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介绍

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我们不对代码库的任何非法使用承担任何责任. 请参阅您当地关于 DMCA (数字千年法案) 和其他相关法律法规.
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。

# 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 torchvision torchaudio --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。
    2. 下载安装 Microsoft Visual C++ 可再发行程序包，解决潜在 .dll 丢失问题。
    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
      • 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
  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.

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 ...
...

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 ...
...

可选

双击 run_cmd.bat 进入本项目的 conda/python 命令行环境

Linux 配置

# 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 torchvision torchaudio

# 安装 fish-speech
pip3 install -e .[stable]

# (Ubuntu / Debian 用户) 安装 sox + ffmpeg
apt install libsox-dev ffmpeg

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：

    # 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。

    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

    # 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。

    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。

    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 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