Projeto de arquitetura de sistema orientado para a produção
O SpeechGPT 2.0-preview adota um projeto de arquitetura dividida, em que o codec de fala (Codec) e o modelo de linguagem (parâmetros 7B) são implantados independentemente. Essa arquitetura tem três vantagens principais: 1) o modelo Codec se concentra na extração e síntese de recursos de fala, e o tamanho do modelo é controlado em 500 MB; 2) o modelo de linguagem é compatível com a implantação quantificada e pode ser executado em GPUs de nível de consumidor; e 3) o design modular facilita a expansão de recursos.
O processo de implantação reflete o pensamento da engenharia: 1) gerenciamento de grandes pesos de modelos por meio do git-lfs; 2) uso do flash-attn para otimizar a eficiência computacional; 3) gradio para fornecer uma interface de demonstração leve. O consumo de recursos do sistema é controlado dentro de 16 GB de memória de vídeo, e o consumo de energia de resposta única é 30% menor do que o de sistemas semelhantes.
Os testes mostram que a arquitetura suporta mais de 200 solicitações simultâneas e ainda mantém uma latência de <200ms com uma taxa de erro inferior a 0,5%, o que atende plenamente aos padrões de aplicativos de nível industrial.
Essa resposta foi extraída do artigoSpeechGPT 2.0-preview: um macromodelo de diálogo de fala antropomórfico de ponta a ponta para interação em tempo realO
