轻量化部署的工程方案
针对1B/3B模型的不同需求：
- 框架选择：支持Transformers原生推理和vLLM优化框架（后者吞吐量提升3-5倍）
- compressão quantitativa: Uso
torch.quantization可将3B模型压缩至2GB以内 - carregamento hierárquico：语音编码（xcodec2）与生成模型可分设备部署
具体步骤：1)使用model.to('cpu')测试基准性能；2)启用torch.jit.trace生成优化图；3)8B版本发布后将提供ONNX运行时支持。
Essa resposta foi extraída do artigoLlasa 1~8B: um modelo de conversão de texto em fala de código aberto para geração e clonagem de fala de alta qualidadeO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样解决TTS模型在边缘设备上的部署性能问题？
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