Programa de engenharia para implantação de peso leve
Para as diferentes necessidades dos modelos 1B/3B:
- Seleção de quadrosSuporte à inferência nativa do Transformers e à estrutura de otimização vLLM (esta última com melhoria de 3 a 5 vezes na taxa de transferência)
- compressão quantitativa: Uso
torch.quantizationCompacta 3 bilhões de modelos em menos de 2 GB - carregamento hierárquicoCodificação de fala (xcodec2) e modelagem generativa podem ser implementadas em um dispositivo por dispositivo.
Etapas específicas: 1) Usemodel.to('cpu')Testar o desempenho do benchmark; 2) Habilitartorch.jit.traceGerar mapas de otimização; 3) O suporte ao tempo de execução do ONNX será fornecido com o lançamento da versão 8B.
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 " Como abordar o desempenho da implantação de modelos TTS em dispositivos de borda?
