グラフィックスメモリの不足に対処するために、以下の最適化戦略を使用することができる：
- チャンキング・オーディオ::
長い音声を15～20秒のセグメントに分割し（Librosaライブラリなど）、別々にモデルに入力した後、結果をスプライスする。 - バッチパラメータの調整::
あるdecode_default.yamlセットアップbatch_size: 1そしてstreaming: trueストリーミング - ミキシング精度を高める::
モデルのロード時にパラメータを追加する--fp16グラフィックスメモリの消費量を約40%削減 - ハードウェアの最適化::
1.未使用のビデオメモリを解放する：torch.cuda.empty_cache()
2.環境変数の設定export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.6
実際のテストでは、これらの方法により、12GB RAMのGPUが安定して1時間以上オーディオを処理できることが示されている。
この答えは記事から得たものである。OpusLM_7B_Anneal：音声認識と合成のための効率的な統一モデルについて
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