轻量化部署方案
对于计算资源有限的设备，可以采用以下策略部署Hibiki实时翻译功能：
- 选择1B轻量版模型：如kyutai/hibiki-1b-mlx-bf16专为设备端设计，相比2B版内存占用减少50%。
- 使用MLX框架：Metal版本的MLX实现在Apple芯片上具有出色的能效比。
- 量化模型权重：将BF16转换为INT8可在保持90%准确率的前提下将模型大小减半。
- 启用流式处理：设置较小的chunk_size(如1秒)可以降低内存峰值。
- 云端协同方案：在本地仅保留语音前端处理，将核心计算卸载到边缘服务器。
实验数据显示，在iPhone 16 Pro上使用MLX-Swift实现可以实现500ms内的端到端延迟。对于Android设备，可以考虑使用TensorFlow Lite重新封装模型。Kyutai Labs也提供了Rust版本(hibiki-rs)，可通过交叉编译支持多种嵌入式平台。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHibiki: ein Echtzeit-Sprachübersetzungsmodell, eine Streaming-Übersetzung, die die Eigenschaften der Originalstimme bewahrtDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何在资源有限的设备上部署Hibiki实时翻译功能？
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