# 소개
Discord QQ Docker
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## 요구 사항 - GPU 메모리: 4GB (추론용), 8GB (파인튜닝용) - 시스템: Linux, Windows ## Windows 설정 고급 Windows 사용자는 WSL2 또는 Docker를 사용하여 코드베이스를 실행하는 것을 고려할 수 있습니다. ```bash # 파이썬 3.10 가상 환경 생성, virtualenv도 사용할 수 있습니다. conda create -n fish-speech python=3.10 conda activate fish-speech # pytorch 설치 pip3 install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # fish-speech 설치 pip3 install -e . # (가속 활성화) triton-windows 설치 pip install https://github.com/AnyaCoder/fish-speech/releases/download/v0.1.0/triton_windows-0.1.0-py3-none-any.whl ``` 비전문 Windows 사용자는 Linux 환경 없이 프로젝트를 실행할 수 있는 다음 기본 방법을 고려할 수 있습니다 (모델 컴파일 기능 포함, 즉 `torch.compile`): 1. 프로젝트 패키지 추출. 2. `install_env.bat`을 클릭하여 환경 설치. 3. 컴파일 가속을 활성화하려면 아래 단계를 따르세요: 1. LLVM 컴파일러 다운로드: - [LLVM-17.0.6 (공식 사이트)](https://huggingface.co/fishaudio/fish-speech-1/resolve/main/LLVM-17.0.6-win64.exe?download=true) - [LLVM-17.0.6 (미러 사이트)](https://hf-mirror.com/fishaudio/fish-speech-1/resolve/main/LLVM-17.0.6-win64.exe?download=true) - `LLVM-17.0.6-win64.exe`를 다운로드 후 더블클릭하여 설치하고, 설치 경로 선택 시 `Add Path to Current User` 옵션을 체크하여 환경 변수를 추가합니다. - 설치가 완료되었는지 확인합니다. 2. Microsoft Visual C++ 재배포 가능 패키지를 다운로드하여 .dll 누락 문제 해결: - [MSVC++ 14.40.33810.0 다운로드](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe) 3. Visual Studio Community Edition을 다운로드하여 LLVM의 헤더 파일 의존성을 해결: - [Visual Studio 다운로드](https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/) - Visual Studio Installer를 설치한 후 Visual Studio Community 2022를 다운로드. - `Desktop development with C++` 옵션을 선택하여 설치. 4. [CUDA Toolkit 12.x](https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64) 다운로드 및 설치. 4. `start.bat`을 더블 클릭하여 훈련 추론 WebUI 관리 인터페이스를 엽니다. 필요한 경우 아래 지침에 따라 `API_FLAGS`를 수정할 수 있습니다. !!! info "Optional" 추론을 위해 WebUI를 사용하고자 하시나요? 프로젝트 루트 디렉토리의 `API_FLAGS.txt` 파일을 편집하고 첫 세 줄을 아래와 같이 수정하세요: ``` --infer # --api # --listen ... ... ``` !!! info "Optional" API 서버를 시작하고 싶으신가요? 프로젝트 루트 디렉토리의 `API_FLAGS.txt` 파일을 편집하고 첫 세 줄을 아래와 같이 수정하세요: ``` # --infer --api --listen ... ... ``` !!! info "Optional" `run_cmd.bat`을 더블 클릭하여 이 프로젝트의 conda/python 명령줄 환경에 진입할 수 있습니다. ## Linux 설정 [pyproject.toml](../../pyproject.toml)에서 자세한 내용을 확인하세요. ```bash # 파이썬 3.10 가상 환경 생성, virtualenv도 사용할 수 있습니다. conda create -n fish-speech python=3.10 conda activate fish-speech # (Ubuntu / Debian 사용자) sox + ffmpeg 설치 apt install libsox-dev ffmpeg # (Ubuntu / Debian 사용자) pyaudio 설치 apt install build-essential \ cmake \ libasound-dev \ portaudio19-dev \ libportaudio2 \ libportaudiocpp0 # pytorch 설치 pip3 install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 # fish-speech 설치 pip3 install -e .[stable] ``` ## macos 설정 MPS에서 추론을 수행하려면 `--device mps` 플래그를 추가하세요. 