薄型機器の性能最適化プログラム
GPUの性能が十分でなかったり、メモリが限られていたりするデバイスには、以下の最適化ストラテジーを使用することができます：
- パラメタリゼーション: -max-tokens（デフォルト3072）の値を小さくすると、生成の長さが短くなり、計算負荷が大幅に軽減される。
- バッチ長い台詞を複数の短いセグメントに分割して別々に生成し、最後にそれらをつなぎ合わせる。
- モデリングの定量化: FP16精度を使用してビデオメモリ使用量を削減（config.yamlのdtype設定を変更する必要がある）
- オフライン処理クラウドサービス上でコア素材を事前生成し、ローカルでは軽量処理のみ
具体的な運用指針
- メモリ監視ロジックを追加するためにcli.pyスクリプトを修正する
- uvicornのワーカー・プロセス数を1に設定する (-workers 1)
- config.yamlでグラデーション・チェックポイントを有効にする (gradient_checkpointing: true)
注：Nari LabsはCPUに最適化されたバージョンを提供すると発表しています。
この答えは記事から得たものである。Dia：超リアルな多人数対話生成のための音声合成モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 下位機種でのダイヤのパフォーマンスを最適化するには？
