asr_step_80000

# Model Card for Model ID

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->

## Model Details

### Model Description

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->

- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]

### Model Sources [optional]

<!-- Provide the basic links for the model. -->

- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]

## Uses

<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->

### Direct Use

<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->

[More Information Needed]

### Downstream Use [optional]

<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->

[More Information Needed]

### Out-of-Scope Use

<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->

[More Information Needed]

## Bias, Risks, and Limitations

<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->

[More Information Needed]

### Recommendations

<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

## How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

## Training Details

### Training Data

<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->

[More Information Needed]

### Training Procedure

<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->

#### Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

#### Training Hyperparameters

- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->

#### Speeds, Sizes, Times [optional]

<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->

[More Information Needed]

## Evaluation

<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->

### Testing Data, Factors & Metrics

#### Testing Data

<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->

[More Information Needed]

#### Factors

<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->

[More Information Needed]

#### Metrics

<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->

[More Information Needed]

### Results

[More Information Needed]

#### Summary

## Model Examination [optional]

<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->

[More Information Needed]

## Environmental Impact

<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->

Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).

- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]

## Technical Specifications [optional]

### Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

### Compute Infrastructure

[More Information Needed]

#### Hardware

[More Information Needed]

#### Software

[More Information Needed]

## Citation [optional]

<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->

**BibTeX:**

[More Information Needed]

**APA:**

[More Information Needed]

## Glossary [optional]

<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->

[More Information Needed]

## More Information [optional]

[More Information Needed]

## Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

## Model Card Contact

[More Information Needed]
### Framework versions

- PEFT 0.15.2

# 模型卡片（Model Card）
<!-- 快速概述该模型的本质与用途 -->

## 模型详情（Model Details）

### 模型描述（Model Description）
<!-- 提供该模型更详尽的概述说明 -->

- **开发者：** [需补充更多信息]
- **资助方（可选）：** [需补充更多信息]
- **分享方（可选）：** [需补充更多信息]
- **模型类型：** [需补充更多信息]
- **（自然语言处理）所用语言：** [需补充更多信息]
- **许可证：** [需补充更多信息]
- **基于下述模型微调（可选）：** [需补充更多信息]

### 模型来源（可选）（Model Sources [optional]）
<!-- 提供该模型的基础链接 -->

- **代码仓库：** [需补充更多信息]
- **论文（可选）：** [需补充更多信息]
- **演示（Demo）（可选）：** [需补充更多信息]

## 用途（Uses）
<!-- 阐述该模型的预期使用场景，包括可预见的用户群体以及受该模型影响的相关方 -->

### 直接使用（Direct Use）
<!-- 本节用于说明无需微调或接入更大生态系统/应用程序的模型使用方式 -->

[需补充更多信息]

### 下游应用（可选）（Downstream Use [optional]）
<!-- 本节用于说明针对特定任务微调后的模型使用方式，或接入更大生态系统/应用程序的场景 -->

[需补充更多信息]

### 越界使用（Out-of-Scope Use）
<!-- 本节阐述滥用、恶意使用，以及该模型无法良好适配的使用场景 -->

[需补充更多信息]

## 偏见、风险与局限性（Bias, Risks, and Limitations）
<!-- 本节用于说明技术与社会技术层面的局限性 -->

[需补充更多信息]

### 建议措施（Recommendations）
<!-- 本节用于针对模型的偏见、风险与技术局限性给出相关建议 -->

用户（包括直接使用者与下游使用者）应充分知晓该模型存在的风险、偏见与局限性，后续建议仍需补充更多信息。

## 如何使用该模型（How to Get Started with the Model）
使用下述代码即可快速上手该模型。

[需补充更多信息]

## 训练详情（Training Details）

### 训练数据（Training Data）
<!-- 应链接至数据集卡片（Dataset Card），可附带简短说明训练数据的核心内容，以及数据预处理、额外筛选相关的文档 -->

[需补充更多信息]

### 训练流程（Training Procedure）
<!-- 本节内容与技术规格高度相关，若涉及训练流程的相关内容应链接至对应章节 -->

#### 预处理（可选）（Preprocessing [optional]）
[需补充更多信息]

#### 训练超参数（Training Hyperparameters）
- **训练模式：** [需补充更多信息] <!-- 例如fp32、fp16混合精度、bf16混合精度、bf16非混合精度、fp16非混合精度、fp8混合精度 -->

#### 训练速度、模型体量与耗时（可选）（Speeds, Sizes, Times [optional]）
<!-- 本节提供吞吐量、训练起止时间、相关检查点文件大小等信息 -->

[需补充更多信息]

## 评估（Evaluation）
<!-- 本节描述评估协议并展示评估结果 -->

### 测试数据、影响因素与评估指标（Testing Data, Factors & Metrics）

#### 测试数据（Testing Data）
<!-- 若可行，应链接至数据集卡片（Dataset Card） -->

[需补充更多信息]

#### 影响因素（Factors）
<!-- 此处为评估时所拆分的维度，例如子群体或应用领域 -->

[需补充更多信息]

#### 评估指标（Metrics）
<!-- 此处为所使用的评估指标，理想情况下应说明选择该指标的原因 -->

[需补充更多信息]

### 评估结果（Results）
[需补充更多信息]

#### 总结（Summary）

## 模型可解释性分析（可选）（Model Examination [optional]）
<!-- 本节收录与模型可解释性相关的研究工作 -->

[需补充更多信息]

## 环境影响（Environmental Impact）
<!-- 此处应填写总碳排放量（以二氧化碳当量克为单位）及其他相关考量，例如电力消耗情况，请按如下提示文本修改内容 -->

碳排放量可通过[机器学习影响计算器（Machine Learning Impact calculator）](https://mlco2.github.io/impact#compute)进行估算，该工具出自[Lacoste等人（2019）](https://arxiv.org/abs/1910.09700)。

- **硬件类型：** [需补充更多信息]
- **耗时（小时）：** [需补充更多信息]
- **云服务提供商：** [需补充更多信息]
- **计算区域：** [需补充更多信息]
- **碳排放量：** [需补充更多信息]

## 技术规格（可选）（Technical Specifications [optional]）

### 模型架构与训练目标（Model Architecture and Objective）
[需补充更多信息]

### 计算基础设施（Compute Infrastructure）
[需补充更多信息]

#### 硬件（Hardware）
[需补充更多信息]

#### 软件（Software）
[需补充更多信息]

## 引用（可选）（Citation [optional]）
<!-- 若有介绍该模型的论文或博客文章，应在本节中提供其APA格式与BibTeX格式的引用信息 -->

**BibTeX格式：**
[需补充更多信息]

**APA格式：**
[需补充更多信息]

## 术语表（可选）（Glossary [optional]）
<!-- 若有需要，可在本节收录可帮助读者理解模型或模型卡片的相关术语与计算公式 -->

[需补充更多信息]

## 更多信息（可选）（More Information [optional]）
[需补充更多信息]

## 模型卡片作者（可选）（Model Card Authors [optional]）
[需补充更多信息]

## 模型卡片联系方式（Model Card Contact）
[需补充更多信息]

### 框架版本（Framework versions）
- 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT） 0.15.2