【CosyVoice2】4「不走 Triton Server，纯 Python gRPC + JIT + vLLM」结果分析

已于 2025-11-25 12:28:01 修改
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分类专栏： AI入门与实战 文章标签： python java 数据库
于 2025-11-25 12:27:46 首次发布
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(cosyvoice2) root@k8s-master-pfsrv:/home/zhangbin/perfwork/01_ai/17_CosyVoice/CosyVoice/async_cosyvoice/runtime/async_grpc# ls
client.py  cosyvoice_pb2_grpc.py  cosyvoice_pb2.py  cosyvoice.proto  protos  __pycache__  requirements_client.txt  server.py  utils.py
(cosyvoice2) root@k8s-master-pfsrv:/hom
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CosyVoice与VLLM集成：大语言模型加速语音生成的实践
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CosyVoice2支持Nvidia 5090及vLLM加速
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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。
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TensorRT&Triton学习笔记(一)：triton和模型部署+client
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你是否在部署语音合成服务时面临接口选择难题？FastAPI以其开发便捷性备受青睐，而gRPC则以高性能著称。本文将深入对比CosyVoice语音合成模型的两种后端部署方案，帮助你在实际应用中做出最优选择。 读完本文，你将获得： - FastAPI与gRPC接口的技术实现细节 - 两种接口在性能、并发、资源占用等方面的对比分析 - 针对不同应用场景的接口选择指南 - 完整的部署与测试流程 ## ...
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CosyVoice语音合成错误排查：常见问题与解决方案汇总
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【LLM运用】在Ubuntu上Cosyvoice的部署
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javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
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本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
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若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
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Triton Inference Server 提供了 REST/gRPC 接口，支持远程调用推理服务，并可通过配置文件（如 `config.pbtxt`）定义模型部署参数。这种方式便于集成到 Kubernetes、Kubernetes-based 云服务（如 AWS SageMaker、...
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