Die folgenden Optimierungen werden für den Einsatz von TEN Agent auf Edge-Geräten wie ESP32 empfohlen:
- selektives Laden von ModulenESP32-S3: Reduziert den Speicherbedarf, indem nur die Kern-Sprachinteraktion und die notwendigen Erweiterungen beibehalten werden (ESP32-S3 benötigt mindestens 4MB Flash)
- Verwendung von LeichtbaumodellenPräferenz für optimierte Edge-Computing-freundliche Modelle wie DeepSeek R1
- Konfiguration des Offline-ModusVorladen häufig verwendeter Sprachpakete in den lokalen Gerätespeicher für latenzabhängige Szenarien.
- NetzoptimierungWi-Fi-Low-Power-Modus konfigurieren und Komprimierungsparameter (z. B. Opus-Codierung) für die Sprachdatenübertragung einstellen
Zu den Implementierungsschritten gehören: 1) Klonen des esp32-Client-Zweigcodes 2) Aktivieren der Optimierungsoption -Os beim Kompilieren mit der ESP-IDF-Toolchain 3) Deaktivieren nicht wesentlicher Funktionen in menuconfig. Nach der Implementierung können wir die Echtzeitleistung anhand von Szenarien wie "sprachgesteuerte Haushaltsgeräte" testen, und die typische Antwortlatenz kann innerhalb von 800 ms kontrolliert werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTEN: Ein Open-Source-Tool zur Entwicklung multimodaler Sprach-KI-Intelligenzen in EchtzeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Effektivität von Sprach-KI-Einsätzen auf Edge-Geräten optimieren?
