Im Rahmen des Projekts wird ein effizienter Parallelverarbeitungsmechanismus entwickelt, um den Anforderungen der Audiogenerierung langer Romane gerecht zu werden. Der Kern besteht aus drei Optimierungsebenen: 1) Kapitel Parallelverarbeitung auf der Grundlage von Python-Multithreading; 2) IP-Polling-Strategie zur Unterstützung des verteilten Betriebs auf mehreren Computern; 3) intelligenter, fehlertoleranter Mechanismus zur Wiederholung von Aufgaben. Im tatsächlichen Test kann die Konfiguration mit einer Maschine und 20 Threads die Verarbeitungsgeschwindigkeit um das 18-fache erhöhen.
Leistungsindikatoren zeigen, dass eine einzelne Maschine mit einem einzigen Thread über Nacht (8 Stunden) etwa 300 Kapitel an Inhalten verarbeiten kann; wenn 5 Maschinen mit jeweils 20 Threads ausgestattet sind, dauert es nur 5 Stunden, um die Audiogenerierung von 2000 Kapiteln abzuschließen. Durch diese flexible Skalierbarkeit wird der Effizienzengpass herkömmlicher TTS-Systeme bei der Verarbeitung langer Texte beseitigt.
Das System verfügt außerdem über einen eingebauten Lastausgleichsalgorithmus, der automatisch die Beschränkungen für große Modell-API-Aufrufe umgeht. Der Entwickler empfiehlt, beim Einsatz mehrerer Arbeitsknoten in einer LAN-Umgebung einen zentralen Aufgabenwarteschlangen-Server zu konfigurieren, um die Crawling- und Generierungsaufgaben der einzelnen Knoten zu koordinieren; die entsprechenden Konfigurationsvorlagen sind im Verzeichnis examples des Projekts enthalten.
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