Para cenários em tempo real, os processadores GenAI oferecem as seguintes estratégias de otimização:
- transmissão: Uso
LiveProcessorProcessa fluxos de áudio e vídeo quadro a quadro, em vez de esperar por entradas completas - aceleração de hardwarePermite que o PyAudio
use_pcm_mimetype=TrueOs parâmetros reduzem a sobrecarga do codec de áudio - modelo leve: Seleção
gemini-2.5-flashLatência de inferência reduzida em versões otimizadas de modelos como - tubulação assíncrona: através de
async forExecução paralela cíclica de processos de aquisição, processamento e saída de dados
As medições mostram que esse método pode controlar o atraso de ponta a ponta dentro de 300 ms, o que atende aos requisitos de interação em tempo real.
Essa resposta foi extraída do artigoProcessadores GenAI: biblioteca Python leve oferece suporte ao processamento paralelo eficiente de conteúdo multimodalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são as opções viáveis para otimizar a latência de resposta em aplicativos de IA em tempo real?
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