Entwicklungsprogramm für den Einsatz des Leichtbaus
Für die unterschiedlichen Bedürfnisse der 1B/3B-Modelle:
- Auswahl des RahmensUnterstützung für Transformers native Inferenz und vLLM-Optimierungsrahmen (letzterer mit 3-5-facher Durchsatzsteigerung)
- quantitative Verdichtung: Verwendung
torch.quantizationKomprimiert 3B-Modelle auf weniger als 2GB - hierarchisches LadenSprachcodierung (xcodec2) und generative Modellierung können geräteabhängig eingesetzt werden.
Konkrete Schritte: 1) Verwendungmodel.to('cpu')Test der Benchmark-Leistung; 2) Aktivierentorch.jit.traceGenerierung von Optimierungskarten; 3) ONNX-Laufzeitunterstützung wird mit der Veröffentlichung von Version 8B bereitgestellt.
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 " Wie lässt sich die Einsatzleistung von TTS-Modellen auf Endgeräten verbessern?
