Container 是類似 docker 這樣建構在某個 OS 的虛擬機器，VM 是類似 Hypervisor VMWare 建立的虛擬機器。
優點：
從硬體開始就虛擬化，機器獨立
可在不同 VM 安裝不同的 OS
不同應用程式內的相關套件耦合，不會互相影響
適合比較大型，需要很多不同的整合服務的應用
缺點：
耗用的硬碟空間較多，使用的硬體資源比較高
啟動服務需要比較長的時間
優點：
檔案比較小
啟動速度快
耗用系統資源比較少
容易更新
通常以應用程式為單位
缺點：
主要依賴 Host OS的操作，無法同時安裝不同的 OS
container 之間的元件部署比較複雜
因為 Open Street Map 的免費公用特性，所以我們可以複製這些地圖資料到自己的地圖 server，Switch2OSM 是一個推廣 OSM 的專案，我們可以透過這個專案，建置自己的 Map Server
PBF 就是 Protocolbuffer Binary Format 這是基於 ProtoBuffer 的一種 binary data format，這是一種比 XML, GeoJSON 等等地圖格式還要精簡的檔案格式。
在 OSM 通常是以 *.osm.pbf 這個 file extension 代表 OSM PBF file
Open Street Map 在 PBF Format - OpenStreetMap Wiki 有說明該檔案格式的定義。
Geofabrik Download Server Taiwan 這個網站，有固定更新從 Open Street Map 下載的 Taiwan 離線地圖，我們可以到這個網站下載 taiwan-latest.osm.pbf
取得 osm PBF 檔案以後，就可以匯入 switch2osm local map server
參考 Using a Docker container – Switch2OSM 的說明，最簡單的方式就是透過 container 建置 switch2osm
以下以 Redhat 系列的 podman 進行測試
匯入 osm.pbf 檔案
podman volume create osm-data
podman run --name osmtile-import -v /root/download/osm/taiwan-latest.osm.pbf:/data/region.osm.pbf -v osm-data:/data/database/ overv/openstreetmap-tile-server importtile server
podman volume create osm-tiles
# 啟動 tile server
podman run --name osmtile -p 8081:80 -v osm-data:/data/database/ -v osm-tiles:/data/tiles -d overv/openstreetmap-tile-server run啟動後就可以在 http://localhost:8081/tile/ 看到透過 Leaflet 取得的 OSM 地圖
WhisperSpeech是一種反轉Whisper技術，實做的TTS系統。
在 Rocky Linux 8 的 Python 3.11 安裝測試
dnf install python3.11
# 在執行測試時，會需要 python.h，故需要安裝 devel 套件
dnf install python3.11-devel
python3 -m venv /root/venv/whisperspeech
source /root/venv/whisperspeech/bin/activate
pip3 install WhisperSpeech
pip3 install webdataset測試程式
import torch
import torch.nn.functional as F
from whisperspeech.pipeline import Pipeline
pipe = Pipeline(s2a_ref='collabora/whisperspeech:s2a-q4-tiny-en+pl.model', torch_compile=True)
pipe.generate_to_file("output.wav", "Hello from WhisperSpeech.")以 time 測試執行時間
time python3 test.py
real 0m38.452s
user 2m19.176s
sys 0m1.683s真實時間大約花了 40s，這邊是用 Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz 的機器，沒有用到 GPU
這個網站可以聽到 WhisperSpeech 產生的語音結果
WhisperSpeech - New Text-To-Speech Model In Town