为什么需要本地化部署？

最近在做一个医疗问诊项目时，发现云端AI服务存在三个致命问题：

1. 延迟高：ASR接口平均响应时间超过800ms，严重影响对话流畅度
2. 隐私风险：患者病历音频上传第三方总有数据泄露担忧
3. 成本失控：月调用量达到50万次时，TTS服务费比服务器支出高3倍

技术选型实战心得

经过两周的对比测试，最终确定的方案组合：

• 语音识别：Whisper-medium模型（1.5GB）
• 中文WER 8.7%，比large版快2倍
• 支持动态分帧处理，适合长音频
• 语音合成：Coqui TTS中文女声
• 比VITS更小的体积（300MB）
• 通过speed=1.3参数可优化机械感
• 语言模型：Llama2-7B-chat量化版
• INT8量化后显存占用从13GB→6GB
• 配合--n-gpu-layers 20参数实现CPU/GPU混合推理

# 典型量化命令示例
!./quantize ./models/llama2-7b.gguf \
    ./models/llama2-7b-Q8_0.gguf Q8_0

核心架构实现

flowchart TD
    A[麦克风输入] -->|ASR| B(Whisper服务)
    B --> C[文本预处理]
    C -->|向量化| D(ChromaDB)
    D --> E[LLM推理]
    E -->|生成回复| F(TTS服务)
    F --> G[音箱输出]

1. 音频处理关键代码

   async def transcribe_audio(file: UploadFile):
       try:
           # 16kHz采样率分帧处理
           audio = np.frombuffer(await file.read(), dtype=np.int16)
           frames = [audio[i:i+16000] for i in range(0, len(audio), 8000)]
   
           # 并行推理加速
           tasks = [whisper_model.transcribe(frame) for frame in frames]
           return ''.join(await asyncio.gather(*tasks))
       except Exception as e:
           logger.error(f"ASR失败: {str(e)}")
           raise HTTPException(500, "语音识别错误")

2. RAG增强的实现技巧

3. 使用paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2模型
4. 检索时加入时间衰减因子：score = cosine_sim * (0.9 ** doc_age)

生产环境调优

内存优化方案： - Whisper采用--processor-threads 4限制CPU线程 - LLM使用--mlock参数防止swap抖动

并发处理实测数据： | 配置 | QPS | 内存峰值 | |------|-----|---------| | 单进程 | 3.2 | 5.8GB | | Celery+4Worker | 11.7 | 7.2GB |

安全防护要点：

# JWT验证装饰器
def verify_token(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
    try:
        payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=["HS256"])
        return payload["sub"]
    except jwt.PyJWTError:
        raise HTTPException(403, "无效凭证")

踩坑记录

1. 版本兼容性：Whisper v3需要CUDA 11.8，与Triton推理服务器冲突
2. 中文TTS优化：在config.json中添加这些参数：

   {
     "phoneme_cache": true,
     "text_cleaners": ["chinese_cleaners"],
     "use_stress_markers": false
   }

3. 向量维度：768维检索时，超过10万条数据需要改用HNSW索引

开放问题

当前方案实现了离线环境下的多模态交互，但如何让系统在运行过程中持续从医患对话中学习更新知识库？可能的思路： - 增量式向量索引更新 - 轻量化微调LoRA模块 - 基于置信度的自动过滤机制

最后放上我们的Docker Compose片段供参考：

services:
  whisper:
    image: onnxruntime-whisper
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '2'
          memory: 4G
    environment:
      MODEL_SIZE: medium