diff --git a/README.md b/README.md
index e7ff1b10e..95529c629 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -67,7 +67,7 @@ pip3 install -U modelscope
 ```
 
 ## Model Zoo
-FunASR has open-sourced a large number of pre-trained models on industrial data. You are free to use, copy, modify, and share FunASR models under the [Model License Agreement](./MODEL_LICENSE). Below are some representative models, for more models please refer to the [Model Zoo]().
+FunASR has open-sourced a large number of pre-trained models on industrial data. You are free to use, copy, modify, and share FunASR models under the [Model License Agreement](./MODEL_LICENSE). Below are some representative models, for more models please refer to the [Model Zoo](./model_zoo).
 
 (Note: ⭐ represents the ModelScope model zoo, 🤗 represents the Huggingface model zoo, 🍀 represents the OpenAI model zoo)
 
diff --git a/README_zh.md b/README_zh.md
index 46af926ee..eeedc0495 100644
--- a/README_zh.md
+++ b/README_zh.md
@@ -69,7 +69,7 @@ pip3 install -U modelscope
 
 ## 模型仓库
 
-FunASR开源了大量在工业数据上预训练模型，您可以在[模型许可协议](./MODEL_LICENSE)下自由使用、复制、修改和分享FunASR模型，下面列举代表性的模型，更多模型请参考[模型仓库]()。
+FunASR开源了大量在工业数据上预训练模型，您可以在[模型许可协议](./MODEL_LICENSE)下自由使用、复制、修改和分享FunASR模型，下面列举代表性的模型，更多模型请参考 [模型仓库](./model_zoo)。
 
 （注：⭐ 表示ModelScope模型仓库，🤗 表示Huggingface模型仓库，🍀表示OpenAI模型仓库）
 
@@ -208,7 +208,8 @@ text_file = f"{model.model_path}/example/text.txt"
 res = model.generate(input=(wav_file, text_file), data_type=("sound", "text"))
 print(res)
 ```
-更多详细用法（[示例](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/examples/industrial_data_pretraining)）
+更详细（[用法](docs/tutorial/README_zh.md)），
+更多（[示例](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/examples/industrial_data_pretraining)）
 
 ## 导出ONNX
 ### 从命令行导出
diff --git a/docs/runtime b/docs/runtime
deleted file mode 120000
index 3d1f9906c..000000000
--- a/docs/runtime
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../runtime
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/tutorial/README_zh.md b/docs/tutorial/README_zh.md
new file mode 100644
index 000000000..97bce7193
--- /dev/null
+++ b/docs/tutorial/README_zh.md
@@ -0,0 +1,186 @@
+(简体中文|[English](./README.md))
+
+FunASR开源了大量在工业数据上预训练模型，您可以在[模型许可协议](../../MODEL_LICENSE)下自由使用、复制、修改和分享FunASR模型，下面列举代表性的模型，更多模型请参考 [模型仓库](../../model_zoo)。
+
+
+## 推理
+
+### 快速使用
+#### [Paraformer 模型](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary)
+```python
+from funasr import AutoModel
+
+model = AutoModel(model="/Users/zhifu/Downloads/modelscope_models/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch")
+
+res = model.generate(input="/Users/zhifu/Downloads/modelscope_models/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav")
+print(res)
+```
+
+### 详细用法介绍
+```python
+model = AutoModel(model=[str], device=[str], ncpu=[int], output_dir=[str], batch_size=[int], **kwargs)
+```
+#### AutoModel 定义
+- `model`(str): [模型仓库](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/model_zoo/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope) 中的模型名称，或本地磁盘中的模型路径
+- `device`(str): `cuda:0`（默认gpu0），使用 GPU 进行推理，指定。如果为`cpu`，则使用 CPU 进行推理
