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解析WeNet云端推理部署代码

摘要:WeNet是一款开源端到端ASR工具包,它与ESPnet等开源语音项目相比,最大的优势在于提供了从训练到部署的一整套工具链,使ASR服务的工业落地更加简单。 本文分享自华为云社区《WeNet云端推理部署代码解析》,作者:xiaoye0829 。 WeNet是一款开源端到端ASR工具包,它与ESPnet等开源语音项目相比,最大的优势在于提供了从训练到部署的一整套工具链,使ASR服务的工业落地更加简单。如图1所示,WeNet工具包完全依赖于PyTorch生态:使用TorchScript进行模型开发,使用Torchaudio进行动态特征提取,使用DistributedDataParallel进行分布式训练,使用torch JIT(Just In Time)进行模型导出,使用LibTorch作为生产环境运行时。本系列将对WeNet云端推理部署代码进行解析。 图1:WeNet系统设计[1] 1. 代码结构 WeNet云端推理和部署代码位于wenet/runtime/server/x86路径下,编程语言为C++,其结构如下所示: 其中: 语音文件读入与特征提取相关代码位于frontend文件...

腾讯云消息队列 TDMQ Pulsar 版商业化首发|持续提供高性能、强一致的消息服务

导语 2021年12月1日,腾讯云分布式消息队列 TDMQ Pulsar 版正式商业化。 金融级分布式消息中间件 消息队列 TDMQ Pulsar 是一款基于 Apache Pulsar 自研的金融级分布式消息中间件,具备高一致、高可靠、高并发特性,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。是一款经历了3年千亿级交易流水考验的消息队列,也是目前真正做到计算与存储分离的云消息队列,从架构上实现了云原生无状态,更加迎合Serverless的趋势。 产品优势 TDMQ Pulsar版在兼容了诸多Pulsar原生优势特性的同时,也增加了一些实际业务场景所需的功能,例如支持重试&死信消息,消息轨迹等。TDMQ Pulsar版具有以下产品优势: 数据强一致性 TDMQ Pulsar 版采用Quorum机制实现数据强一致性,将消息数据备份写到不同物理机上,同步刷盘。当某台物理机出故障时,后台数据复制机制能够对数据快速迁移,保证用户数据备份可用。 高性能低延迟 TDMQ Pulsar 版能够高效支持百万级消息生产和消费以及海...

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