Solução de integração de diálogo em tempo real
Para obter uma resposta de baixa latência de menos de 200 ms, é necessária uma combinação das seguintes soluções técnicas:
- transmissãoUse a função model.stream_generate() para saída em pedaços, com estruturas como o Flask para criar canais em tempo real.
- aceleração de hardwareObservação: Certifique-se de usar uma GPU NVIDIA (recomenda-se RTX 3090+) com o cache KV ativado.
- Pré-processamento de textoO sistema de diálogo prepara modelos de respostas comuns com antecedência, reduzindo o tempo de geração de texto.
- otimização da redeA implantação local é preferível; as soluções baseadas em nuvem precisam garantir latência de rede <50 ms.
Etapas de implementação: 1) Criar API de streaming básica 2) Testar a latência do benchmark 3) Aplicar medidas de otimização passo a passo. Preste atenção ao monitoramento do uso da memória gráfica para evitar a flutuação da latência devido à troca de memória.
Essa resposta foi extraída do artigoOrpheus-TTS: uma ferramenta de conversão de texto em fala para gerar fala natural em chinêsO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma integração de baixa latência do Orpheus-TTS em sistemas de diálogo em tempo real?
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