Analyse von Leistungsengpässen
TTS-Systeme sind anfällig für Latenzzeiten auf Geräten mit begrenzten CPU-Ressourcen.Kokoro-ONNX erreicht eine Leistungsoptimierung durch das folgende Design:
Spezifische Optimierungsmaßnahmen
- Quantifizierung der ModellierungVerwendung der quantisierten 8-Bit-Ganzzahlversion (80 MB) reduziert den Speicherbedarf um 75% im Vergleich zum Gleitkommamodell (300 MB)
- Batch deaktivierenModifikation
hello.pyden Nagel auf den Kopf treffenstreaming=TrueParameter Streaming freigeben - GewindekontrolleONNX Runtime: Nachfolgend ein Beispiel für die Verwendung der ONNX Runtime durch ihre
session_optionsBegrenzung der Anzahl der Threads auf die Anzahl der physischen CPU-Kerne - Cache-OptimierungCaching-Mechanismus für doppelten Text verwenden, um den Rechenaufwand in Echtzeit zu verringern
fortgeschrittene Fähigkeit
Für ARM-Geräte wie den Raspberry Pi können Sie 1) eine ARM-optimierte Version der ONNX Runtime kompilieren 2) dieonnxruntime.transformersSchichtenfusion durchführen 3) AktivierenORT_ENABLE_EXTENDEDOptimierung des Befehlssatzes
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKokoro-ONNX: Effizientes Text-to-Speech-Tool mit Unterstützung für mehrere Sprachen und StimmenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Echtzeit-Sprachsyntheseleistung von Kokoro-ONNX auf Geräten mit geringer Konfiguration optimieren?
