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怎样解决TTS模型在边缘设备上的部署性能问题?

2025-09-10 2.1 K

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 compression: Usetorch.quantization可将3B模型压缩至2GB以内
  • Layered loading: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。

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