Step3の推奨ハードウェア構成は、4つのA800/H800 GPUと80GBのビデオメモリで、最適なパフォーマンスを実現します。ただし、シングルGPU環境での実行もサポートしますが、推論が比較的遅くなります。
モデルウェイトはbf16とblock-fp8の両方のフォーマットで提供され、後者はビデオメモリ要件を削減し、リソースが限られたハードウェアでもモデルを実行できるようにします。開発者は、ハードウェアの状況に応じて適切なウェイト形式を選択することができます。
本番環境では、スループットと応答性を向上させるためにマルチGPU構成を推奨します。開発またはテスト目的の場合は、シングルGPU環境でも基本的な要件を満たすことができます。
この答えは記事から得たものである。Step3: マルチモーダルコンテンツのためのオープンソースマクロモデルの効率的な生成について
中国語TTSの特別な課題 中国語には、多声文字や小児音など、複雑な発音規則があります。現バージョンの中国語への対応は現在も改善中ですが、以下のような解決策を講じることで、中国語への対応を強化することができます...
接客システムやオーディオブック制作などのビジネスシーンでは、異なるトーンの音声出力をダイナミックに切り替える必要があるが、ココロONNXは以下のような仕組みでこのニーズに応えている。
パフォーマンスのボトルネック分析CPUリソースが限られているデバイスでは、TTSシステムは遅延が発生しやすい。
背景多言語シナリオにおいて、従来のTTSシステムはしばしば複雑な依存ライブラリや大きなモデルファイルを必要とし、非効率的な展開につながる。
ココロ-ONNXのインストールプロセスは、開発者が使いやすいように慎重に設計されています。基本的なインストールに必要なコマンドは、pip...
ココロ-ONNXは、基本的な音声合成機能をサポートするだけでなく、多様な音声選択オプションを提供します。ユーザーは、voice.js...
ココロ-ONNXは、多言語サポートの必要性を念頭に置いて設計されました。現在のバージョンでは、英語での音声合成を完全にサポートしています。
ココロ-ONNXは、開発者thewh1tによるONNXランタイムをベースにしたオープンソースの音声合成（TTS）エンジンです。
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