AWS 发布教程：在 SageMaker 上流式部署 Kokoro TTS 降低语音代理延迟

AWS 在其机器学习博客发布教程，演示如何将 AI 智能体生成的每句话即时流式传输到托管在 Amazon SageMaker AI 上的 Kokoro-82TTS 模型，使语音在完整回复结束前就开始合成播放，消除传统 TTS 集成中等待整段响应造成的约 5 秒延迟。 按教程要求，使用者需具备可创建 SageMaker AI 终端节点的 AWS 账户、Amazon Bedrock AgentCore 的 AgentCore runtime，以及 Python 3.12 或更高版本、uv 和 Docker 来构建容器镜像（其底层 HTTP/2 客户端仅提供 Python 3.12 及以上的预编译包）。 AWS 同时提醒，示例容器固定使用的旧版 PyTorch 存在已知安全通告（PYSEC-2026-2286，已在 torch 2.10.0 中修复），任何超出概念验证的用途前应检查并升级该固定版本。

AI 根据报道生成 · 48 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。