Für Echtzeitszenarien bietet GenAI Processors die folgenden Optimierungsstrategien:
- Streaming: Verwendung
LiveProcessorVerarbeitet Audio- und Videostreams Bild für Bild, anstatt auf vollständige Eingaben zu warten - Hardware-BeschleunigungAktiviert PyAudios
use_pcm_mimetype=TrueParameter reduzieren den Audio-Codec-Overhead - leichtes Modell: Auswahl
gemini-2.5-flashGeringere Inferenzlatenz bei optimierten Versionen von Modellen wie z. B. - asynchrone Verrohrung: durch
async forZyklische parallele Ausführung von Datenerfassungs-, Verarbeitungs- und Ausgabeprozessen
Messungen zeigen, dass diese Methode die Ende-zu-Ende-Verzögerung innerhalb von 300 ms kontrollieren kann, was den Anforderungen an eine Echtzeit-Interaktion entspricht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGenAI Processors: Leichtgewichtige Python-Bibliothek unterstützt effiziente parallele Verarbeitung multimodaler InhalteDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Möglichkeiten gibt es, die Reaktionszeit bei Echtzeit-KI-Anwendungen zu optimieren?
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