本文介绍了阿里Xvector说话人确认模型在中文环境下的安装配置问题。由于模型版本较老，与最新Python包存在兼容性问题，作者通过多次尝试找到了匹配的依赖版本。关键配置包括Python 3.8、Torch 1.13，以及特定版本的datasets(2.8.0)和modelscope(1.6.0)。文章详细列出了完整的依赖包清单，涵盖音频处理、机器学习等100多个必要组件，为使用该模型的开发者提供

棋力天天象棋业9-1的Github/Gitee开源中国象棋AI程序。

本文记录了多卡部署72B通义千问过程，将推理速度提到10token/s水平。

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这是一篇对语音识别中的一种热门技术——GMM/DNN-HMM混合系统原理的透彻介绍。当前网上对HMM类语音识别模型的讲解要么过于简单缺乏深度，要么知识点过于细化零碎分散。而本文旨在为语音识别方面知识储备较少的读者，从头开始深入解读GMM-HMM模型和DNN-HMM模型。讨论了语音识别里的两个重要概念：声学模型和语言模型，介绍了语音和文本的数据预处理技术，GMM-HMM模型的训练、预测方法和统计学意

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下面是Hugging Face transformer版的千问2，token生成速度在15个每秒左右，但还不够快，在这篇文章里我们用vLLM将速度翻倍，达到38tokens/s。做了Qwen1的加速，其中关于Auto-GPTQ的安装问题在Qwen2中依然适用。可以看到，短上下文的处理速度达到了恐怖的38.7tokens/s，与官方给出的A100速度基本持平。相比于开头的transformer版本，

本文记录了多卡部署72B通义千问过程，将推理速度提到10token/s水平。

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