Вопрос или проблема
Могу ли я запускать модели, такие как Tortoise TTS или OpenAI Whisper, на одноплатных компьютерах, таких как Orange Pi 5 или Odroid N2+?
Да, вы можете попробовать запустить некоторые размеры Whisper в зависимости от доступного объема оперативной памяти.
В частности, вы можете попробовать запустить Whisper tiny или base через whisper.cpp. Здесь вы можете найти бенчмарки с различными размерами моделей на Raspberry Pi 4 с 2 Гб. Однако, вероятно, это будет не очень быстро.
.
Ответ или решение
Да, возможно запускать модели машинного обучения на одноплатных компьютерах (SBC), таких как Orange Pi 5 и Odroid N2+. Однако при этом следует учитывать несколько ключевых факторов, включая объем оперативной памяти, вычислительную мощность и оптимизацию загрузки модели.
Основные факторы для успешного запуска:
-
Оперативная память (RAM):
- Модели, подобные OpenAI Whisper, требуют определённого объёма оперативной памяти. Например, более лёгкие версии, такие как Whisper tiny или base, могут работать на устройствах с ограниченной памятью, что подтверждается тестами на Raspberry Pi 4 с 2 ГБ ОЗУ.
- Для более тяжёлых моделей потребуется больше памяти, что может ограничить выбор устройств.
-
Вычислительная мощность:
- Несмотря на то, что одноплатные компьютеры, как Orange Pi 5 или Odroid N2+, обладают приличной производительностью для своих размеров, производительность все же будет ограничена по сравнению с полноценными ПК.
- Для таких устройств характерно более медленное выполнение сложных задач машинного обучения, поэтому время обработки может быть увеличено.
-
Оптимизация и программное обеспечение:
- Для запуска моделей на подобной аппаратуре потребуется оптимизация. Например, проект
whisper.cppпредоставляет возможность запустить Whisper с минимальными требованиями по ресурсам. - Оптимизация кода и использование эффективных библиотек для обработки данных помогут сократить время выполнения и увеличить точность.
- Для запуска моделей на подобной аппаратуре потребуется оптимизация. Например, проект
-
Реальные примеры и бенчмарки:
- Для оценки производительности на конкретных моделях аппаратуры можно обратиться к установленным бенчмаркам. Как было отмечено, на Raspberry Pi 4 были продемонстрированы возможности запуска некоторых моделей Whisper.
- Опыт пользователей может варьироваться, но такие тесты могут дать полезную информацию для понимания реальных возможностей SBC.
В заключение, запуск моделей машинного обучения на одноплатных компьютерах возможен, но требует внимания к используемым ресурсам и некоторой оптимизации. При правильном подходе можно достичь удовлетворительных результатов, хотя для более сложных задач целесообразно рассмотреть более мощное оборудование.