59bc.js";function at(A){let o,$,_,I,r,C,m,F=`在本单元中，我们探讨了微调 ASR 模型的挑战，验证了在新语言上微调像 Whisper（即使是小型检查点）模型需要不少时间和资源。
为了提供实践经验，我们设计了一个练习，让您能够在使用较小数据集的情况下，体验微调 ASR 模型的过程。
这个练习的主要目的是让您熟悉过程，而不是取得生产级别的结果。我们故意设置了一个低指标，以确保即使在资源有限的情况下，您也应该能够达到它。`,g,u,N="以下是指导说明：",M,c,S="<li>使用 <code>&quot;PolyAI/minds14&quot;</code> 数据集的美式英语（“en-US”）子集，微调 <code>&quot;openai/whisper-tiny&quot;</code> 模型。</li> <li>使用 <strong>前450 个样本</strong>进行训练，其余的用于评估。确保在使用 <code>.map</code> 方法预处理数据集时设置 <code>num_proc=1</code>（这将确保您的模型正确提交以进行评估）。</li> <li>评估模型时，使用本单元描述的 <code>wer</code> 和 <code>wer_ortho</code> 指标。但是，<em>不要</em> 通过乘以 100 将指标转换为百分比（例如，如果 WER 是 42%，我们将期望在此练习中看到 0.42 的值）。</li>",q,d,z="您微调了一个模型后，请使用以下 <code>kwargs</code> 将其上传到 🤗 Hub：",v,f,x,T,G="如果您的模型的标准化 WER（<code>wer</code>）低于 <strong>0.37</strong>，您将通过这个任务。",b,J,R="请随意构建您的模型 demo，并在 Discord 上分享！如果您有任何问题，欢迎在 #audio-study-group 频道发布。",P,h,U,y,j;return r=new st({props:{title:"实战练习",local:"实战练习",headingTag:"h1"}}),f=new et({props:{code:"a3dhcmdzJTIwJTNEJTIwJTdCJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIyZGF0YXNldF90YWdzJTIyJTNBJTIwJTIyUG9seUFJJTJGbWluZHMxNCUyMiUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMmZpbmV0dW5lZF9mcm9tJTIyJTNBJTIwJTIyb3BlbmFpJTJGd2hpc3Blci10aW55JTIyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIydGFza3MlMjIlM0ElMjAlMjJhdXRvbWF0aWMtc3BlZWNoLXJlY29nbml0aW9uJTIyJTJDJTBBJTdE",highlighted:`<span class="hljs-attribute">kwargs</span> = {
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