Produktionsorientierte Gestaltung der Systemarchitektur
SpeechGPT 2.0-Preview verwendet eine geteilte Architektur, bei der der Sprachcodec (Codec) und das Sprachmodell (7B Parameter) unabhängig voneinander eingesetzt werden. Diese Architektur hat drei wesentliche Vorteile: 1) das Codec-Modell konzentriert sich auf die Extraktion von Sprachmerkmalen und die Synthese, und die Größe des Modells ist auf 500 MB begrenzt; 2) das Sprachmodell unterstützt den quantisierten Einsatz und kann auf Consumer-GPUs ausgeführt werden; und 3) der modulare Aufbau erleichtert die Erweiterung der Merkmale.
Der Einsatzprozess spiegelt das Denken der Ingenieure wider: 1) Verwaltung großer Modellgewichte über git-lfs; 2) Verwendung von flash-attn zur Optimierung der Berechnungseffizienz; 3) gradio zur Bereitstellung einer leichtgewichtigen Demo-Schnittstelle. Der Ressourcenverbrauch des Systems wird innerhalb von 16 GB Videospeicher kontrolliert, und der Energieverbrauch für eine einzige Antwort ist 30% niedriger als bei ähnlichen Systemen.
Tests haben gezeigt, dass die Architektur mehr als 200 gleichzeitige Anfragen unterstützt und dennoch eine Latenz von <200ms mit einer Fehlerrate von weniger als 0,5% aufweist, was den Standards für industrielle Anwendungen voll entspricht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSpeechGPT 2.0-Preview: ein durchgängiges anthropomorphes Sprachdialog-Makromodell für Echtzeit-InteraktionDie
