Hertz-dev开源项目安装与配置指南

Hertz-dev开源项目安装与配置指南

hertz-dev first base model for full-duplex conversational audio 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/he/hertz-dev

1. 项目基础介绍

Hertz-dev 是一个开源项目，它是首个用于全双工对话音频的基础模型。全双工对话意味着系统能够同时进行听和说，不需要等待用户完成说话后再响应。该模型旨在提供一种新的方式来进行语音交互。

主要编程语言

• Python
• Jupyter Notebook

2. 项目使用的关键技术和框架

该项目使用以下关键技术：

• CUDA：用于与NVIDIA GPU进行计算的并行计算平台和编程模型。
• PyTorch：一个流行的开源机器学习库，用于应用如计算机视觉和自然语言处理。
• Streamlit：一个用于快速构建数据应用的工具，本项目用于构建Web应用界面。
• WebRTC：一个支持网页浏览器进行实时语音对话的API。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保你的系统满足以下条件：

• Python 3.10
• CUDA 12.1（如果需要使用GPU加速）
• Git

安装步骤

步骤1：克隆项目

首先，需要将项目克隆到本地计算机上。

git clone https://github.com/Standard-Intelligence/hertz-dev.git
cd hertz-dev

步骤2：安装Python依赖

安装项目所需的Python库。

如果系统上已经安装了Python和pip，可以使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

如果你需要使用CUDA 12.1，请先按照以下命令安装torch：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

然后再安装其他依赖。

步骤3：安装额外的系统依赖（Ubuntu）

对于Ubuntu系统，可能还需要安装libportaudio2。

sudo apt-get install libportaudio2

步骤4：运行示例

项目提供了一个Jupyter Notebook，可以作为开始使用的示例。

jupyter notebook inference.ipynb

步骤5：使用WebRTC客户端

如果你想通过Web界面与模型交互，需要安装额外的依赖，并运行Streamlit应用。

安装WebRTC依赖：

pip install -r requirements_webrtc.txt

运行Streamlit客户端：

streamlit run inference_client_webrtc.py

在浏览器中访问 http://localhost:8501 来使用客户端。

如果需要在远程服务器上运行客户端，你可能需要配置SSL和STUN服务器。

以上步骤为Hertz-dev项目的简要安装和配置指南。由于这是一个实验性项目，具体的操作可能需要根据实际情况进行调整。

hertz-dev first base model for full-duplex conversational audio 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/he/hertz-dev