在 SageMaker AI 上使用 vLLM-Omni 构建实时语音应用 – 第 1 部分
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本文提供了在 Amazon SageMaker AI 上使用 AWS vLLM-Omni 深度学习容器部署实时语音应用的技术教程。重点介绍了利用 Qwen3-TTS 模型实现流式文本转语音功能，该功能允许在完整响应生成完毕前即可开始音频输出。解决方案借助 SageMaker 基于 HTTP/2 WebSockets 的双向流式传输能力，通过持久连接发送文本输入并接收 24 kHz PCM 音频块。读者将学习如何克隆示例仓库、配置 GPU 资源实例池以及部署实时端点。教程使用 Gradio 应用程序演示工作流程，使用户能够从文本输入生成流式语音。文章强调，该方法与之前的语音转文本示例相辅相成，从而构建出全双工语音管道。最后，作者提供了清理已部署资源的说明，以避免产生不必要的费用。
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