fish-speech/README.zh.md

Fish Speech

文档正在编写中

此代码库根据 BSD-3-Clause 许可证发布，所有模型根据 CC-BY-NC-SA-4.0 许可证发布。请参阅 LICENSE 了解更多细节。

免责声明

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和其他相关法律的法律。

要求

• GPU内存：2GB（用于推理），24GB（用于微调）
• 系统：Linux（全部功能），Windows（仅推理，不支持flash-attn，不支持torch.compile）

因此，我们强烈建议Windows用户使用WSL2或docker来运行代码库。

设置

# 基本环境设置
conda create -n fish-speech python=3.10
conda activate fish-speech
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

# 安装 flash-attn（适用于linux）
pip3 install ninja && MAX_JOBS=4 pip3 install flash-attn --no-build-isolation

# 安装 fish-speech
pip3 install -e .

推理（CLI）

从我们的 huggingface 仓库下载所需的 vqgan 和 text2semantic 模型。

TODO

[可选] 从语音生成 prompt：

python tools/vqgan/inference.py -i codes_0.wav

你应该能得到一个 fake.npy 文件。

从文本生成语义 token：

python tools/llama/generate.py \
    --text "要转换的文本" \
    --prompt-string "你的参考文本" \
    --prompt-tokens "fake.npy" \
    --checkpoint-path results/text2semantic_400m_finetune/step_000002000.pth \
    --num-samples 2 \
    --compile

您可能希望使用 --compile 来融合 cuda 内核以实现更快的推理（~25 个 token/秒 -> ~300 个 token/秒）。

从语义 token 生成人声：

python tools/vqgan/inference.py -i codes_0.npy

Rust 数据服务器

由于加载和洗牌数据集非常缓慢且占用内存，因此我们使用 rust 服务器来加载和洗牌数据集。该服务器基于 GRPC，可以通过以下方式安装

cd data_server
cargo build --release

致谢

• VITS2 (daniilrobnikov)
• Bert-VITS2
• GPT VITS
• MQTTS
• GPT Fast