Soluções para resposta de baixa latência
Para obter uma resposta de baixa latência em sistemas de diálogo de fala antropomórfica, é necessário otimizar a arquitetura técnica e os níveis de processamento de dados:
- Arquitetura de processamento de streamingSpeechGPT 2.0-preview usa um codec de fala de streaming de taxa de bits ultrabaixa com modelagem semântica-acústica conjunta para permitir o processamento de codec em tempo real de dados de fala.
- Design de modelo leveO sistema é otimizado com base em um modelo de escala 7B para reduzir a complexidade computacional e, ao mesmo tempo, manter o poder linguístico.
- aceleração do pré-processamentoO sistema é equipado com um sistema eficiente de rastreamento de dados de fala e um pipeline de limpeza multifuncional para garantir a qualidade e a velocidade de processamento dos dados de entrada.
- adaptação de hardwareBiblioteca de otimização flash-attn: A biblioteca de otimização flash-attn, que requer atenção especial durante a instalação, aumenta a eficiência dos cálculos de atenção da placa de vídeo.
Especificamente: 1) implantar o módulo Codec corretamente; 2) garantir que os componentes de aceleração, como o flash-attn, sejam instalados de acordo com a documentação; 3) otimizar a alocação de recursos do servidor. Com essas medidas, é possível obter a latência de resposta de cem milissegundos mencionada no artigo.
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