Lösung zur Integration von Echtzeit-Dialogen
Um eine niedrige Latenzzeit von weniger als 200 ms zu erreichen, ist eine Kombination der folgenden technischen Lösungen erforderlich:
- Streamingmodel.stream_generate(): Verwenden Sie die Funktion model.stream_generate() für Chunked Output mit Frameworks wie Flask, um Echtzeit-Kanäle zu erstellen.
- Hardware-BeschleunigungStellen Sie sicher, dass Sie einen NVIDIA-Grafikprozessor (RTX 3090+ empfohlen) mit aktiviertem KV-Cache verwenden.
- Vorverarbeitung von TextDas Dialogsystem bereitet allgemeine Antwortvorlagen im Voraus vor, was die Zeit für die Texterstellung reduziert.
- NetzoptimierungLokale Bereitstellung wird bevorzugt, Cloud-basierte Lösungen müssen eine Netzlatenz von <50 ms gewährleisten.
Implementierungsschritte: 1) Erstellung der grundlegenden Streaming-API 2) Test der Benchmark-Latenz 3) Schrittweise Anwendung von Optimierungsmaßnahmen. Achten Sie darauf, die Nutzung des Grafikspeichers zu überwachen, um Latenzschwankungen aufgrund von Speicherauslagerungen zu vermeiden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOrpheus-TTS: Ein Text-to-Speech-Werkzeug zur Erzeugung natürlicher chinesischer SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine latenzarme Integration von Orpheus-TTS in Echtzeit-Dialogsysteme?
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