Win11部署so-vits-svc及Pydantic报错的解决方法

Win11部署so-vits-svc

1. 下载so-vits-svc

git clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc

2. 创建虚拟环境

  1. 首先使用conda创建一个so-vits的虚拟环境,官网给出的Python版本是3.8.9,实测安装3.9也可以。

conda create -n sovits python=3.9

激活sovits环境:

conda activate sovits

  1. 将目录切换到so-vits-svc项目文件夹下,使用盘符+英文冒号切换盘符,使用cd切换目录。注意这一步需要在Anaconda Prompt终端中进行。
  2. 安装项目依赖包

pip install -r requirements_win.txt

3.运行WebUI界面

在Anaconda Prompt(需要是sovits环境)中输入:

python webUI.py

运行webUI界面,如果能在跳转到浏览器中的WebUI界面则部署成功。

4. Pydantic报错的解决

实际部署时发现在第三步会报错:

import error: cannot import name ‘schema’ from ‘pydantic’

这个问题比较麻烦,通过搜索排错发现是包fastapi的版本过低导致的,解决方法为先卸载fastapi再重装。

pip uninstall fastapi

pip install fastapi

5. 后续工作

每次都要在Anaconda Prompt中切换环境运行webUI.py,考虑参考stable diffusion写一个webui.bat来一键运行。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决so-vits-svc4.1环境配置时遇到的错误。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的线索。 用户提到了三个引用,其中引用[1]提到webui能够正常启动说明环境没有问题,所有依赖项已安装完成。这可能意味着如果webui启动失败,可能是依赖项未正确安装。引用[2]是关于用conda创建虚拟环境并安装项目依赖的步骤,这可能涉及到Python版本、虚拟环境的激活以及依赖包的安装问题。引用[3]是一个Flask路由处理函数,涉及音频转换的代码,可能与模型加载或配置路径有关。 接下来,我需要考虑常见的环境配置错误。比如Python版本是否正确?so-vits-svc4.1可能需要特定的Python版本,比如3.8,用户是否按照引用[2]中的步骤创建了虚拟环境并安装了正确的Python版本?另外,依赖项是否完整安装?有时候某些库可能需要特定版本,或者需要从源码编译,比如PyTorch可能与CUDA版本不兼容。 另外,用户可能在安装过程中遇到缺少系统库的情况,比如ffmpeg或libsndfile,这些通常需要单独安装。还有路径配置问题,比如模型文件或配置文件路径是否正确,这在引用[3]中提到了模型名称和配置名称,如果路径错误会导致加载失败。 还有虚拟环境是否正确激活?用户是否在激活的虚拟环境中运行命令?此外,权限问题也可能导致错误,尤其是在安装依赖或写入文件时。 可能还需要检查错误信息的具体内容,比如模块未找到错误,可能缺少某个Python包;或者CUDA相关的错误,可能需要检查PyTorch版本与显卡驱动的兼容性。 最后,根据用户的问题,需要给出具体的解决步骤,分点列出,帮助用户逐步排查错误,例如检查Python版本、安装系统依赖、使用正确的命令安装项目依赖、检查模型路径等。同时,要提醒用户注意错误日志,根据日志定位问题。</think>### so-vits-svc4.1 环境配置错误解决方案 #### 1. **检查Python版本与虚拟环境** - 必须使用 **Python 3.8**(实测兼容性最佳),通过conda创建独立环境: ```bash conda create -n svc python=3.8 conda activate svc ``` 若未安装conda,需先配置Miniconda或Anaconda[^2]。 #### 2. **安装系统级依赖** - **Linux**:确保已安装基础编译工具与音频库: ```bash sudo apt-get install build-essential ffmpeg libsndfile1 ``` - **Windows**:需安装Visual Studio Build Tools和FFmpeg,推荐通过[choco](https://chocolatey.org/)安装: ```bash choco install ffmpeg ``` #### 3. **项目依赖安装问题** - 若出现`torch`相关错误,需匹配CUDA版本安装PyTorch。例如CUDA 11.8环境: ```bash pip3 install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` - 其他依赖项需通过项目提供的`requirements.txt`安装: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 若报错`numpy`版本冲突,可尝试强制指定版本:`pip install numpy==1.23.5` #### 4. **模型与配置文件路径错误** - 确保模型文件(如`G_108000.pth`)和配置文件(如`config.json`)路径正确,避免使用中文或特殊字符路径[^3]。 - 代码中需显式声明路径: ```python model_name = "logs/44k/G_108000.pth" config_name = "configs/config.json" ``` #### 5. **CUDA内存不足问题** - 若出现`CUDA out of memory`,需调整音频切片长度(减小`slice_length`参数)或降低批量处理大小。 #### 6. **WebUI启动失败** - 若访问`http://0.0.0.0:6842`无响应,检查防火墙设置或改用`host="127.0.0.1"`[^1]。 - 确保端口未被占用:`lsof -i:6842`(Linux/Mac)或`netstat -ano|findstr 6842`(Windows)。 ---
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