+- `ncpu`(int): `4` （默认），设置用于 CPU 内部操作并行性的线程数
+- `output_dir`(str): `None` （默认），如果设置，输出结果的输出路径
+- `batch_size`(int): `1` （默认），解码时的批处理大小
+- `**kwargs`(dict): 所有在`config.yaml`中参数，均可以直接在此处指定，例如，vad模型中最大切割长度 `max_single_segment_time=6000` （毫秒）。
+#### AutoModel 推理
+```python
+res = model.generate(input=[str], output_dir=[str])
+```
+- `input`: 要解码的输入，可以是：
+  - wav文件路径, 例如: asr_example.wav
+  - pcm文件路径, 例如: asr_example.pcm，此时需要指定音频采样率fs（默认为16000）
+  - 音频字节数流，例如：麦克风的字节数数据
+  - wav.scp，kaldi 样式的 wav 列表 (`wav_id \t wav_path`), 例如:
+  ```text
+  asr_example1  ./audios/asr_example1.wav
+  asr_example2  ./audios/asr_example2.wav
+  ```
+  在这种输入 `wav.scp` 的情况下，必须设置 `output_dir` 以保存输出结果
+  - 音频采样点，例如：`audio, rate = soundfile.read("asr_example_zh.wav")`, 数据类型为 numpy.ndarray。支持batch输入，类型为list：
+  ```[audio_sample1, audio_sample2, ..., audio_sampleN]```
+  - fbank输入，支持组batch。shape为[batch, frames, dim]，类型为torch.Tensor，例如
+- `output_dir`: None （默认），如果设置，输出结果的输出路径
+- `**kwargs`(dict): 与模型相关的推理参数，例如，`beam_size=10`，`decoding_ctc_weight=0.1`。
+
+### onnx与libtorch导出
+
+```python
+res = model.export(type="onnx", quantize=True)
+```
+- `type`(str)：`onnx`(默认)，导出onnx格式。`torch`导出libtorch格式。
+- `quantize`(bool)：`False`（默认），是否做量化。
+
+
+## 微调
+
+### 快速开始
+```shell
+cd examples/industrial_data_pretraining/paraformer
+bash finetune.sh
+# "log_file: ./outputs/log.txt"
+```
+详细完整的脚本参考 [finetune.sh](../../examples/industrial_data_pretraining/paraformer/finetune.sh)
+
+### 详细参数介绍
+
+```shell
+funasr/bin/train.py \
+++model="${model_name_or_model_dir}" \
+++model_revision="${model_revision}" \
+++train_data_set_list="${train_data}" \
+++valid_data_set_list="${val_data}" \
+++dataset_conf.batch_size=20000 \
+++dataset_conf.batch_type="token" \
+++dataset_conf.num_workers=4 \
+++train_conf.max_epoch=50 \
+++train_conf.log_interval=1 \
+++train_conf.resume=false \
+++train_conf.validate_interval=2000 \
+++train_conf.save_checkpoint_interval=2000 \
+++train_conf.keep_nbest_models=20 \
+++optim_conf.lr=0.0002 \
+++output_dir="${output_dir}" &> ${log_file}
+```
+
+- `model`（str）：模型名字（模型仓库中的ID），此时脚本会自动下载模型到本读；或者本地已经下载好的模型路径。
+- `model_revision`（str）：当 `model` 为模型名字时，下载指定版本的模型。
+- `train_data_set_list`（str）：训练数据路径，默认为jsonl格式，具体参考（[例子](../../data/list)）。
+- `valid_data_set_list`（str）：验证数据路径，默认为jsonl格式，具体参考（[例子](../../data/list)）。
+- `dataset_conf.batch_type`（str）：`example`（默认），batch的类型。`example`表示按照固定数目batch_size个样本组batch；`length` or `token` 表示动态组batch，batch总长度或者token数为batch_size。
+- `dataset_conf.batch_size`（int）：与 `batch_type` 搭配使用，当 `batch_type=example` 时，表示样本个数；当 `batch_type=length` 时，表示样本中长度，单位为fbank帧数（1帧10ms）或者文字token个数。
+- `train_conf.max_epoch`（int）：训练总epoch数。
+- `train_conf.log_interval`（int）：打印日志间隔step数。
+- `train_conf.resume`（int）：是否开启断点重训。
+- `train_conf.validate_interval`（int）：训练中做验证测试的间隔step数。
+- `train_conf.save_checkpoint_interval`（int）：训练中模型保存间隔step数。
+- `train_conf.keep_nbest_models`（int）：保留最大多少个模型参数，按照验证集acc排序，从高到底保留。
+- `optim_conf.lr`（float）：学习率。
+- `output_dir`（str）：模型保存路径。
+- `**kwargs`(dict): 所有在`config.yaml`中参数，均可以直接在此处指定，例如，过滤20s以上长音频：`dataset_conf.max_token_length=2000`，单位为音频fbank帧数（1帧10ms）或者文字token个数。
+
