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如何优化Dia在低配设备上的运行性能？

2025-08-24

1.2 K

低配设备性能优化方案

针对GPU性能不足或内存有限的设备，可采用以下优化策略：

参数调整：减小–max-tokens值(默认3072)来缩短生成长度，显著降低计算负载
分批处理：将长对话拆分为多个短片段分别生成，最后拼接
模型量化：使用FP16精度减少显存占用(需修改config.yaml中的dtype设置)
离线处理：预先在云服务上生成核心素材，本地仅进行轻量处理

具体操作指南：

修改cli.py脚本添加内存监控逻辑
设置uvicorn工作进程数为1(–workers 1)
在config.yaml中启用梯度检查点(gradient_checkpointing: true)

注意：Nari Labs已宣布将推出CPU优化版本，可关注GitHub更新。

本答案来源于文章《Dia：生成超现实多人对话的文本转语音模型》

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