Metodologia eficiente de geração de lotes
Recomendado quando há necessidade de lidar com mais de 2.000 capítulos de conteúdo:
- Aceleração em nível de hardware::
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
--threadsParâmetro Enable Multi-Threading (recomenda-se 20 threads por máquina) - Aceleração da inferência de TTS usando GPUs (precisa de modificações)
requirements.txt(Adicionar versão CUDA da biblioteca de fala)
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
- arquitetura distribuída::
- Configure vários servidores em nuvem (recomenda-se 4 núcleos e 8 G ou mais)
- Atribuição de tarefas com filas do Redis:
python app/distribute_tasks.py - Gerar resultados por meio da sincronização rsync
- Otimização do pré-processamento::
- correr à frente
python app/preprocess.pyCodificação de texto harmonizada (HTE) - Desativar a saída de registro da GUI (configuração)
logging.level=ERROR)
- correr à frente
Os dados do teste mostram que: cinco servidores de 20 threads processam 2.000 capítulos em apenas 5 horas, 15 vezes mais eficiente do que uma única máquina.
Essa resposta foi extraída do artigoUma ferramenta para rastrear automaticamente romances e gerar audiolivros com vários caracteresO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência da geração de áudio em grande escala para o Auto-Audio-Book?