+#### 多gpu训练
+##### 单机多gpu训练
+```shell
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
+gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')
+
+torchrun --nnodes 1 --nproc_per_node ${gpu_num} \
+../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
+```
+--nnodes 表示参与的节点总数，--nproc_per_node 表示每个节点上运行的进程数
+
+##### 多机多gpu训练
+
+在主节点上，假设IP为192.168.1.1，端口为12345，使用的是2个GPU，则运行如下命令：
+```shell
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
+gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')
+
+torchrun --nnodes 2 --nproc_per_node ${gpu_num} --master_addr=192.168.1.1 --master_port=12345 \
+../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
+```
+在从节点上（假设IP为192.168.1.2），你需要确保MASTER_ADDR和MASTER_PORT环境变量与主节点设置的一致，并运行同样的命令：
+```shell
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
+gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')
+
+torchrun --nnodes 2 --nproc_per_node ${gpu_num} --master_addr=192.168.1.1 --master_port=12345 \
+../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
+```
+
+--nnodes 表示参与的节点总数，--nproc_per_node 表示每个节点上运行的进程数
+
+#### 准备数据
+
+`train_text.txt`
+
+左边为数据唯一ID，需与`train_wav.scp`中的`ID`一一对应
+右边为音频文件标注文本，格式如下：
+
+```bash
+ID0012W0013 当客户风险承受能力评估依据发生变化时
+ID0012W0014 所有只要处理 data 不管你是做 machine learning 做 deep learning
+ID0012W0015 he tried to think how it could be
+```
+
+
+`train_wav.scp`
+
+左边为数据唯一ID，需与`train_text.txt`中的`ID`一一对应
+右边为音频文件的路径，格式如下
+
+```bash
+BAC009S0764W0121 https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/BAC009S0764W0121.wav
+BAC009S0916W0489 https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/BAC009S0916W0489.wav
+ID0012W0015 https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_cn_en.wav
+```
+
+
+#### 查看训练日志
+
+##### 查看实验log
+```shell
+tail log.txt
+[2024-03-21 15:55:52,137][root][INFO] - train, rank: 3, epoch: 0/50, step: 6990/1, total step: 6990, (loss_avg_rank: 0.327), (loss_avg_epoch: 0.409), (ppl_avg_epoch: 1.506), (acc_avg_epoch: 0.795), (lr: 1.165e-04), [('loss_att', 0.259), ('acc', 0.825), ('loss_pre', 0.04), ('loss', 0.299), ('batch_size', 40)], {'data_load': '0.000', 'forward_time': '0.315', 'backward_time': '0.555', 'optim_time': '0.076', 'total_time': '0.947'}, GPU, memory: usage: 3.830 GB, peak: 18.357 GB, cache: 20.910 GB, cache_peak: 20.910 GB
+[2024-03-21 15:55:52,139][root][INFO] - train, rank: 1, epoch: 0/50, step: 6990/1, total step: 6990, (loss_avg_rank: 0.334), (loss_avg_epoch: 0.409), (ppl_avg_epoch: 1.506), (acc_avg_epoch: 0.795), (lr: 1.165e-04), [('loss_att', 0.285), ('acc', 0.823), ('loss_pre', 0.046), ('loss', 0.331), ('batch_size', 36)], {'data_load': '0.000', 'forward_time': '0.334', 'backward_time': '0.536', 'optim_time': '0.077', 'total_time': '0.948'}, GPU, memory: usage: 3.943 GB, peak: 18.291 GB, cache: 19.619 GB, cache_peak: 19.619 GB
+```
+指标解释：
+- `rank`：表示gpu id。
+- `epoch`,`step`,`total step`：表示当前epoch，step，总step。
+- `loss_avg_rank`：表示当前step，所有gpu平均loss。
+- `loss/ppl/acc_avg_epoch`：表示当前epoch周期，截止当前step数时，总平均loss/ppl/acc。epoch结束时的最后一个step表示epoch总平均loss/ppl/acc，推荐使用acc指标。
+- `lr`：当前step的学习率。
+- `[('loss_att', 0.259), ('acc', 0.825), ('loss_pre', 0.04), ('loss', 0.299), ('batch_size', 40)]`：表示当前gpu id的具体数据。
