配備の課題
エッジデバイスには、限られた演算能力や逼迫したメモリなどの問題があり、モデル展開スキームを最適化するためにターゲットを絞る必要がある。
最適化戦略
- 軽量モデルオプション
CosyVoice-300Mバージョン 0.5B 60% と比較してメモリフットプリントを削減 - 量的圧縮実施
torch.quantization.quantize_dynamicINT8量子化の実装 - ハードウェアアクセラレーションONNX RuntimeまたはTensorRT-LiteをRaspberry Piなどのデバイスで使用する。
コンクリートステップ
1.モデル形式を変換する：
torchscript_model = torch.jit.trace(model, example_inputs)
2.メモリーマップローディング
model = cosyvoice.load_mmap('model.bin')
3.CPUアフィニティの設定：実行する大コアを縛る
パフォーマンス指標
RTF（リアルタイム・ファクター）0.3の4GBメモリ・デバイス上で動作するように最適化されており、リアルタイム要件を満たします。
この答えは記事から得たものである。CosyVoice：アリ・オープンソース多言語クローン作成ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " エッジデバイスへのCosyVoice導入効率を最適化するには？
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