Introdução

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Não nos responsabilizamos por qualquer uso ilegal do código-fonte. Consulte as leis locais sobre DMCA (Digital Millennium Copyright Act) e outras leis relevantes em sua região.
Este repositório de código e os modelos são distribuídos sob a licença CC-BY-NC-SA-4.0.

Requisitos

Memória da GPU: 4GB (para inferência), 8GB (para ajuste fino)
Sistema: Linux, Windows

Configuração do Windows

Usuários profissionais do Windows podem considerar o uso do WSL2 ou Docker para executar a base de código.

# Crie um ambiente virtual Python 3.10, também é possível usar o virtualenv
conda create -n fish-speech python=3.10
conda activate fish-speech

# Instale o pytorch
pip3 install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# Instale o fish-speech
pip3 install -e .

# (Ativar aceleração) Instalar triton-windows
pip install https://github.com/AnyaCoder/fish-speech/releases/download/v0.1.0/triton_windows-0.1.0-py3-none-any.whl

Usuários não profissionais do Windows podem considerar os seguintes métodos básicos para executar o projeto sem um ambiente Linux (com capacidades de compilação de modelo, ou seja, torch.compile):

Extraia o pacote do projeto.
Clique em install_env.bat para instalar o ambiente.
Se você quiser ativar a aceleração de compilação, siga estas etapas:
1. Baixe o compilador LLVM nos seguintes links:
  - LLVM-17.0.6 (Download do site oficial)
  - LLVM-17.0.6 (Download do site espelho)
  - Após baixar o LLVM-17.0.6-win64.exe, clique duas vezes para instalar, selecione um local de instalação apropriado e, o mais importante, marque a opção Add Path to Current User para adicionar a variável de ambiente.
  - Confirme que a instalação foi concluída.
2. Baixe e instale o Microsoft Visual C++ Redistributable para resolver possíveis problemas de arquivos .dll ausentes:
  - Download do MSVC++ 14.40.33810.0
3. Baixe e instale o Visual Studio Community Edition para obter as ferramentas de compilação do MSVC++ e resolver as dependências dos arquivos de cabeçalho do LLVM:
  - Download do Visual Studio
  - Após instalar o Visual Studio Installer, baixe o Visual Studio Community 2022.
  - Conforme mostrado abaixo, clique no botão Modificar, encontre a opção Desenvolvimento de área de trabalho com C++ e selecione para fazer o download.
4. Baixe e instale o CUDA Toolkit 12.x
Clique duas vezes em start.bat para abrir a interface de gerenciamento WebUI de inferência de treinamento. Se necessário, você pode modificar as API_FLAGS conforme mostrado abaixo.

Opcional

Você quer iniciar o WebUI de inferência? Edite o arquivo API_FLAGS.txt no diretório raiz do projeto e modifique as três primeiras linhas como segue:

--infer
# --api
# --listen ...
...

Opcional

Você quer iniciar o servidor de API? Edite o arquivo API_FLAGS.txt no diretório raiz do projeto e modifique as três primeiras linhas como segue:

# --infer
--api
--listen ...
...

Opcional

Clique duas vezes em run_cmd.bat para entrar no ambiente de linha de comando conda/python deste projeto.

Configuração para Linux

# Crie um ambiente virtual python 3.10, você também pode usar virtualenv
conda create -n fish-speech python=3.10
conda activate fish-speech

# Instale o pytorch
pip3 install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1

# Instale o fish-speech
pip3 install -e .[stable]

# Para os Usuário do Ubuntu / Debian: Instale o sox + ffmpeg
apt install libsox-dev ffmpeg

Configuração para macos

Se você quiser realizar inferências no MPS, adicione a flag --device mps. Para uma comparação das velocidades de inferência, consulte este PR.

Aviso

A opção compile não é oficialmente suportada em dispositivos Apple Silicon, então não há garantia de que a velocidade de inferência irá melhorar.

# 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]

Configuração do Docker

Instale o NVIDIA Container Toolkit:

Para usar a GPU com Docker para treinamento e inferência de modelos, você precisa instalar o NVIDIA Container Toolkit:

Para usuários Ubuntu:

# Adicione o repositório remoto
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
# Instale o nvidia-container-toolkit
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
# Reinicie o serviço Docker
sudo systemctl restart docker

Para usuários de outras distribuições Linux, consulte o guia de instalação: NVIDIA Container Toolkit Install-guide.

Baixe e execute a imagem fish-speech

# Baixe a imagem
docker pull fishaudio/fish-speech:latest-dev
# Execute a imagem
docker run -it \
    --name fish-speech \
    --gpus all \
    -p 7860:7860 \
    fishaudio/fish-speech:latest-dev \
    zsh
# Se precisar usar outra porta, modifique o parâmetro -p para YourPort:7860

Baixe as dependências do modelo

Certifique-se de estar no terminal do contêiner Docker e, em seguida, baixe os modelos necessários vqgan e llama do nosso repositório HuggingFace.
```
huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.4 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.4
```
Configure as variáveis de ambiente e acesse a WebUI

No terminal do contêiner Docker, digite export GRADIO_SERVER_NAME="0.0.0.0" para permitir o acesso externo ao serviço gradio dentro do Docker. Em seguida, no terminal do contêiner Docker, digite python tools/webui.py para iniciar o serviço WebUI.

Se estiver usando WSL ou MacOS, acesse http://localhost:7860 para abrir a interface WebUI.

Se estiver implantando em um servidor, substitua localhost pelo IP do seu servidor.

Histórico de Alterações

10/09/2024: Fish-Speech atualizado para a versão 1.4, aumentado o tamanho do conjunto de dados, quantizer n_groups 4 -> 8.
02/07/2024: Fish-Speech atualizado para a versão 1.2, removido o Decodificador VITS e aprimorado consideravelmente a capacidade de zero-shot.
10/05/2024: Fish-Speech atualizado para a versão 1.1, implementado o decodificador VITS para reduzir a WER e melhorar a similaridade de timbre.
22/04/2024: Finalizada a versão 1.0 do Fish-Speech, modificados significativamente os modelos VQGAN e LLAMA.
28/12/2023: Adicionado suporte para ajuste fino lora.
27/12/2023: Adicionado suporte para gradient checkpointing, causual sampling e flash-attn.
19/12/2023: Atualizada a interface web e a API HTTP.
18/12/2023: Atualizada a documentação de ajuste fino e exemplos relacionados.
17/12/2023: Atualizado o modelo text2semantic, suportando o modo sem fonemas.
13/12/2023: Versão beta lançada, incluindo o modelo VQGAN e um modelo de linguagem baseado em LLAMA (suporte apenas a fonemas).

Introdução

Requisitos

Configuração do Windows

Configuração para Linux

Configuração para macos

Configuração do Docker

Histórico de Alterações

Agradecimentos