【cosyvoice2 】3：vLLM加速+旧版官方+旧模型成功运行

最新推荐文章于 2025-12-17 17:41:55 发布
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分类专栏： AI入门与实战 文章标签： tts 人工智能
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【cosyvoice2 】1：pycharm ssh远程ubuntu部署vLLM加速版本
突围
11-23 159
本文介绍了在PyCharm中配置SSH远程开发的方法。主要内容包括：1) 查看SSH服务监听端口的三种方法（配置文件查询、监听端口检查、本地SSH测试）；2) 配置PyCharm远程SSH开发的关键步骤：首先生成SSH密钥并配置免密登录，然后在PyCharm中选择Key pair验证方式指定私钥文件；3) 在远程解释器、部署配置和终端中复用SSH配置的具体操作流程。文章提供了详细的命令行操作和图形界面配置说明，适用于Windows和Linux/macOS系统，帮助开发者实现PyCharm与远程服务器的无缝连
【CosyVoice2】4「不走 Triton Server，纯 Python gRPC + JIT + vLLM」结果分析
突围
11-25 101
文章摘要： 本文记录了CosyVoice语音合成项目的优化实践，成功结合JIT(TorchScript)和vLLM实现加速方案。测试数据显示音频生成耗时0.75-2.45秒，RTF(实时因子)在0.122-0.341之间。项目采用ONNXRuntime + CUDA/TensorRT EP处理声学模型，vLLM + torch.compile + CUDA Graph处理LLM部分，绕过了Triton Server直接使用Python gRPC方案。关键优化包括Flash Attention后端、编译图缓存
【免费下载】 async_cosyvoice：加速LLM推理，提升语音合成效率
gitblog_01133的博客
04-01 1729
在现代语音合成领域，高效的推理过程至关重要。async_cosyvoice 项目正是一款专注于优化和加速语音合成推理的开源项目。基于 cosyvoice2，它通过集成 vllm 库，为 Linux 系统用户提供了一个强大的推理加速解决方案。该项目的主要目标是提升推理速度，降低响应时间，从而为用户提供更流畅、更自然的语音输出体验。 ## 项目技术分析 async_cosyvoice 采用了多项先...
CosyVoice2支持Nvidia 5090及vLLM加速
09-25 413
文章摘要： 本文介绍了在Nvidia 5090显卡上运行CosyVoice2并启用vLLM加速的方法。关键点包括：1）需安装torch 2.8.0+以支持sm_120架构；2）通过pip安装vLLM时需注意版本兼容性；3）提供完整的vLLM测试代码示例，包含音频处理和保存功能。测试代码展示了100轮语音合成任务的处理流程，支持零样本推理，并详细记录各环节耗时。文中特别强调驱动/CUDA版本匹配、半精度推理等优化事项，同时包含丰富的调试信息输出，帮助定位张量转换、音频保存等环节的潜在问题。
CosyVoice与VLLM集成：大语言模型加速语音生成的实践
gitblog_00768的博客
09-08 1034
你是否还在为TTS（Text-to-Speech，文本转语音）模型推理速度慢而烦恼？在实时语音交互、有声书生成、智能客服等场景中，语音合成的延迟直接影响用户体验。传统TTS模型往往面临两大痛点：长文本处理效率低下，以及高并发场景下的资源消耗过大。CosyVoice作为一款多语言语音生成模型，通过与VLLM（Very Large Language Model Serving Framework，超大...
【项目】多模态语音合成-CosyVoicev2实战
LeeZhao的博客
01-03 5638
【项目】多模态语音合成-CosyVoicev2实战
CosyVoice 2: Scalable Streaming Speech Synthesiswith Large Language Models——基于大语言模型的可扩展流式语音合成
Together_CZ的博客
01-14 3729
CosyVoice 2: Scalable Streaming Speech Synthesiswith Large Language Models——基于大语言模型的可扩展流式语音合成
精选资源
改进的大规模语音合成模型CosyVoice 2: 统一流式与非流式合成
12-25
内容概要：本文介绍了一种改进的多模态大规模语音合成模型——CosyVoice 2。相比于前作，CosyVoice 2在保持高质量合成的同时，大幅降低了响应延迟，支持流式与非流式合成，并引入了一系列优化措施，如有限标量量化...
【TTS回顾】CosyVoice 深度解析：基于LLM的TTS模型
kakaZhui的博客
05-22 1470
本篇博客我们回顾一下CosyVoice，文本转语音（TTS）技术正经历一场由大型语言模型（LLM）引领的深刻变革。我们不再满足于仅仅“听得清”，更追求合成语音能够像真人一样自然流畅、富有表现力，并且能够轻松实现零样本 (Zero-Shot)语音克隆，即用极少（甚至一段）目标说话人的音频就能合成其声音。传统的 TTS 模型，无论是基于参数合成还是拼接合成，在自然度和表现力上都存在瓶颈。
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
蜗牛的博客
05-23 5674
阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1058
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
最新发布
Lab4AI的博客
12-17 490
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 708
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 1078
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 1149
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 855
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
疾风sxp的博客
12-15 947
上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
开发跨行业技能迁移匹配工具，输入现有技能+目标行业，AI分析可迁移能力，推荐适配岗位+补全学习路径，助力职场转型。
2301_82202864的博客
12-16 487
/ 每项可迁移技能+5分。`).join('') : '<div class="result-item">无缺失核心技能，可直接尝试转型！coreSkills: ['项目规划', '风险管控', '资源协调', '敏捷开发', ' stakeholder管理'],coreSkills: ['用户画像', '交互设计', '可用性测试', 'Figma/Sketch', '设计思维'],coreSkills: ['SQL', 'Excel高级函数', '数据可视化', '统计分析', '业务理解'],
mac+cosyvoice AttributeError: &#39;CosyVoiceFrontEnd&#39; object has no attribute &#39;spk2info&#39;
01-31
### 解决 Mac 上 CosyVoice 属性错误 当在 Mac 上使用 CosyVoice 遇到 `AttributeError: &#39;CosyVoiceFrontEnd&#39; object has no attribute &#39;spk2info&#39;` 错误时，这通常意味着程序试图访问一个不存在的对象属性。此类问题可能源于库文件未正确安装、环境配置不当或代码逻辑中的缺陷。 #### 可能的原因分析 1. **依赖项缺失或版本冲突** 如果某些必要的 Python 库未能成功安装或存在版本兼容性问题，则可能导致对象缺少预期的方法或属性[^3]。 2. **API 更改** 开发者更新了 API 或类定义，移除了旧版中存在的方法或属性，而现有代码仍然尝试调用这些已废弃的功能[^1]。 3. **初始化失败** 对象实例化过程中出现问题，导致部分成员变量未被正常赋值，从而引发此异常情况[^4]。 #### 推荐解决方案 为了修复该错误并使应用程序恢复正常工作状态： - **确认依赖关系** 确认所有必需的软件包都已按照官方文档说明完成安装，并且保持最新版本。对于特定于平台的要求（如 macOS），需特别注意是否有额外步骤需要执行。 ```bash pip install --upgrade cozyvoice ``` - **检查源码一致性** 审查项目仓库的历史提交记录以及发行日志，了解是否存在影响当前使用的变更点。如果发现有重大改动，建议对照最新的示例代码调整本地实现方式。 - **调试与验证** 使用断点调试工具逐步跟踪程序流，定位具体抛出异常的位置。通过打印语句或其他手段收集更多上下文信息以便进一步诊断问题根源所在。 ```python try: # 原始操作 result = instance.spk2info() except AttributeError as e: print(f"Caught an exception while accessing spk2info(): {e}") # 替代处理措施 pass ```
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