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本文介绍了一个基于Qwen-7B-Int4模型的本地大语言模型聊天服务搭建方法。首先，需安装GPU版本PyTorch及其他依赖库。接着，在终端执行`server.py`启动服务。该服务支持Windows和Linux系统，并在显存要求较低的情况下（8G显卡）可流畅运行。 此外，还提供了一个Android应用源码，通过修改服务地址并使用Android Studio打开其中的`AndroidClien
本文介绍了一种快速搭建本地语音合成服务的方法，使用VITS模型结构。首先需要安装PyTorch环境和相关依赖库。启动服务时只需运行`server.py`程序。此外，还提供了Android应用源码，并需修改服务器地址以连接到你的本地服务。文章末尾提示扫码加入知识星球获取完整源码。整个过程简单高效，无需联网即可运行。
本文介绍FunASR语音识别框架的安装配置和应用部署。首先，需安装Pytorch及相关依赖库，CPU版本可通过`conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch`命令完成；GPU版则使用`conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c p
本文介绍了一个基于FunASR开发的语音识别GUI应用，支持本地音频、视频文件的识别及录音识别。该应用包含短音频、长音频（含无时间戳和带时间戳）识别功能，并能播放音频文件。 安装环境需PyTorch（CPU/GPU）、FFmpeg、pyaudio等依赖库。使用时执行`main.py`，界面提供四个选项：短语音识别、长语音识别、录音识别及播放功能。其中长语音识别分为两种模型，一种拼接输出，另一种显
