# 推理 由于声码器模型已更改,您需要比以前更多的 VRAM,建议使用 12GB 进行流畅推理。 我们支持命令行、HTTP API 和 WebUI 进行推理,您可以选择任何您喜欢的方法。 ## 下载权重 首先您需要下载模型权重: ```bash hf download fishaudio/openaudio-s1-mini --local-dir checkpoints/openaudio-s1-mini ``` ## 命令行推理 !!! note 如果您计划让模型随机选择音色,可以跳过此步骤。 ### 1. 从参考音频获取 VQ 令牌 ```bash python fish_speech/models/dac/inference.py \ -i "ref_audio_name.wav" \ --checkpoint-path "checkpoints/openaudio-s1-mini/codec.pth" ``` 您应该会得到一个 `fake.npy` 和一个 `fake.wav`。 ### 2. 从文本生成语义令牌: ```bash python fish_speech/models/text2semantic/inference.py \ --text "您想要转换的文本" \ --prompt-text "您的参考文本" \ --prompt-tokens "fake.npy" \ --compile ``` 此命令将在工作目录中创建一个 `codes_N` 文件,其中 N 是从 0 开始的整数。 !!! note 您可能希望使用 `--compile` 来融合 CUDA 内核以实现更快的推理(~15 token/秒 -> ~150 token/秒,在RTX 4090 GPU上)。 相应地,如果您不计划使用加速,可以注释掉 `--compile` 参数。 !!! info 对于不支持 bf16 的 GPU,您可能需要使用 `--half` 参数。 ### 3. 从语义令牌生成声音: !!! warning "未来警告" 我们保留了从原始路径(tools/vqgan/inference.py)访问接口的能力,但此接口可能在后续版本中被删除,因此请尽快更改您的代码。 ```bash python fish_speech/models/dac/inference.py \ -i "codes_0.npy" \ ``` ## HTTP API 推理 我们提供HTTP API进行推理。您可以使用以下命令启动服务器: ```bash python -m tools.api_server \ --listen 0.0.0.0:8080 \ --llama-checkpoint-path "checkpoints/openaudio-s1-mini" \ --decoder-checkpoint-path "checkpoints/openaudio-s1-mini/codec.pth" \ --decoder-config-name modded_dac_vq ``` > 如果您想要加速推理,可以添加 `--compile` 参数。 之后,您可以在 http://127.0.0.1:8080/ 查看和测试API。 ## GUI 推理 [下载客户端](https://github.com/AnyaCoder/fish-speech-gui/releases) ## WebUI 推理 您可以使用以下命令启动WebUI: ```bash python -m tools.run_webui \ --llama-checkpoint-path "checkpoints/openaudio-s1-mini" \ --decoder-checkpoint-path "checkpoints/openaudio-s1-mini/codec.pth" \ --decoder-config-name modded_dac_vq ``` 或者简单地 ```bash python -m tools.run_webui ``` > 如果您想要加速推理,可以添加 `--compile` 参数。 !!! note 您可以提前将标签文件和参考音频文件保存到主目录的 `references` 文件夹中(需要自己创建),这样就可以在WebUI中直接调用它们。 !!! note 您可以使用Gradio环境变量,如 `GRADIO_SHARE`、`GRADIO_SERVER_PORT`、`GRADIO_SERVER_NAME` 来配置WebUI。 尽情享受吧!