本文介绍了如何使用TURN转发服务解决GPU服务器UDP端口受限的问题。主要内容包括：1）在云服务器安装coturn服务并配置认证信息、UDP端口范围；2）服务端开放TCP 8010端口运行livetalking应用；3）修改客户端配置使用TURN服务地址。通过这种方式，可在不开放UDP端口的服务器上实现视频转发，每路视频需要2个UDP端口。提供了详细的配置步骤和测试方法。

摘要：文章探讨了实时数字人LiveTalking在多并发场景下的模型推理优化方案，比较了多进程与多线程的优劣。多线程可减少显存占用（共享模型），但可能影响实时帧率；多进程则存在显存线性增长问题。测试数据显示：wav2lip（1.3G显存/750fps）支持30路并发，musetalk（12G显存/60fps）支持2路，ernerf（2G显存/45fps）建议用多进程。针对不同模型特性提供了线程/进

Livetalking是一款实时数字人驱动系统，支持WebRTC协议视频流输出。主要功能包括：1）文字实时播报，内置多种TTS服务；2）智能问答，默认集成阿里云Qwen大模型，支持替换为其他模型；3）语音输入播报，可直接上传音频文件或通过WebSocket传输实时音频流。系统提供灵活接口，支持JSON和Form-data数据格式，适用于各类数字人交互场景，用户可根据需求选择内置服务或对接外部AI模

在深度学习中经常要用到nvidia显卡，本文介绍linux平台下nvidia显卡驱动和深度学习配套库的安装及常见问题解决

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在tensorflow的分布式训练中，默认将参数以变量名的维度分布式存储在不同ps上。如将item_embedding存储在ps0上，item_bias存储在ps1上。默认不会将同一个变量存储在不同的ps上。在实际情况中，有的变量行数很多，如item_embedding的行数一般有几百万量级，如果存储在同一个ps上，会导致该ps成为性能瓶颈。为了解决以上问题，在tensorflow中可以通过定义p

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最近在做一个开源项目，遇到开发者问各种问题，发现都是系统和软件版本的差异引起的。于是了解了一下docker的使用，发现docker真是个好东东，基本解决了各种版本差异的问题，真正做到了一键部署使用。先熟悉一下docker里的概念，docker分为镜像和容器，镜像是一个静态的文件，用于分发部署。容器是镜像运行起来后的运行时对象，可以在容器里安装软件、添加文件等，修改后可以用docker commit

email:lipku@foxmail.com现有的安防监控设备视频传输都是用的各家私有协议，鲜有用标准协议rtsp的。如果能用rtsp来传输，那很多标准的rtsp客户端都能连上观看，真正做到互联互通。Live555是目前实现rtsp协议最短小精悍的开源代码，能很方便的移植到各种嵌入式系统中，而且该开源项目更新速度很快，基本每个月都有更新版本。Live555目前已经实现了基于udp和tcp的传