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如何在不同场景下部署delayed-streams-modeling?

2025-08-23 779

部署方式矩阵

使用场景 推荐方案 关键配置
研究开发 PyTorch实现
  • Python 3.8+环境
  • 建议使用GPU加速
  • 通过Hugging Face下载预训练模型
生产环境 Rust服务器
  • L40S GPU建议批处理64流
  • H100可支持400并发
  • WebSocket接口协议
苹果设备 MLX框架
  • iPhone 16 Pro运行1B模型
  • 支持麦克风实时输入
  • 优化Metal GPU加速

典型部署流程示例

PyTorch研究环境部署:

  1. 克隆GitHub仓库并安装依赖
  2. 下载kyutai/stt-1b-en_fr预训练模型
  3. 执行python -m moshi_mlx.run_inference启动推理

Rust生产部署要点:

  • 通过cargo install安装服务器组件
  • 编辑config.toml调整批处理参数
  • 启用--release模式保证性能

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