Herausforderungen bei der Bereitstellung
Edge-Geräte haben Probleme, wie z. B. arithmetische Begrenzungen und Speicherbeschränkungen, und müssen gezielt eingesetzt werden, um das Modellbereitstellungsschema zu optimieren.
Optimierungsstrategie
- Modell LeichtgewichtOptional
CosyVoice-300MVersion, reduzierter Speicherbedarf im Vergleich zu Version 0.5B 60% - quantitative Verdichtung: Umsetzung
torch.quantization.quantize_dynamicUmsetzung der INT8-Quantisierung - Hardware-BeschleunigungONNX Runtime oder TensorRT-Lite auf Geräten wie dem Raspberry Pi verwenden
konkreter Schritt
1. das Modellformat konvertieren:
torchscript_model = torch.jit.trace(model, example_inputs)
2. das Laden aus dem Speicher:
model = cosyvoice.load_mmap('model.bin')
3) Einstellung der CPU-Affinität: Bindung großer Kerne für die Ausführung
Leistungsindikatoren
Optimiert für die Ausführung auf einem 4-GB-Speichergerät mit einem RTF (Real-Time Factor) von 0,3, um Echtzeitanforderungen zu erfüllen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCosyVoice: Ali quelloffenes mehrsprachiges Klon- und GenerierungswerkzeugDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Effizienz des CosyVoice-Einsatzes auf Endgeräten optimieren?
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