Willow Inference Server

Willow Inference Server (WIS) 是一个专注且高度优化的语言推理服务器实现。其目标是通过自动化的方式，启用高性能、成本效益高的自托管，支持最新状态的艺术/最佳模型，执行语音和语言任务。主要功能包括：

1. 支持CUDA和低端设备：如Tesla P4、GTX 1060等，但也能在高端设备（如RTX 4090）上运行，并支持纯CPU模式。
2. 内存优化：在6GB VRAM内同时加载Whisper模型（base、medium、large-v2）和TTS支持；ASR/STT + TTS + Vicuna 13B需要约18GB VRAM。
3. ASR (Automatic Speech Recognition)：尤其优化Whisper模型，支持近乎实时的高质量语音识别，多种方式传输语音数据（例如WebRTC、POST文件等）。
4. TTS (Text-to-Speech)：主要用于助理任务和视觉障碍用户。
5. LLM (Large Language Model)：支持输入通过配置好的LLM进行问题回答、聊天机器人和助理任务的处理，目前优先支持Vicuna模型。
6. 多种传输支持：如REST、WebRTC、Web Sockets。
7. 性能和内存优化：利用CTranslate2和AutoGPTQ优化。
8. WebRTC支持：实时从浏览器或WebRTC应用程序中流式传输音频以优化质量和响应时间。

使用场景：

1. 企业级语音识别和流媒体服务：利用CUDA支持和内存优化功能，可以在低端设备上提供高效的语音识别服务，适用于客户支持、实时翻译等场景。
2. 移动助理及视觉障碍用户辅助：通过TTS和LLM功能，实现如Willow的移动助理功能，帮助视觉障碍用户获取信息和进行交互。
3. 实时应用：利用WebRTC进行实时音频流传输，适合需要长期会话且对带宽和CPU使用有高要求的应用，如远程教育和视频会议。
4. 定制化语言处理应用：支持自定义TTS声音和多种语言，适用于需要多语言支持和个性化语音输出的应用，如智能家居助理、嵌入式系统等。
5. 研究和开源贡献：由于WIS目前处于早期阶段，用户和开发者可以贡献代码、优化性能，并参与未来功能的开发。

总之，Willow Inference Server通过高效的资源利用和灵活的功能支持，旨在为各种语音和语言处理任务提供一个强大且易于集成的平台。