# 推論 推論は、コマンドライン、HTTP API、および Web UI をサポートしています。 !!! note 全体として、推論は次のいくつかの部分で構成されています: 1. VQGANを使用して、与えられた約10秒の音声をエンコードします。 2. エンコードされたセマンティックトークンと対応するテキストを例として言語モデルに入力します。 3. 新しいテキストが与えられた場合、モデルに対応するセマンティックトークンを生成させます。 4. 生成されたセマンティックトークンをVITS / VQGANに入力してデコードし、対応する音声を生成します。 ## コマンドライン推論 必要な`vqgan`および`llama`モデルを Hugging Face リポジトリからダウンロードします。 ```bash huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.4 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.4 ``` ### 1. 音声からプロンプトを生成する: !!! note モデルにランダムに音声の音色を選ばせる場合、このステップをスキップできます。 ```bash python tools/vqgan/inference.py \ -i "paimon.wav" \ --checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth" ``` `fake.npy`ファイルが生成されるはずです。 ### 2. テキストからセマンティックトークンを生成する: ```bash python tools/llama/generate.py \ --text "変換したいテキスト" \ --prompt-text "参照テキスト" \ --prompt-tokens "fake.npy" \ --checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \ --num-samples 2 \ --compile ``` このコマンドは、作業ディレクトリに`codes_N`ファイルを作成します。ここで、N は 0 から始まる整数です。 !!! note `--compile`を使用して CUDA カーネルを融合し、より高速な推論を実現することができます(約 30 トークン/秒 -> 約 500 トークン/秒)。 それに対応して、加速を使用しない場合は、`--compile`パラメータをコメントアウトできます。 !!! info bf16 をサポートしていない GPU の場合、`--half`パラメータを使用する必要があるかもしれません。 ### 3. セマンティックトークンから音声を生成する: #### VQGAN デコーダー ```bash python tools/vqgan/inference.py \ -i "codes_0.npy" \ --checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth" ``` ## HTTP API 推論 推論のための HTTP API を提供しています。次のコマンドを使用してサーバーを起動できます: ```bash python -m tools.api \ --listen 0.0.0.0:8080 \ --llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \ --decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth" \ --decoder-config-name firefly_gan_vq ``` > 推論を高速化したい場合は、`--compile` パラメータを追加できます。 その後、`http://127.0.0.1:8080/`で API を表示およびテストできます。 以下は、`tools/post_api.py` を使用してリクエストを送信する例です。 ```bash python -m tools.post_api \ --text "入力するテキスト" \ --reference_audio "参照音声へのパス" \ --reference_text "参照音声テキスト" \ --streaming True ``` 上記のコマンドは、参照音声の情報に基づいて必要な音声を合成し、ストリーミング方式で返すことを示しています。 !!! info 使用可能なパラメータの詳細については、コマンド` python -m tools.post_api -h `を使用してください ## WebUI 推論 次のコマンドを使用して WebUI を起動できます: ```bash python -m tools.webui \ --llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \ --decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth" \ --decoder-config-name firefly_gan_vq ``` > 推論を高速化したい場合は、`--compile` パラメータを追加できます。 !!! note ラベルファイルと参照音声ファイルをメインディレクトリの `references` フォルダ(自分で作成する必要があります)に事前に保存しておくことで、WebUI で直接呼び出すことができます。 !!! note Gradio 環境変数(`GRADIO_SHARE`、`GRADIO_SERVER_PORT`、`GRADIO_SERVER_NAME`など)を使用して WebUI を構成できます。 お楽しみください!