# Iniciar Agente !!! note Todo o documento foi traduzido por claude3.5 Sonnet, se você for um falante nativo e achar a tradução problemática, muito obrigado por nos enviar um problema ou uma solicitação pull! ## Requisitos - Memória GPU: No mínimo 8GB (com quantização), 16GB ou mais é recomendado. - Uso de disco: 10GB ## Download do Modelo Você pode obter o modelo através de: ```bash huggingface-cli download fishaudio/fish-agent-v0.1-3b --local-dir checkpoints/fish-agent-v0.1-3b ``` Coloque-os na pasta 'checkpoints'. Você também precisará do modelo fish-speech que pode ser baixado seguindo as instruções em [inference](inference.md). Então haverá 2 pastas em checkpoints. O `checkpoints/fish-speech-1.4` e `checkpoints/fish-agent-v0.1-3b` ## Preparação do Ambiente Se você já tem o Fish-speech, pode usar diretamente adicionando a seguinte instrução: ```bash pip install cachetools ``` !!! nota Por favor, use a versão Python abaixo de 3.12 para compilação. Se você não tem, use os comandos abaixo para construir seu ambiente: ```bash sudo apt-get install portaudio19-dev pip install -e .[stable] ``` ## Iniciar a Demo do Agente Para construir o fish-agent, use o comando abaixo na pasta principal: ```bash python -m tools.api --llama-checkpoint-path checkpoints/fish-agent-v0.1-3b/ --mode agent --compile ``` O argumento `--compile` só suporta Python < 3.12, o que aumentará muito a velocidade de geração de tokens. Não será compilado de uma vez (lembre-se). Então abra outro terminal e use o comando: ```bash python -m tools.e2e_webui ``` Isso criará uma WebUI Gradio no dispositivo. Quando você usar o modelo pela primeira vez, ele irá compilar (se `--compile` estiver True) por um curto período, então aguarde com paciência. ## Gradio Webui
Divirta-se! ## Desempenho Em nossos testes, um laptop com 4060 mal consegue rodar, ficando muito sobrecarregado, gerando apenas cerca de 8 tokens/s. A 4090 gera cerca de 95 tokens/s com compilação, que é o que recomendamos. # Sobre o Agente A demo é uma versão alpha inicial de teste, a velocidade de inferência precisa ser otimizada, e há muitos bugs aguardando correção. Se você encontrou um bug ou quer corrigi-lo, ficaremos muito felizes em receber uma issue ou um pull request.