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怎样解决TTS模型在边缘设备上的部署性能问题？

2025-09-10

2.1 K

轻量化部署的工程方案

针对1B/3B模型的不同需求：

フレーム選択：支持Transformers原生推理和vLLM优化框架（后者吞吐量提升3-5倍）
量的圧縮使用torch.quantization可将3B模型压缩至2GB以内
階層ローディング：语音编码（xcodec2）与生成模型可分设备部署

具体步骤：1)使用model.to('cpu')测试基准性能；2)启用torch.jit.trace生成优化图；3)8B版本发布后将提供ONNX运行时支持。

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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