边缘设备部署优化方案
PengChengStarling针对资源受限的边缘设备(如智能音箱、工控机等)提供了专门的优化方案，其紧凑模型设计显著降低了计算资源消耗。
部署策略矩阵：
| Equipment type | 推荐格式 | Optimization Tips |
|---|---|---|
| 高端边缘设备 | PyTorch原生 | 启用量化推理 |
| 中端嵌入式 | ONNX Runtime | 使用INT8量化 |
| 低端IoT | TensorRT | 模型剪枝+量化 |
Specific implementation steps:
- model transformation::
- 导出ONNX格式：
python export_onnx.py - 执行量化：
python quantize.py
- 导出ONNX格式：
- run-time optimization::
- 启用多线程推理
- 设置合适的batch size
- 利用硬件加速特性
- Performance Monitoring::
- 跟踪内存占用
- 测量端到端延迟
- 监控CPU/GPU利用率
经优化后，在树莓派4B上可实现实时识别(实时率<0.5)，内存占用可控制在500MB以内，完全适用于大多数边缘计算场景。
This answer comes from the articlePengChengStarling: Smaller and Faster Multilingual Speech-to-Text Tool than Whisper-Large v3The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化语音识别模型在边缘设备上的部署效率？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil