轻量化部署的工程方案
针对1B/3B模型的不同需求：
- 框架选择：支持Transformers原生推理和vLLM优化框架（后者吞吐量提升3-5倍）
- quantitative Verdichtung: Verwendung
torch.quantization可将3B模型压缩至2GB以内 - hierarchisches Laden：语音编码（xcodec2）与生成模型可分设备部署
具体步骤：1)使用model.to('cpu')测试基准性能；2)启用torch.jit.trace生成优化图；3)8B版本发布后将提供ONNX运行时支持。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLlasa 1~8B: ein quelloffenes Text-zu-Sprache-Modell für hochwertige Spracherzeugung und KlonenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样解决TTS模型在边缘设备上的部署性能问题？
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