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在Jetson上通过持久流服务本地AI

作者使用NVIDIA Jetson Orin Nano Super和Kokoro-82M模型构建了一个本地文本转语音应用StreamTTS,利用持久流(S2)而非传统请求-响应架构,实现了可共享、可重放的实时音频生成,并解决了慢推理、多用户公平调度和去重等问题。

来源Hacker News AI作者: shikhar
在Jetson上通过持久流服务本地AI
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工程师进阶

要点

  • 使用Jetson Orin Nano Super和Kokoro-82M模型自托管TTS服务。
  • 采用S2持久流架构,支持输出流的实时追加和重放。
  • 实现公平调度,允许多个用户同时使用而不阻塞。
  • 通过内容寻址和条件追加实现请求去重。

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