如果你在使用 modelscope-funasr 进行模型训练时没有生成模型文件，可能是由几个不同的原因造成的。以下是一些排查和解决这个问题的步骤：
检查训练脚本和配置：
确保你的训练脚本或命令正确无误，特别是关于模型保存路径和保存条件的设置。
查看是否有任何错误或警告信息在训练过程中被输出，这些信息可能会提供关于为什么模型没有被保存的线索。
检查模型保存逻辑：
确认你的训练代码中包含了保存模型的逻辑。通常，这涉及到使用如 torch.save()（对于PyTorch）或 model.save()（对于TensorFlow/Keras）之类的函数。
检查是否有一个条件判断来决定何时保存模型（例如，基于验证集上的性能）。如果这个条件没有被满足，模型可能不会被保存。
检查文件权限和磁盘空间：
确保你有足够的权限在指定的目录下写入文件。
检查磁盘空间是否足够，以防止因为空间不足而无法保存模型。
查看日志和输出：
仔细查看训练过程中的日志输出，看是否有任何异常或错误被记录。
如果可能的话，增加日志记录的详细程度，以便捕获更多关于模型训练过程的信息。
检查模型训练是否完成：
有时候，如果训练过程被意外中断（例如，由于电源故障、系统崩溃等），模型可能不会被保存。
确保训练过程已经完整运行，并且没有因为任何外部因素而中断。
使用示例代码或文档：
如果你是在尝试自己编写训练脚本，尝试使用 modelscope-funasr 提供的示例代码或参考文档来确保你的实现是正确的。
有时候，示例代码会包含一些你可能没有注意到的关键细节。
社区和支持：
如果以上步骤都不能解决问题，考虑在 modelscope-funasr 的GitHub仓库、论坛或相关社区中寻求帮助。
其他用户可能遇到过类似的问题，并可能已经找到了解决方案。
检查版本兼容性：
确保你使用的 modelscope-funasr 版本与你的其他库（如PyTorch、TensorFlow等）兼容。
有时候，库之间的不兼容问题可能会导致意外的行为。
通过以上步骤，你应该能够诊断出为什么 modelscope-funasr 训练没有生成模型文件，并找到相应的解决方案。