Leitfaden zur Leistungsoptimierung für Umgebungen mit eingeschränkten Hardware-Ressourcen
Bei Geräten ohne Grafikprozessor können die folgenden Optimierungsstrategien ausprobiert werden:
- Quantitative Beschleunigung: Ändern Sie den Ladecode, um Folgendes hinzuzufügen
torch.quantization.quantize_dynamicDas Modell ist um 50% verkleinert. - Erzeugung von SegmentenAufteilung von langem Text in Absätze, die kürzer als 10 Sekunden sind, um Speicherüberlauf zu vermeiden
- AudioverschlechterungAusgangssamplerate auf 16kHz eingestellt (Ändern)
bigvgan_config.jsonden Nagel auf den Kopf treffen"sampling_rate": 16000)
Wichtige Konfigurationseinstellungen: inmain.pyverringernmel_channels=80Schließen Sieuse_bigvgan=False. Es wird empfohlen, RAMDisk zum Speichern temporärer Dateien zu verwenden, um die IO-Geschwindigkeit zu verbessern. Für Geräte wie den Raspberry Pi kann die ARM-Version von PyTorch zur besseren Unterstützung kompiliert werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelIndexTTS: Text-to-Speech-Tool mit Unterstützung für Chinesisch-Englisch-MischungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich IndexTTS so optimieren, dass es auf flachen Geräten effizient läuft?
