海外からのアクセス:www.kdjingpai.com
Ctrl + D このサイトをブックマークする
現在の場所図頭 " AIアンサー

さまざまなシナリオで遅延ストリーム・モデリングを導入するには?

2025-08-23 949

配備形態のマトリックス

使用シナリオ 推奨プログラム 主な構成
研究開発 PyTorchの実装
  • Python 3.8以上の環境
  • GPUアクセラレーションを推奨
  • Hugging Face経由で事前学習済みモデルをダウンロードする
生産環境 ラストサーバー
  • L40S GPU 推奨バッチ 64 ストリーミング
  • H100は400の同時接続に対応
  • WebSocketインターフェイスプロトコル
アップルデバイス MLXフレームワーク
  • iPhone 16 Pro 1Bモデル
  • リアルタイムのマイク入力に対応
  • 最適化されたメタルGPUアクセラレーション

典型的な配備プロセスの例

PyTorch研究環境の導入:

  1. GitHubリポジトリのクローンと依存関係のインストール
  2. kyutai/stt-1b-en_fr学習済みモデルのダウンロード
  3. はこびだすpython -m moshi_mlx.run_inference推論

Rust Production Deployment Essentials:

  • とおすcargo installサーバーコンポーネントのインストール
  • config.tomlを編集してバッチパラメータを調整する
  • 使い始める--release性能保証モード

おすすめ

AIツールが見つからない?こちらをお試しください!

キーワードを入力する アクセシビリティこのサイトのAIツールセクションは、このサイトにあるすべてのAIツールを素早く簡単に見つける方法です。

トップに戻る