CLIP-as-service 升级啦!

CLIP-as-service (CAS) 提供了一个基于 CLIP 模型的低延迟、高可扩展的图像和文本编码服务,适合作为微服务集成。新升级带来了更高的稳定性和可用性,支持更多高级功能,用户可以免费注册并使用。

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CLIP 是一个强大的模型,能够很好地判别文本和图片是否相关,但将其集成到现有系统中需要大量时间精力,以及机器学习知识。

CLIP-as-service(CAS) 是一种易于使用的服务,具有低延迟和高度可扩展性,可以作为微服务轻松集成到现有解决方案中。

介绍

CLIP-as-service 是一种基于 CLIP 模型的图像和文本跨模态编码服务。它的低延迟、高可靠性的特点使其能作为微服务轻松集成到神经搜索解决方案中。

  • 快速:提供 TensorRT、ONNX 和 PyTorch(无JIT)运行时高达 800QPS 的 CLIP 模型。同时拥有专为大数据和高稳定性任务设计的非阻塞请求和响应。

  • 灵活:可在单块 GPU 下扩展或缩减多个 CLIP 模型,同时做到负载平衡。

  • 易用:无需学习,极简的客户端和服务端设计让使用变得十分直观。 

  • 现代:客户端支持异步请求。在 gRPC、HTTP 和 WebSocket 协议中轻松切换。

  • 集成:它能和 Jina, DocArray 等 Jina AI 生态丝滑集成,快速构建多模态、跨模态的解决方案。

长期以来,Jina AI 一直提供免费的 CAS 实例供大家试用,开发者可以通过 cURL 或 gRPC 直接访问该服务器,快速生成文本和图像 embedding,并执行许多视觉推理任务。该实例将在 2022 年 9 月 15 日停止运行。

与此同时,我们将 CAS 升级为高稳定、高可用的服务,未来还将支持模型选择、使用分析等高级功能。目前您只需要注册登录,即可免费使用。当然,您也可以继续依托开源的 CAS 部署自己的服务。

如何使用新版 CAS

1. 安装 clip_client 0.6.1 及更高版本

### 科大讯飞语音合成的高质量实现方法 科大讯飞提供了多种方式来实现高质量的语音合成功能,无论是通过离线 SDK 还是在线 API 均可满足不同场景下的需求。 #### 离线语音合成 SDK 的实现 对于需要在无网络环境下运行的应用程序,可以选择使用科大讯飞的 **离线语音合成 SDK**。该 SDK 提供了一组强大的音频合成库函数以及直观易用的 C++ 示例代码[^1]。以下是其实现的关键点: - **核心功能**: 使用精简高效的音频合成算法,在本地设备上完成从文本到语音的转换。 - **集成流程**: 开发者可以通过加载预训练的语言模型和发音字典,快速配置并启动语音合成服务。 - **示例代码**: 下面是一个简单的 C++ 调用示例,展示如何初始化并执行语音合成操作。 ```cpp #include "iflytek_speech_sdk.h" int main() { // 初始化引擎 SpeechSynthesizer synth; if (!synth.Initialize()) { std::cerr << "Failed to initialize speech synthesizer." << std::endl; return -1; } // 设置参数 (如音量、语速等) synth.SetParameter("volume", "80"); // 音量设置为80% synth.SetParameter("speed", "50"); // 语速调整至正常速度 // 执行合成任务 const char* text = "这是一段测试文字"; bool success = synth.Synthesize(text, "output.wav"); if (success) { std::cout << "Text synthesized successfully!" << std::endl; } else { std::cerr << "Synthesis failed." << std::endl; } // 清理资源 synth.Uninitialize(); return 0; } ``` 上述代码展示了如何利用离线 SDK 将一段中文文本转化为语音文件 `output.wav`。 --- #### 在线语音合成 API 的实现 如果目标环境允许联网,则可以考虑采用科大讯飞提供的 **在线语音合成 API**。这种方式支持更灵活的功能扩展和服务升级,并且具备更高的性能优化能力[^2]。 - **接入方式**: 用户需先注册账号获取 AppID 和密钥,随后按照官方文档说明编写客户端请求逻辑。 - **技术特点**: 支持多语言输入(包括普通话、粤语及其他方言),同时提供丰富的声音风格选项以适应多样化应用场景。 - **Python 实现案例**: 如下所示为基于 Python 的简单调用实例。 ```python import requests import json from urllib.parse import urlencode def synthesize_text(app_id, api_key, secret_key, text): url = f"https://api.xfyun.cn/v1/service/v1/tts?{urlencode({'app_id': app_id})}" headers = { 'X-Appid': app_id, 'X-CurTime': str(int(time.time())), 'X-Param': base64.b64encode(json.dumps({ "auf": "audio/L16;rate=16000", "aue": "raw", "voice_name": "xiaoyan" }).replace(' ', '').encode()).decode(), 'X-CheckSum': hashlib.md5((secret_key + str(int(time.time()))).encode()).hexdigest() } response = requests.post(url, data=text.encode(), headers=headers) if response.status_code == 200 and response.headers['Content-Type'] == 'audio/x-wav': with open("output_online.wav", "wb") as file: file.write(response.content) print("Online synthesis completed.") else: print(f"Error occurred: {response.text}") # Example usage synthesize_text("<your_app_id>", "<your_api_key>", "<your_secret_key>", "你好世界") ``` 此脚本实现了向服务器发送待处理字符串并通过返回的数据流保存最终生成的声音片段。 --- #### Unity 平台上的语音合成实践 针对游戏开发或其他互动性强的内容创作领域,Unity 是一个非常流行的框架。借助于专门设计好的插件接口,可以直接嵌入科大讯飞的相关模块来进行实时交互[^3]。 具体而言,只需引入对应的 DLL 文件之后便可通过如下形式调用 TTS 方法: ```csharp using UnityEngine; public class VoiceController : MonoBehaviour { void Start() { string inputText = "欢迎体验我们的产品!"; // 创建 Speech 对象实例 var speechInstance = new Speech(); // 合成指定内容 AudioClip audioResult = speechInstance.Tts(inputText); // 播放结果 AudioSource source = GetComponent<AudioSource>(); source.clip = audioResult; source.Play(); } } ``` 以上代码片段演示了怎样把一条消息传递给系统进而播放出来。 --- ### 总结 综上所述,无论是在桌面端还是移动端亦或是云端部署方案里,都可以找到适合自己的途径去达成高水准的语音输出效果。每种模式都有各自的优势所在&mdash;&mdash;前者强调独立性和稳定性;后者则侧重便捷性与功能性之间的平衡关系。
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