LLaMA-Omni 开源项目教程

LLaMA-Omni 开源项目教程

1. 项目介绍

LLaMA-Omni 是基于 Llama-3.1-8B-Instruct 构建的低延迟、高质量的端到端语音交互模型。该模型能够根据语音指令同时生成文本和语音响应，旨在达到 GPT-4o 级别的语音能力。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保您的系统中已经安装了 Python 和 Git。

克隆项目

git clone https://github.com/ictnlp/LLaMA-Omni.gitcd LLaMA-Omni

安装依赖

conda create -n llama-omni python=3.10conda activate llama-omnipip install pip==24.0pip install -e .

安装 fairseq 和 flash-attention：

git clone https://github.com/pytorch/fairseqcd fairseqpip install -e . --no-build-isolationpip install flash-attn --no-build-isolation

下载模型

下载 Llama-3.1-8B-Omni 模型和 Whisper-large-v3 模型，以及 HiFi-GAN 音码器。

启动服务

运行以下命令启动控制器：

python -m omni_speech.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 10000

启动 Gradio Web 服务器：

python -m omni_speech.serve.gradio_web_server --controller http://localhost:10000 --port 8000 --model-list-mode reload --vocoder vocoder/g_00500000 --vocoder-cfg vocoder/config.json

启动模型工作进程：

python -m omni_speech.serve.model_worker --host 0.0.0.0 --controller http://localhost:10000 --port 40000 --worker http://localhost:40000 --model-path Llama-3.1-8B-Omni --model-name Llama-3.1-8B-Omni --s2s

访问服务

在浏览器中访问 http://localhost:8000/，即可与 LLaMA-3.1-8B-Omni 进行交互。

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：在智能助手场景中，使用 LLaMA-Omni 实现实时语音交互，为用户提供更自然的交流体验。
• 案例二：在教育领域，利用 LLaMA-Omni 进行语音识别和合成，辅助在线教育平台实现语音问答功能。

4. 典型生态项目

• 项目一：LLaVA - LLaMA-Omni 的基础代码库。
• 项目二：SLAM-LLM - 提供了一些关于语音编码器和语音适配器的代码。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考