关于资源占用与训练结果加载

[judian17]

请问此项目的推理对gpu的需求的确很低吗？我尝试在50系显卡torch2.8cu128环境推理，发现gpu利用率很低就6%到15%，当然训练时倒是能吃满，然后发现音频预处理过程纯cpu反而还快一些，实时转换是gpu能快一点。但是利用率这么低我不知道是项目特性还是50系显卡或torch2.8的原因。另外，我随便拿了点音频训练，训练结果500mb比官方的meanvc_200ms.pt大很多，但是没在代码里看到如何修剪，以及推理还没有kv cache，是当前训练代码就如此吗？当然为了在高torch中推理我修改了些代码，如果原项目没有这些问题那么应该就是我改出来的问题。另外，能否更新下微信群二维码？非常感谢！

[Bing0cv]

1. 关于 GPU 利用率低的问题：由于 MeanVC 设计为轻量级模型，参数量较小，推理时对 GPU 的计算需求本身较低，因此出现 6%-15% 的利用率属于正常现象，这是模型轻量化特性导致的，并非 50 系显卡或 PyTorch 2.8 版本的问题。
2. 模型大小差异：官方发布的meanvc_200ms.pt约 50M，是因为仅保留了模型推理必需的参数；而您训练保存的模型可能包含了优化器状态、调度器参数等额外信息，因此体积更大。可以通过仅保存模型权重来减小模型体积。
3. 推理中的 KV cache：项目推理代码是包含 KV cache 机制的，具体实现可参考https://github.com/ASLP-lab/MeanVC/blob/da863d19a712e4798b3f02b4f3501b5727077894/src/infer/infer.py#L57。
4. 微信群二维码已更新，感谢您的提醒！