+- `total_time`：表示单个step总耗时。
+- `GPU, memory`：分别表示，模型使用/峰值显存，模型+缓存使用/峰值显存。
+
+##### tensorboard可视化
+```bash
+tensorboard --logdir /xxxx/FunASR/examples/industrial_data_pretraining/paraformer/outputs/log/tensorboard
+```
+浏览器中打开：http://localhost:6006/
diff --git a/examples/README_zh.md b/examples/README_zh.md
new file mode 120000
index 000000000..a2059ae65
--- /dev/null
+++ b/examples/README_zh.md
@@ -0,0 +1 @@
+../docs/tutorial/README_zh.md
\ No newline at end of file
diff --git a/examples/industrial_data_pretraining/paraformer/README_zh.md b/examples/industrial_data_pretraining/paraformer/README_zh.md
index 38a445573..97bce7193 100644
--- a/examples/industrial_data_pretraining/paraformer/README_zh.md
+++ b/examples/industrial_data_pretraining/paraformer/README_zh.md
@@ -1,9 +1,7 @@
 (简体中文|[English](./README.md))
 
-# 语音识别
+FunASR开源了大量在工业数据上预训练模型，您可以在[模型许可协议](../../MODEL_LICENSE)下自由使用、复制、修改和分享FunASR模型，下面列举代表性的模型，更多模型请参考 [模型仓库](../../model_zoo)。
 
-> **注意**:
-> pipeline 支持 [modelscope模型仓库](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/model_zoo/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope) 中的所有模型进行推理和微调。这里我们以典型模型作为示例来演示使用方法。
 
 ## 推理
 
@@ -14,18 +12,25 @@ from funasr import AutoModel
 
 model = AutoModel(model="/Users/zhifu/Downloads/modelscope_models/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch")
 
-res = model(input="/Users/zhifu/Downloads/modelscope_models/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav")
+res = model.generate(input="/Users/zhifu/Downloads/modelscope_models/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav")
 print(res)
 ```
 
-### API接口说明
+### 详细用法介绍
+```python
+model = AutoModel(model=[str], device=[str], ncpu=[int], output_dir=[str], batch_size=[int], **kwargs)
+```
 #### AutoModel 定义
-- `model`: [模型仓库](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/model_zoo/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope) 中的模型名称，或本地磁盘中的模型路径
-- `device`: `cuda`（默认），使用 GPU 进行推理。如果为`cpu`，则使用 CPU 进行推理
-- `ncpu`: `None` （默认），设置用于 CPU 内部操作并行性的线程数
-- `output_dir`: `None` （默认），如果设置，输出结果的输出路径
-- `batch_size`: `1` （默认），解码时的批处理大小
+- `model`(str): [模型仓库](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/model_zoo/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope) 中的模型名称，或本地磁盘中的模型路径
+- `device`(str): `cuda:0`（默认gpu0），使用 GPU 进行推理，指定。如果为`cpu`，则使用 CPU 进行推理
+- `ncpu`(int): `4` （默认），设置用于 CPU 内部操作并行性的线程数
+- `output_dir`(str): `None` （默认），如果设置，输出结果的输出路径
+- `batch_size`(int): `1` （默认），解码时的批处理大小
+- `**kwargs`(dict): 所有在`config.yaml`中参数，均可以直接在此处指定，例如，vad模型中最大切割长度 `max_single_segment_time=6000` （毫秒）。
 #### AutoModel 推理
+```python
+res = model.generate(input=[str], output_dir=[str])
+```
 - `input`: 要解码的输入，可以是：
   - wav文件路径, 例如: asr_example.wav
   - pcm文件路径, 例如: asr_example.pcm，此时需要指定音频采样率fs（默认为16000）
@@ -40,56 +45,142 @@ print(res)
   ```[audio_sample1, audio_sample2, ..., audio_sampleN]```
   - fbank输入，支持组batch。shape为[batch, frames, dim]，类型为torch.Tensor，例如
 - `output_dir`: None （默认），如果设置，输出结果的输出路径
+- `**kwargs`(dict): 与模型相关的推理参数，例如，`beam_size=10`，`decoding_ctc_weight=0.1`。
+
