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エッジデバイスにおけるTTSモデルの展開性能にどう対処するか？

2025-09-10

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軽量化のためのエンジニアリング・プログラム

1B/3Bモデルの異なるニーズに対応：

フレーム選択Transformersネイティブ推論とvLLM最適化フレームワークのサポート（後者は3～5倍のスループット向上）
量的圧縮使用torch.quantization3Bのモデルを2GB以下に圧縮
階層ローディング音声コーディング（xcodec2）とジェネレーティブ・モデリングは、デバイスごとに導入することができます。

具体的な手順model.to('cpu')ベンチマークの性能をテストする。torch.jit.trace3) ONNXランタイムのサポートは、バージョン8Bのリリースと同時に提供される。

この答えは記事から得たものである。Llasa 1~8B: 高品質音声生成とクローニングのためのオープンソース音声合成モデルについて

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