Desafios de implementação
Os dispositivos de borda têm problemas, como aritmética limitada e pouca memória, e precisam ser direcionados para otimizar o esquema de implantação do modelo.
estratégia de otimização
- Modelo leveOpcional
CosyVoice-300MVersão, espaço de memória reduzido em comparação com a versão 0.5B 60% - compressão quantitativa: Implementação
torch.quantization.quantize_dynamicImplementação da quantificação INT8 - aceleração de hardwareUso do ONNX Runtime ou do TensorRT-Lite em dispositivos como o Raspberry Pi
degrau de concreto
1. converter o formato do modelo:
torchscript_model = torch.jit.trace(model, example_inputs)
2) Carregamento mapeado na memória:
model = cosyvoice.load_mmap('model.bin')
3. configuração da afinidade da CPU: vinculação de núcleos grandes para execução
Indicadores de desempenho
Otimizado para ser executado em um dispositivo de memória de 4 GB com um RTF (Real-Time Factor) de 0,3 para atender aos requisitos de tempo real.
Essa resposta foi extraída do artigoCosyVoice: ferramenta de geração e clonagem multilíngue de código aberto AliO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência da implantação do CosyVoice em dispositivos de borda?
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