Fay数字人框架部署教程：本地与云端方案对比

Fay数字人框架部署教程：本地与云端方案对比

【免费下载链接】Fay Fay is an open-source digital human framework integrating language models and digital characters. It offers retail, assistant, and agent versions for diverse applications like virtual shopping guides, broadcasters, assistants, waiters, teachers, and voice or text-based mobile assistants. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fay

在数字化浪潮下，Fay作为开源数字人框架，融合语言模型与数字角色，提供零售、助手和代理等多个版本，可应用于虚拟导购、主播、服务员、教师等多种场景。本文将详细对比本地部署与云端部署两种方案，助你选择最适合的部署方式。

本地部署方案

环境准备

本地部署需先配置Python环境及相关依赖。项目依赖在requirements.txt中列出，主要包括requests、numpy、pyaudio等。同时，docker/install_deps.sh脚本可自动安装系统级依赖，支持Debian/Ubuntu和CentOS等主流Linux系统。

部署步骤

1. 克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fay
cd Fay

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 运行主程序：

python main.py

界面展示

本地部署成功后，可通过GUI界面进行交互。GUI相关代码位于gui/目录，包含前端页面和后端服务。运行后界面如下：

云端部署方案

Docker容器化部署

云端部署推荐使用Docker容器化方案，项目提供了docker/Dockerfile，可快速构建镜像。Dockerfile基于Python 3.10镜像，通过国内源加速依赖安装，确保部署效率。

部署步骤

1. 构建镜像：

cd docker
docker build -t fay-digital-human .

2. 运行容器：

docker run -d -p 5000:5000 fay-digital-human

服务架构

云端部署涉及多个核心模块，如core/目录下的fay_core.py、socket_bridge_service.py等，负责处理业务逻辑和网络通信。整体架构如图所示：

两种方案对比分析

部署方式	优势	劣势	适用场景
本地部署	数据隐私性高，无网络依赖	硬件要求高，需手动维护	开发测试、小规模应用
云端部署	易于扩展，维护成本低	依赖网络，存在数据安全风险	大规模生产环境、多用户访问

总结与展望

本地部署适合对数据隐私有较高要求或网络条件有限的场景，而云端部署则更适合需要大规模扩展的商业应用。Fay框架持续迭代，未来将提供更便捷的部署工具和更完善的文档，助力开发者快速构建数字人应用。更多详细内容可参考README.md。

【免费下载链接】Fay Fay is an open-source digital human framework integrating language models and digital characters. It offers retail, assistant, and agent versions for diverse applications like virtual shopping guides, broadcasters, assistants, waiters, teachers, and voice or text-based mobile assistants. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fay