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如何优化OpusLM_7B_Anneal在低显存GPU上的语音识别性能？

2025-08-19

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针对显存不足的情况，可采用以下优化策略：

分块处理音频：
将长音频切割为15-20秒片段（如用Librosa库），分别输入模型后拼接结果
调整批处理参数：
在decode_default.yaml中设置batch_size: 1并启用streaming: true流式处理
启用混合精度：
加载模型时添加参数--fp16可减少约40%显存占用
硬件优化：
1. 释放无用显存：torch.cuda.empty_cache()
2. 设置环境变量：export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.6