Effiziente Methodik der Stapelgenerierung
Empfohlen, wenn mehr als 2000 Kapitel Inhalt zu bearbeiten sind:
- Beschleunigung auf Hardware-Ebene::
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
--threadsParameter Aktivieren von Multi-Threading (20 Threads pro Maschine empfohlen) - Beschleunigung von TTS-Schlussfolgerungen mit GPUs (muss geändert werden)
requirements.txt(CUDA-Version der Sprachbibliothek hinzufügen)
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
- verteilte Architektur::
- Konfigurieren Sie mehrere Cloud-Server (4 Kerne und 8G oder mehr empfohlen)
- Zuweisung von Aufgaben mit Redis-Warteschlangen:
python app/distribute_tasks.py - Ergebnisse über rsync-Synchronisation generieren
- Optimierung der Vorverarbeitung::
- vorauslaufen
python app/preprocess.pyHarmonisierte Textkodierung (HTE) - GUI-Protokollierungsausgabe deaktivieren (Einstellung)
logging.level=ERROR)
- vorauslaufen
Die Testdaten zeigen, dass fünf 20-Thread-Server 2000 Kapitel in nur 5 Stunden verarbeiten und damit 15 Mal effizienter sind als ein einzelner Rechner.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEin Tool, das automatisch Romane durchforstet und Hörbücher mit mehreren Charakteren erstelltDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Effizienz der groß angelegten Audiogenerierung für das Auto-Hörbuch optimieren?