+### onnx与libtorch导出
+
+```python
+res = model.export(type="onnx", quantize=True)
+```
+- `type`(str)：`onnx`(默认)，导出onnx格式。`torch`导出libtorch格式。
+- `quantize`(bool)：`False`（默认），是否做量化。
 
 
 ## 微调
 
+### 快速开始
+```shell
+cd examples/industrial_data_pretraining/paraformer
+bash finetune.sh
+# "log_file: ./outputs/log.txt"
+```
+详细完整的脚本参考 [finetune.sh](../../examples/industrial_data_pretraining/paraformer/finetune.sh)
+
+### 详细参数介绍
+
+```shell
+funasr/bin/train.py \
+++model="${model_name_or_model_dir}" \
+++model_revision="${model_revision}" \
+++train_data_set_list="${train_data}" \
+++valid_data_set_list="${val_data}" \
+++dataset_conf.batch_size=20000 \
+++dataset_conf.batch_type="token" \
+++dataset_conf.num_workers=4 \
+++train_conf.max_epoch=50 \
+++train_conf.log_interval=1 \
+++train_conf.resume=false \
+++train_conf.validate_interval=2000 \
+++train_conf.save_checkpoint_interval=2000 \
+++train_conf.keep_nbest_models=20 \
+++optim_conf.lr=0.0002 \
+++output_dir="${output_dir}" &> ${log_file}
+```
+
+- `model`（str）：模型名字（模型仓库中的ID），此时脚本会自动下载模型到本读；或者本地已经下载好的模型路径。
+- `model_revision`（str）：当 `model` 为模型名字时，下载指定版本的模型。
+- `train_data_set_list`（str）：训练数据路径，默认为jsonl格式，具体参考（[例子](../../data/list)）。
+- `valid_data_set_list`（str）：验证数据路径，默认为jsonl格式，具体参考（[例子](../../data/list)）。
+- `dataset_conf.batch_type`（str）：`example`（默认），batch的类型。`example`表示按照固定数目batch_size个样本组batch；`length` or `token` 表示动态组batch，batch总长度或者token数为batch_size。
+- `dataset_conf.batch_size`（int）：与 `batch_type` 搭配使用，当 `batch_type=example` 时，表示样本个数；当 `batch_type=length` 时，表示样本中长度，单位为fbank帧数（1帧10ms）或者文字token个数。
+- `train_conf.max_epoch`（int）：训练总epoch数。
+- `train_conf.log_interval`（int）：打印日志间隔step数。
+- `train_conf.resume`（int）：是否开启断点重训。
+- `train_conf.validate_interval`（int）：训练中做验证测试的间隔step数。
+- `train_conf.save_checkpoint_interval`（int）：训练中模型保存间隔step数。
+- `train_conf.keep_nbest_models`（int）：保留最大多少个模型参数，按照验证集acc排序，从高到底保留。
+- `optim_conf.lr`（float）：学习率。
+- `output_dir`（str）：模型保存路径。
+- `**kwargs`(dict): 所有在`config.yaml`中参数，均可以直接在此处指定，例如，过滤20s以上长音频：`dataset_conf.max_token_length=2000`，单位为音频fbank帧数（1帧10ms）或者文字token个数。
+
+#### 多gpu训练
+##### 单机多gpu训练
+```shell
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
+gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')
+
+torchrun --nnodes 1 --nproc_per_node ${gpu_num} \
+../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
+```
+--nnodes 表示参与的节点总数，--nproc_per_node 表示每个节点上运行的进程数
+
+##### 多机多gpu训练
+
+在主节点上，假设IP为192.168.1.1，端口为12345，使用的是2个GPU，则运行如下命令：
+```shell
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
+gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')
+
+torchrun --nnodes 2 --nproc_per_node ${gpu_num} --master_addr=192.168.1.1 --master_port=12345 \
+../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
+```
+在从节点上（假设IP为192.168.1.2），你需要确保MASTER_ADDR和MASTER_PORT环境变量与主节点设置的一致，并运行同样的命令：
+```shell
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
+gpu_num=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}')
+
+torchrun --nnodes 2 --nproc_per_node ${gpu_num} --master_addr=192.168.1.1 --master_port=12345 \
+../../../funasr/bin/train.py ${train_args}
+```
+
