待ち時間を減らすには、複数のステップを踏んで最適化する必要がある:
- モデルレベルgpt-oss-20bのような軽量なモデルを選択する。
llama-server
起動時に追加-fa
(フラッシュ・アテンション)パラメータが推論を加速させる。 - ハードウェア構成GPUドライバが最新であり、CUDAコアアクセラレーションが有効であることを確認する。
- パイプラインの最適化Pipecatフレームワークのバッファサイズを調整し、音声送信キューの待ち時間を短縮。
- リアルタイム優先順位リソースの競合を避けるために、オペレーティングシステムでPythonプロセスを高優先度に設定する。
開発者はまた、ログを使って各モジュールに費やされた時間を分析し、ボトルネックを最適化することもできる。
この答えは記事から得たものである。gpt-oss-space-game:オープンソースのAIモデルを使って作られたローカル音声対話型宇宙ゲームについて