AI语音系统本地化部署
案例介绍
我负责服务端开发和全部部署工作：基于 FastAPI 搭模块化服务端，打通"语音输入 → 意图识别 → 大模型 → 语音合成"的完整链路，完成各模块容器化、模型文件与显卡驱动的挂载、显存与并发参数调优，并处理服务重启后的模型加载。
系统支持多轮语音对话，长期稳定运行。踩过的坑包括 GPU 环境配置、模型文件过大导致镜像构建失败、容器内调用不到显卡、多服务启动顺序依赖。
AI语音系统本地化部署
案例介绍
本地化 AI 语音交互系统的部署与集成。整套系统跑在一台 4090 显卡服务器上，由语音识别、意图识别、大模型推理、语音合成四个模块组成，每个模块一个容器，用 docker-compose 统一编排，对外只暴露一个 API 服务。
我负责服务端开发和全部部署工作：基于 FastAPI 搭模块化服务端，打通"语音输入 → 意图识别 → 大模型 → 语音合成"的完整链路，完成各模块容器化、模型文件与显卡驱动的挂载、显存与并发参数调优，并处理服务重启后的模型加载。
系统支持多轮语音对话，长期稳定运行。踩过的坑包括 GPU 环境配置、模型文件过大导致镜像构建失败、容器内调用不到显卡、多服务启动顺序依赖。
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