当前位置: 首页 > news >正文

第三十九篇-TeslaP40+CosyVoice-安装

环境

系统:CentOS-7
CPU: 14C28T
内存:32G
显卡:Tesla P40 24G
驱动: 535
CUDA: 12.2

克隆

git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git
cd CosyVoicegit submodule update --init --recursive

下载 Matcha-TTS

cd third_party
git clone https://hub.nuaa.cf/shivammehta25/Matcha-TTS.git

创建环境

conda create -n cv python=3.8
conda activate cv

安装依赖

cd .. CosyVoice目录
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装软件

sudo yum install sox sox-devel -y

git模型下载,请确保已安装git lfs

mkdir -p pretrained_models
git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-300M.git pretrained_models/CosyVoice-300M
git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-300M-SFT.git pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT
git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-300M-Instruct.git pretrained_models/CosyVoice-300M-Instruct
git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-ttsfrd.git pretrained_models/CosyVoice-ttsfrd

可以先下载CosyVoice-300M-Instruct与CosyVoice-ttsfrd

安装CosyVoice-ttsfrd

cd pretrained_models/CosyVoice-ttsfrd/
unzip resource.zip -d .
pip install ttsfrd-0.3.6-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

启动

export PYTHONPATH=third_party/Matcha-TTS
python3 webui.py --port 50000 --model_dir pretrained_models/CosyVoice-300M-Instruct

访问

http://192.168.31.111:50000/
在这里插入图片描述

以上文本,在P40中大概20秒生成,GPU显存消耗 2126MiB GPU 90%~100%

参考

https://www.bilibili.com/video/BV1BE421A7CG
https://hub.nuaa.cf/FunAudioLLM/CosyVoice


http://www.mrgr.cn/news/13830.html

相关文章:

  • 工厂模式与策略模式的较量
  • 高职院校人工智能训练师边缘计算实训室建设方案
  • 临床预测模型的影响力研究之低血糖预警
  • 如何使用 Qt C++ 基于 FFmpeg 开发本地视频播放器
  • 深入探索 Nginx 的 URL 重写与位置匹配
  • Linux Shell脚本入门:参数符号$0,$1,$#,$@,$$与模式替换符^^,,的实用手册
  • 2024嵌入式面试:比亚迪嵌入式面试题及参考答案(BYD面试)
  • 迭代器模式
  • 栈OJ题——栈的压入、弹出序列
  • [C++] C++11详解 (三)类的成员函数、完美转发
  • 【pgAdmin4】创建/删除:数据库Database和数据库表Table
  • 【Python机器学习】NLP词中的数学——向量化
  • 使用Jmeter压测dubbo接口(不依赖dubbo插件)
  • EmguCV学习笔记 VB.Net 6.6 图像的矩
  • Jenkins安装使用详解,jenkins实现企业级CICD流程
  • Elasticsearch的部署和使用
  • 「养宠干货」为什么猫咪吃罐头更好?高性价比主食罐推荐
  • vue3中批量下载文件(压缩包)功能
  • 矩阵分块乘法的证明
  • 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch12 随机森林(Random Forest)