低配设备性能优化方案
针对GPU性能不足或内存有限的设备，可采用以下优化策略：
- parameterization：减小–max-tokens值(默认3072)来缩短生成长度，显著降低计算负载
- batch：将长对话拆分为多个短片段分别生成，最后拼接
- Model quantification：使用FP16精度减少显存占用(需修改config.yaml中的dtype设置)
- offline processing：预先在云服务上生成核心素材，本地仅进行轻量处理
具体操作指南：
- 修改cli.py脚本添加内存监控逻辑
- 设置uvicorn工作进程数为1(–workers 1)
- 在config.yaml中启用梯度检查点(gradient_checkpointing: true)
注意：Nari Labs已宣布将推出CPU优化版本，可关注GitHub更新。
This answer comes from the articleDia: text-to-speech modeling for generating hyper-realistic multiplayer conversationsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化Dia在低配设备上的运行性能？
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