A redução da latência requer otimização em várias etapas:
- nível do modeloSelecione um modelo leve, como o gpt-oss-20b e o
llama-serverAdicionar na inicialização-fa(atenção rápida) parâmetro de raciocínio acelerado. - Configuração de hardwareVerifique se os drivers da GPU estão atualizados e se a aceleração de núcleo CUDA está ativada; se estiver usando uma CPU, recomenda-se um processador com pelo menos 8 threads.
- Otimização do pipelineAjuste do tamanho do buffer da estrutura do Pipecat para reduzir o tempo de espera na fila de transmissão de voz.
- prioridade em tempo realPrioridade alta: defina os processos Python como de alta prioridade no sistema operacional para evitar a contenção de recursos.
Os desenvolvedores também podem usar os registros para analisar o tempo gasto em cada módulo e otimizar os gargalos.
Essa resposta foi extraída do artigogpt-oss-space-game: um jogo espacial local interativo por voz criado usando modelos de IA de código abertoO
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