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Cosyvoice的部署,在Ubuntu22.04系统下——点动科技

在服务器Ubuntu22.04系统下,Cosyvoice的部署

  • 一、ubuntu22.04基本环境配置
      • 1.1 更换清华Ubuntu镜像源
      • 1.2 更新包列表:
      • 2. 安装英伟达显卡驱动
          • 2.1 使用wget在命令行下载驱动包
          • 2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖
          • 2.2 卸载原有驱动
          • 2.3 安装驱动
          • 2.4 安装CUDA
          • 2.5 环境变量配置
  • 二、安装miniconda环境
      • 1. 下载miniconda3
      • 2. 安装miniconda3
      • 3. 切换到bin文件夹
      • 4. 输入pwd获取路径
      • 5. 打开用户环境编辑页面
      • 6. 重新加载用户环境变量
      • 7. 初始化conda
      • 8.验证是否安装成功
      • 9.conda配置
  • 三、克隆Cosyvoice仓库
      • 3.1官网地址:[Cosyvoice的GitHub地址](https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git)
      • 3.2如果下载速度较慢可添加`https://mirror.ghproxy.com/`镜像源
      • 3.3进入到Cosyvoice文件夹内
      • 3.4创建Cosyvoice需要的环境
      • 3.5安装依赖
      • 3.6git模型下载,请确保已安装git lfs
      • 3.7修改端口启动

一、ubuntu22.04基本环境配置

1.1 更换清华Ubuntu镜像源

  • 删除原来的文件
rm /etc/apt/sources.list
  • 开始编辑新文件
vim /etc/apt/sources.list
  • 先按i键,粘贴以下内容
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse# 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置,如有需要可自行修改注释切换
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse

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  • 按esc键,再输入冒号+wq保存

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1.2 更新包列表:

  • 打开终端,输入以下命令:
sudo apt-get update
sudo apt upgrade
  • 更新时间较长,请耐心等待

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2. 安装英伟达显卡驱动

2.1 使用wget在命令行下载驱动包
wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.100/NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

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2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖
sudo apt-get install g++

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在这里插入图片描述
点击回车enter即可
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sudo apt-get install gcc

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sudo apt-get install make

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在这里插入图片描述
点击回车enter即可

成功安装

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2.2 卸载原有驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia* 

在这里插入图片描述

  • 1.使用vim修改配置文件
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
  • 2.按i键进入编辑模式,在文件尾增加两行:
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

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  • 3.按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

  • 4.更新文件

sudo update-initramfs -u

这里等待时间较久

在这里插入图片描述

  • 5.重启电脑:
sudo reboot

这里需要等一会才能连上

2.3 安装驱动
  • 1.授予执行权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run
  • 2.执行安装命令
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这里一直按回车就行,默认选择

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在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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一直按回车enter键,直到安装成功

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  • 3.检测显卡驱动是否安装成功
nvidia-smi

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2.4 安装CUDA
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

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执行安装命令

sudo sh ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
  • 1.输出accept开始安装

在这里插入图片描述

  • 2.然后注意这里要按enter取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动

在这里插入图片描述

  • 3.接着选择Install开始安装

在这里插入图片描述

  • 4.安装完成

在这里插入图片描述

2.5 环境变量配置
  • 1.以vim方式打开配置文件
sudo vim ~/.bashrc
  • 2.按i键进入编辑模式,在文件尾增加下面内容:
export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

在这里插入图片描述

  • 按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

  • 3.更新环境变量

source ~/.bashrc
  • 4.检测CUDA是否安装成功
nvcc -V

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二、安装miniconda环境

1. 下载miniconda3

wget https://mirrors.cqupt.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh

在这里插入图片描述

2. 安装miniconda3

bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -u

在这里插入图片描述

直接一直enter键,到输入路径和yes

这边建议路径为:miniconda3

在这里插入图片描述

直接回车enter即可,再次输入yes

在这里插入图片描述

成功安装

在这里插入图片描述

3. 切换到bin文件夹

cd miniconda3/bin/

4. 输入pwd获取路径

pwd

复制这里的路径

5. 打开用户环境编辑页面

vim ~/.bashrc 
  • 点击键盘I键进入编辑模式,在最下方输入以下代码
export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH"

在这里插入图片描述

按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

6. 重新加载用户环境变量

source ~/.bashrc

在这里插入图片描述

7. 初始化conda

conda init bash

在这里插入图片描述

8.验证是否安装成功

conda -V

在这里插入图片描述

9.conda配置

  • 1.配置清华镜像源

    代码如下:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

在这里插入图片描述

  • 2.设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

在这里插入图片描述

  • 3.配置pip 镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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三、克隆Cosyvoice仓库

3.1官网地址:Cosyvoice的GitHub地址

git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git

3.2如果下载速度较慢可添加https://mirror.ghproxy.com/镜像源

git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git

3.3进入到Cosyvoice文件夹内

cd CosyVoice
git submodule update --init --recursive

3.4创建Cosyvoice需要的环境

conda create -n Cosyvoice python=3.9
conda activate Cosyvoice

3.5安装依赖

conda install -y -c conda-forge pynini==2.1.5
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com
sudo apt-get install sox libsox-dev
sudo yum install sox sox-devel

3.6git模型下载,请确保已安装git lfs

git lfs install
# 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

3.7修改端口启动

python3 webui.py --port 50000 --model_dir pretrained_models/CosyVoice-300M
--port 50000: 设置服务器监听的端口为业务端口,此处改为业务端口。

启动成功后,访问http://主机IP:端口
在这里插入图片描述


http://www.mrgr.cn/news/1695.html

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