+--nnodes 表示参与的节点总数，--nproc_per_node 表示每个节点上运行的进程数
+
 #### 准备数据
 
 `train_text.txt`
 
 左边为数据唯一ID，需与`train_wav.scp`中的`ID`一一对应
-右边为音频文件标注文本
+右边为音频文件标注文本，格式如下：
 
 ```bash
 ID0012W0013 当客户风险承受能力评估依据发生变化时
-ID0012W0014 杨涛不得不将工厂关掉
+ID0012W0014 所有只要处理 data 不管你是做 machine learning 做 deep learning
+ID0012W0015 he tried to think how it could be
 ```
 
 
 `train_wav.scp`
 
 左边为数据唯一ID，需与`train_text.txt`中的`ID`一一对应
-右边为音频文件的绝对路径
+右边为音频文件的路径，格式如下
 
 ```bash
-ID0012W0013 /Users/zhifu/funasr_github/test_local/aishell2_dev_ios/wav/D0012/ID0012W0013.wav
-ID0012W0014 /Users/zhifu/funasr_github/test_local/aishell2_dev_ios/wav/D0012/ID0012W0014.wav
+BAC009S0764W0121 https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/BAC009S0764W0121.wav
+BAC009S0916W0489 https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/BAC009S0916W0489.wav
+ID0012W0015 https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_cn_en.wav
 ```
 
-#### 训练
 
-```bash
-cd examples/industrial_data_pretraining/paraformer
-sh finetune_from_local.sh
+#### 查看训练日志
+
+##### 查看实验log
+```shell
+tail log.txt
+[2024-03-21 15:55:52,137][root][INFO] - train, rank: 3, epoch: 0/50, step: 6990/1, total step: 6990, (loss_avg_rank: 0.327), (loss_avg_epoch: 0.409), (ppl_avg_epoch: 1.506), (acc_avg_epoch: 0.795), (lr: 1.165e-04), [('loss_att', 0.259), ('acc', 0.825), ('loss_pre', 0.04), ('loss', 0.299), ('batch_size', 40)], {'data_load': '0.000', 'forward_time': '0.315', 'backward_time': '0.555', 'optim_time': '0.076', 'total_time': '0.947'}, GPU, memory: usage: 3.830 GB, peak: 18.357 GB, cache: 20.910 GB, cache_peak: 20.910 GB
+[2024-03-21 15:55:52,139][root][INFO] - train, rank: 1, epoch: 0/50, step: 6990/1, total step: 6990, (loss_avg_rank: 0.334), (loss_avg_epoch: 0.409), (ppl_avg_epoch: 1.506), (acc_avg_epoch: 0.795), (lr: 1.165e-04), [('loss_att', 0.285), ('acc', 0.823), ('loss_pre', 0.046), ('loss', 0.331), ('batch_size', 36)], {'data_load': '0.000', 'forward_time': '0.334', 'backward_time': '0.536', 'optim_time': '0.077', 'total_time': '0.948'}, GPU, memory: usage: 3.943 GB, peak: 18.291 GB, cache: 19.619 GB, cache_peak: 19.619 GB
 ```
+指标解释：
+- `rank`：表示gpu id。
+- `epoch`,`step`,`total step`：表示当前epoch，step，总step。
+- `loss_avg_rank`：表示当前step，所有gpu平均loss。
+- `loss/ppl/acc_avg_epoch`：表示当前epoch周期，截止当前step数时，总平均loss/ppl/acc。epoch结束时的最后一个step表示epoch总平均loss/ppl/acc，推荐使用acc指标。
+- `lr`：当前step的学习率。
+- `[('loss_att', 0.259), ('acc', 0.825), ('loss_pre', 0.04), ('loss', 0.299), ('batch_size', 40)]`：表示当前gpu id的具体数据。
+- `total_time`：表示单个step总耗时。
+- `GPU, memory`：分别表示，模型使用/峰值显存，模型+缓存使用/峰值显存。
 
-**查看训练日志**
-
+##### tensorboard可视化
 ```bash
 tensorboard --logdir /xxxx/FunASR/examples/industrial_data_pretraining/paraformer/outputs/log/tensorboard
 ```
-
-
-## 导出onnx
-
-```python
-from funasr import AutoModel
-wav_file = "https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/vad_example.wav"
-
-model = AutoModel(model="iic/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch",
-                  model_revision="v2.0.4")
-
-res = model.export(input=wav_file, type="onnx", quantize=False)
-print(res)
-```
\ No newline at end of file
+浏览器中打开：http://localhost:6006/