Lösung: Überwindung von Leistungsbeschränkungen mit WebGPU-Technologie
Bei der Ausführung von TTS-Modellen im Browser kann es bei der herkömmlichen WebAssembly-Berechnung zu Leistungsengpässen kommen. kokoro WebGPU bietet zwei Optimierungsverfahren:
- WebGPU-Beschleunigungslösung: Verwenden Sie den auf 'webgpu' eingestellten Geräteparameter mit dtype='fp32':
"javascript
Gerät: 'webgpu',
dtype: 'fp32'
"Diese Kombination maximiert die Vorteile des parallelen GPU-Computings - Programm zur quantitativen ModellierungEine quantisierte Version kann verwendet werden, um den Berechnungsaufwand zu verringern, wenn das Gerät keine WebGPUs unterstützt:
"javascript
dtype: 'q8' // oder eine leichtere Version von 'q4'
“`
Zusätzlicher Vorschlag: Für die Synthese langer Texte wird empfohlen, eine Segmentierungsstrategie zu verwenden und die Größe der Textblöcke über den Parameter split_pattern zu steuern, um eine übermäßige Belastung in einer einzigen Berechnung zu vermeiden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKokoro WebGPU: Ein Text-to-Speech-Dienst für den Offline-Betrieb in BrowsernDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich der Leistungsengpass bei der Implementierung von effizienter Text-to-Speech in einer Browserumgebung lösen?
