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模型只能训练一个echo，然后会中断

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如题； 数据：训练数据使用的是aishell， 模型：LLM模型是Qwen2.5 1.5B，encoder paraformer; 训练使用2张GPU； 模型只能训练一个epoch，执行第二个echo会报错：错误如下：  当输出显示 ： “2025-06-09 16:34:19 | INFO | mooer.utils.checpoint_io | checpoint_io.py:10 | Rank 1--> saving model ...” 时，会长时间停止； 此时GPU 利用率100%； 然后会报错，并退出；

GaryGao99

w2v_bert2.0 做encoder训练300个step后会报数组越界的错，是因为训练音频长度问题吗？ ``` 【2025-07-31 17:12:53】[2025-07-31 17:12:53,090] [INFO] [logging.py:107:log_dist] [Rank 0] step=100, skipped=0, lr=[6.666666666666668e-05], mom=[(0.9, 0.999)] 【2025-07-31 17:12:53】[2025-07-31 17:12:53,092] [INFO] [timer.py:264:stop] epoch=0/micro_step=200/global_step=100, RunningAvgSamplesPerSec=59.76838046856318, CurrSamplesPerSec=58.883498797084, MemAllocated=16.48GB, MaxMemAllocated=21.82GB 【2025-07-31 17:12:53】INFO:root:Training Epoch: 1/2, step...

liushenme

复现mooer-omni

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作者您好，想跟您确认下，第二阶段的训练在第一阶段上新增了tts任务，输入为回复的文本，输出为对应的音频的encodec，那在训练第二阶段的同时，下图中的部分也要带着一起吗？ 第三阶段训练也有同样的困惑，输入只有音频adapter，输出为回复音频的encodec？还需要带第二阶段的部分吗？

zhiyu112223

mooer-omni替换prompt_wav后音色切换失败

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mooer-omni替换prompt_wav后音色切换失败，请问是哪里的问题？speaker encoder模型和vocoder模型是基于哪个开源模型训练的，可以自己重新训练吗？

wblgers