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Orpheus-3b-Kaya-Q2_K

这是预训练模型canopylabs/orpheus-3b-0.1-pretrained的微调版本，基于自定义语音数据集训练，并量化为GGUF Q2_K格式以实现快速高效的推理。

🔧 模型详情

• 模型类型: 文本转语音(TTS)
• 架构: 令牌到音频的语言模型
• 参数量: 约30亿
• 量化方式: 8位GGUF(Q2_K)
• 采样率: 24kHz单声道
• 训练周期: 1
• 训练数据集: lex-au/Orpheus-3b-Kaya
• 支持语言: 英语

🚀 快速使用

本模型设计用于Orpheus-FastAPI——一个兼容OpenAI的文本转语音推理服务器。

兼容推理服务器

可加载本模型的平台包括:

• GPUStack
• LM Studio
• llama.cpp
• 任何其他兼容GGUF的OpenAI风格服务器

📜 许可证

Apache 2.0许可证——允许研究与商业用途。

🙌 致谢

• 原始模型由: Canopy Labs开发
• 微调、量化及API封装由: Lex-au通过Unsloth和Huggingface的TRL库完成

📚 引用文献

@misc{orpheus-tts-2025,
  author = {Canopy Labs},
  title = {Orpheus-3b-0.1-pt: 预训练文本转语音模型},
  year = {2025},
  publisher = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/canopylabs/orpheus-3b-0.1-pt}}
}

@misc{orpheus-kaya-2025,
  author = {Lex-au},
  title = {Orpheus-3b-Kaya-Q2_K: 微调TTS模型(量化版)},
  note = {基于canopylabs/orpheus-3b-0.1-pt微调},
  year = {2025},
  publisher = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/lex-au/Orpheus-3b-Kaya-Q2_K}}
}