边缘计算环境下的优化方案
针对IoT/移动端的部署建议：
- 模型轻量化
- 使用AED版本进行量化：
torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8) - 转换为ONNX格式提升推理速度
- 使用AED版本进行量化：
- Soluções de adaptação de hardware
- 树莓派4B需编译安装ARM版PyTorch
- 安卓环境推荐使用TFLite转换工具
实时性保障措施：
1. 设置音频缓存队列（建议500ms缓冲）
2. 启用use_gpu:0时，将beam_size降至2
3. 对于中文普通话，可删除pretrained_models内非必要声学模型
Essa resposta foi extraída do artigoFireRedASR: um modelo de código aberto para reconhecimento de fala multilíngue de alta precisãoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样避免ASR模型在边缘设备上的性能下降？
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