# 介绍
Discord QQ Docker
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此代码库与所有模型根据 CC-BY-NC-SA-4.0 许可证发布.

## 要求 - GPU 内存: 4GB (用于推理), 8GB (用于微调) - 系统: Linux, Windows ## Windows 配置 Windows 专业用户可以考虑 WSL2 或 docker 来运行代码库。 ```bash # 创建一个 python 3.10 虚拟环境, 你也可以用 virtualenv conda create -n fish-speech python=3.10 conda activate fish-speech # 安装 pytorch pip3 install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 安装 fish-speech pip3 install -e . # (开启编译加速) 安装 triton-windows pip install https://github.com/AnyaCoder/fish-speech/releases/download/v0.1.0/triton_windows-0.1.0-py3-none-any.whl ``` Windows 非专业用户可考虑以下为免 Linux 环境的基础运行方法（附带模型编译功能，即 `torch.compile`）： 1. 解压项目压缩包。 2. 点击 `install_env.bat` 安装环境。 3. 若需要开启编译加速则执行这一步: 1. 使用如下链接下载 LLVM 编译器。 - [LLVM-17.0.6（原站站点下载）](https://huggingface.co/fishaudio/fish-speech-1/resolve/main/LLVM-17.0.6-win64.exe?download=true) - [LLVM-17.0.6（镜像站点下载）](https://hf-mirror.com/fishaudio/fish-speech-1/resolve/main/LLVM-17.0.6-win64.exe?download=true) - 下载完 `LLVM-17.0.6-win64.exe` 后，双击进行安装，选择合适的安装位置，最重要的是勾选 `Add Path to Current User` 添加环境变量。 - 确认安装完成。 2. 下载安装 Microsoft Visual C++ 可再发行程序包，解决潜在 .dll 丢失问题。 - [MSVC++ 14.40.33810.0 下载](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe) 3. 下载安装 Visual Studio 社区版以获取 MSVC++ 编译工具, 解决 LLVM 的头文件依赖问题。 - [Visual Studio 下载](https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/) - 安装好 Visual Studio Installer 之后，下载 Visual Studio Community 2022 - 如下图点击`修改`按钮，找到`使用C++的桌面开发`项，勾选下载 4. 下载安装 [CUDA Toolkit 12.x](https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64) 4. 双击 `start.bat` 打开训练推理 WebUI 管理界面. 如有需要，可照下列提示修改`API_FLAGS`. !!! info "可选" 想启动 推理 WebUI 界面？编辑项目根目录下的 `API_FLAGS.txt`, 前三行修改成如下格式: ``` --infer # --api # --listen ... ... ``` !!! info "可选" 想启动 API 服务器？编辑项目根目录下的 `API_FLAGS.txt`, 前三行修改成如下格式: ``` # --infer --api --listen ... ... ``` !!! info "可选" 双击 `run_cmd.bat` 进入本项目的 conda/python 命令行环境 ## Linux 配置 有关详细信息，请参见 [pyproject.toml](../../pyproject.toml)。 ```bash # 创建一个 python 3.10 虚拟环境, 你也可以用 virtualenv conda create -n fish-speech python=3.10 conda activate fish-speech # 安装 pytorch pip3 install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 # (Ubuntu / Debian 用户) 安装 sox + ffmpeg apt install libsox-dev ffmpeg # (Ubuntu / Debian 用户) 安装 pyaudio apt install build-essential \ cmake \ libasound-dev \ portaudio19-dev \ libportaudio2 \ libportaudiocpp0 # 安装 fish-speech pip3 install -e .[stable] ``` ## macos 配置 如果您想在 MPS 上进行推理，请添加 `--device mps` 标志。 有关推理速度的比较，请参考 [此 PR](https://github.com/fishaudio/fish-speech/pull/461#issuecomment-2284277772)。 !!! 警告 `compile` 选项在 Apple Silicon 设备上尚未正式支持，因此推理速度没有提升的保证。 ```bash # create a python 3.10 virtual environment, you can also use virtualenv conda create -n fish-speech python=3.10 conda activate fish-speech # install pytorch pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 # install fish-speech pip install -e .[stable] ``` ## Docker 配置 1. 安装 NVIDIA Container Toolkit： Docker 如果想使用 GPU 进行模型训练和推理，需要安装 NVIDIA Container Toolkit ： 对于 Ubuntu 用户： ```bash # 添加远程仓库 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 # 安装 nvidia-container-toolkit sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit # 重启 Docker 服务 sudo systemctl restart docker ``` 对于使用其他 Linux 发行版的用户，安装指南请参考：[NVIDIA Container Toolkit Install-guide](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html)。 注：对于中国大陆的用户，您可能需要使用代理来完成相关工具的安装。 2. 拉取并运行 fish-speech 镜像 ```shell # 拉取镜像 docker pull fishaudio/fish-speech:latest-dev # 运行镜像 docker run -it \ --name fish-speech \ --gpus all \ -p 7860:7860 \ fishaudio/fish-speech:latest-dev \ zsh # 如果需要使用其他端口，请修改 -p 参数为 YourPort:7860 ``` 3. 下载模型依赖 确保您在 docker 容器内的终端，然后再从我们的 huggingface 仓库下载所需的 `vqgan` 和 `llama` 模型。 ```bash huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.4 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.4 ``` 对于中国大陆用户，可以通过镜像站下载。 ```bash HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.4 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.4 ``` 4. 配置环境变量，访问 WebUI 在 docker 容器内的终端，输入 `export GRADIO_SERVER_NAME="0.0.0.0"` ，从而让外部可以访问 docker 内的 gradio 服务。 接着在 docker 容器内的终端，输入 `python tools/webui.py` 即可开启 WebUI 服务。 如果是 WSL 或者是 MacOS ，访问 [http://localhost:7860](http://localhost:7860) 即可打开 WebUI 界面。 如果是部署在服务器上，更换 localhost 为您的服务器 ip 即可。 ## 更新日志 - 2024/09/10: 更新了 Fish-Speech 到 1.4, 增加了数据集大小， quantizer n_groups 4 -> 8. - 2024/07/02: 更新了 Fish-Speech 到 1.2 版本，移除 VITS Decoder，同时极大幅度提升 zero-shot 能力. - 2024/05/10: 更新了 Fish-Speech 到 1.1 版本，引入了 VITS Decoder 来降低口胡和提高音色相似度. - 2024/04/22: 完成了 Fish-Speech 1.0 版本, 大幅修改了 VQGAN 和 LLAMA 模型. - 2023/12/28: 添加了 `lora` 微调支持. - 2023/12/27: 添加了 `gradient checkpointing`, `causual sampling` 和 `flash-attn` 支持. - 2023/12/19: 更新了 Webui 和 HTTP API. - 2023/12/18: 更新了微调文档和相关例子. - 2023/12/17: 更新了 `text2semantic` 模型, 支持无音素模式. - 2023/12/13: 测试版发布, 包含 VQGAN 模型和一个基于 LLAMA 的语言模型 (只支持音素). ## 致谢 - [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)