本地部署开源超低延迟音频生成模型：hertz-dev！支持4090显卡，理论延迟80毫秒！真正端到端零延迟语音生成模型！实时语音交互，8.5亿参数全双工，像和真人对话一样流畅

🔥🔥🔥视频简介：
🚀80ms超低延迟！开源AI语音模型Hertz-Dev详细部署教程。
🚀本期视频详细演示了如何在本地部署开源音频生成模型Hertz-Dev，利用L40S的乌班图系统进行部署。Hertz-Dev的最大特点是超低延迟，理论延迟仅为80毫秒，使与AI的对话几乎无延迟。
🚀视频内容包括：
1️⃣创建虚拟环境并安装依赖（包括PyTorch和Jupyter配置）。
2️⃣克隆项目并设置Jupyter密码，启动Jupyter并进行配置。
3️⃣初始化音频分词器、加载和处理音频文件。
4️⃣生成和播放音频，展示如何使用模型进行音频生成。

👉👉👉视频中所用到的代码 https://blog.stoeng.site/20241105.html
👉👉👉我的开源项目 https://github.com/win4r/AISuperDomain
👉👉👉请我喝咖啡 https://ko-fi.com/aila

🔥🔥🔥YouTube时间戳：
0:00 - 介绍 Hertz-Dev 模型
0:22 - 开始本地部署步骤
0:28 - 创建 conda 虚拟环境
0:54 - 安装依赖包
1:01 - 克隆项目到本地
1:06 - 设置 Jupyter 密码
1:17 - 启动 Jupyter 服务
1:27 - 创建新的 Notebook
1:34 - 初始化环境设置
1:56 - 初始化音频分词器
2:03 - 配置模型参数
2:07 - 初始化生成器并下载模型
2:20 - 加载和预处理音频文件
2:58 - 加载提示音频示例
3:22 - 编码提示音频
3:30 - 设置音频生成参数
3:50 - 生成并播放示例音频
5:52 - 视频结束总结

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