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willow-inference-server

高性能语言推理的开源自托管解决方案

Willow Inference Server (WIS) 是一个高效的开源语言推理服务器,支持自托管并优化了CUDA和低端设备的使用。在减少内存和显存占用的前提下,能够同时加载多种语言模型。WIS 支持语音识别 (ASR)、文本到语音合成 (TTS) 以及大语言模型 (LLM),并通过 REST、WebRTC 和 WebSockets 等多种传输方式,实现实时、低延迟的语音与语言处理,适用于各类助理任务和视障用户。

Willow Inference Server 项目介绍

概述

Willow Inference Server(简称 WIS)是一款高度优化的语言推理服务器。其核心目标是便捷地自助搭建并运行尖端的语音和语言模型,以实现高效的语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)以及大语言模型(LLM)等任务。这款服务器主要针对 CUDA 加速进行优化,同时也能在低端设备,如 Tesla P4 和 GTX 1060 上运行。

功能特点

  • 硬件支持广泛:WIS 对 CUDA 设备进行了优化,并支持低端设备。即使是在高端设备,如 RTX 4090 上,其表现也非常出色。此外,还可以在纯 CPU 环境下运行。

  • 内存优化:服务器支持在 6GB VRAM 内同时加载三种 Whisper 模型(base、medium、large-v2),并配备 TTS 功能。ASR、STT、TTS 加上 Vicuna 13B 模型需要约 18GB VRAM。

  • 语音识别(ASR):对实时性极高的语音识别做了特别优化。例如,通过各种方式(Willow、WebRTC、POST 文件等)进行集成,使语音识别结果能在数百毫秒内返回。

  • 文本转语音(TTS):主要应用于助理任务及辅助视觉障碍用户,支持自定义的 TTS 声音创建。

  • 大语言模型(LLM)支持:可选择性地将输入通过 LLM 进行处理,用于问答、聊天机器人及助手任务。支持对 LLM 的 int4 量化以节省 GPU 内存。

  • 多传输协议支持:REST、WebRTC 和 Web Sockets 均被支持,特别是在实时音频流输入时,WebRTC 传输方式能够极大地优化质量和响应时间。

  • 性能及内存优化:通过使用 CTranslate2 和 AutoGPTQ 技术,对 Whisper 和 LLM 模型的处理进行了优化。

环境依赖与安装

环境依赖

  • 对于 CUDA 支持,需要安装相应版的 NVIDIA 驱动(推荐 530 版本)。

安装步骤

  1. 克隆项目代码:

    git clone https://github.com/toverainc/willow-inference-server.git && cd willow-inference-server
    
  2. 确保安装了 nvidia-container-toolkit,然后根据系统选择安装脚本,比如在 Ubuntu 上可以运行:

    ./deps/ubuntu.sh
    
  3. 安装和启动 WIS:

    ./utils.sh install
    ./utils.sh gen-cert [your hostname] //生成自签名 TLS 证书
    ./utils.sh run
    

未来规划

  • 更好的 TTS:正在收集社区反馈,以增强 TTS 功能。
  • TTS 缓存:支持将重复文本的 TTS 结果缓存到磁盘,以提高响应速度。
  • 更多语言支持:包括最新发布的支持超过 1000 种语言的 Meta MMS。
  • 功能链:计划支持用户定义的模块,将多个任务链接在一起实现复杂任务,例如语音输入-LLM处理-语音输出。

Willow Inference Server 旨在以经济实惠的方式提供高度优化的语音和语言服务,通过自动检测可用的硬件资源,自主进行功能优化或禁用。对于技术爱好者或有需要的开发者来说,WIS 是一个值得探索的工具。

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