추론 속도 비교는 [이 PR](https://github.com/fishaudio/fish-speech/pull/461#issuecomment-2284277772)을 참조하십시오. !!! warning Apple Silicon 장치에서는 `compile` 옵션이 공식적으로 지원되지 않으므로 추론 속도가 향상된다는 보장은 없습니다. ```bash # 파이썬 3.10 가상 환경 생성, virtualenv도 사용할 수 있습니다. conda create -n fish-speech python=3.10 conda activate fish-speech # pytorch 설치 pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 # fish-speech 설치 pip install -e .[stable] ``` ## Docker 설정 1. NVIDIA Container Toolkit 설치: Docker에서 모델 훈련 및 추론에 GPU를 사용하려면 NVIDIA Container Toolkit을 설치해야 합니다: Ubuntu 사용자: ```bash # 저장소 추가 curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list # nvidia-container-toolkit 설치 sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit # Docker 서비스 재시작 sudo systemctl restart docker ``` 다른 Linux 배포판 사용자는: [NVIDIA Container Toolkit 설치 가이드](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html)를 참조하십시오. 2. fish-speech 이미지 가져오기 및 실행 ```bash # 이미지 가져오기 docker pull fishaudio/fish-speech:latest-dev # 이미지 실행 docker run -it \ --name fish-speech \ --gpus all \ -p 7860:7860 \ fishaudio/fish-speech:latest-dev \ zsh # 다른 포트를 사용하려면 -p 매개변수를 YourPort:7860으로 수정하세요 ``` 3. 모델 종속성 다운로드 Docker 컨테이너 내부의 터미널에서 아래 명령어를 사용하여 필요한 `vqgan` 및 `llama` 모델을 Huggingface 리포지토리에서 다운로드합니다. ```bash huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.4 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.4 ``` 4. 환경 변수 설정 및 WebUI 접근 Docker 컨테이너 내부의 터미널에서 `export GRADIO_SERVER_NAME="0.0.0.0"`를 입력하여 Docker 내부에서 Gradio 서비스에 외부 접근을 허용합니다. 이후, 터미널에서 `python tools/webui.py` 명령어를 입력하여 WebUI 서비스를 시작합니다. WSL 또는 macOS를 사용하는 경우 [http://localhost:7860](http://localhost:7860)에서 WebUI 인터페이스를 열 수 있습니다. 서버에 배포된 경우, localhost를 서버의 IP로 교체하세요. ## 변경 사항 - 2024/09/10: Fish-Speech 1.4 버전으로 업데이트, 데이터셋 크기 증가 및 양자화기의 n_groups를 4에서 8로 변경. - 2024/07/02: Fish-Speech 1.2 버전으로 업데이트, VITS 디코더 제거 및 제로샷 능력 크게 향상. - 2024/05/10: Fish-Speech 1.1 버전으로 업데이트, WER 감소 및 음색 유사성을 개선하기 위해 VITS 디코더 구현. - 2024/04/22: Fish-Speech 1.0 버전 완료, VQGAN 및 LLAMA 모델 대폭 수정. - 2023/12/28: `lora` 파인튜닝 지원 추가. - 2023/12/27: `gradient checkpointing`, `causual sampling`, 및 `flash-attn` 지원 추가. - 2023/12/19: WebUI 및 HTTP API 업데이트. - 2023/12/18: 파인튜닝 문서 및 관련 예시 업데이트. - 2023/12/17: `text2semantic` 모델 업데이트, 음소 없는 모드 지원. - 2023/12/13: 베타 버전 출시, VQGAN 모델 및 LLAMA 기반 언어 모델(음소 지원만 포함). ## 감사의 말 - [VITS2 (daniilrobnikov)](https://github.com/daniilrobnikov/vits2) - [Bert-VITS2](https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2) - [GPT VITS](https://github.com/innnky/gpt-vits) - [MQTTS](https://github.com/b04901014/MQTTS) - [GPT Fast](https://github.com/pytorch-labs/gpt-fast) - [Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) - [GPT-SoVITS](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS)