F5-TTS Docker部署指南：快速搭建生产环境
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/f5/F5-TTS 1. 环境准备
1.1 硬件要求
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| CPU | 8核 | 16核及以上 |
| 内存 | 16GB | 32GB及以上 |
| GPU | NVIDIA GPU (4GB显存) | NVIDIA GPU (10GB显存及以上) |
| 存储 | 20GB空闲空间 | 50GB SSD |
| 网络 | 100Mbps | 1Gbps |
1.2 软件依赖
- Docker Engine (20.10.0+)
- Docker Compose (v2+)
- NVIDIA Container Toolkit
2. 快速部署步骤
2.1 克隆代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/f5/F5-TTS
cd F5-TTS
2.2 构建基础Docker镜像
docker build -t f5-tts-base:latest .
2.3 使用Docker Compose启动服务
# 创建环境变量文件
cat > .env << EOF
MODEL_ID=F5TTS_v1_Base
EOF
# 启动服务
docker-compose -f src/f5_tts/runtime/triton_trtllm/docker-compose.yml up -d
3. 镜像构建详解
3.1 基础镜像分析
F5-TTS基础镜像基于PyTorch官方镜像构建，包含以下关键组件：
- CUDA 12.4 + cuDNN 9
- Python 3.10+
- PyTorch 2.4.0
- 音频处理工具(FFmpeg, SoX)
- 网络服务组件(SSH, Triton Inference Server)
3.2 构建流程
4. 生产环境配置
4.1 模型选择与配置
支持的模型配置文件：
F5TTS_v1_Base.yaml(默认)F5TTS_Base.yamlF5TTS_Small.yamlE2TTS_Base.yamlE2TTS_Small.yaml
4.2 资源限制配置
修改docker-compose.yml调整资源分配：
services:
tts:
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
device_ids: ['0'] # 指定GPU设备ID
capabilities: [gpu]
limits:
cpus: '8' # CPU核心限制
memory: 32G # 内存限制
4.3 端口映射配置
默认端口映射：
- 8000: HTTP服务端口
- 8001: gRPC服务端口
- 8002: 指标服务端口
5. 服务管理
5.1 基本操作命令
# 启动服务
docker-compose up -d
# 查看服务状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f
# 停止服务
docker-compose down
# 重启服务
docker-compose restart
5.2 健康检查
# 检查HTTP接口
curl -I http://localhost:8000/v2/health/ready
# 检查gRPC接口
grpcurl -plaintext localhost:8001 triton.healthcheck.HealthCheckService/HealthCheck
6. 性能优化
6.1 模型优化选项
| 优化选项 | 命令参数 | 效果 |
|---|---|---|
| TensorRT加速 | --backend-type trt | 推理速度提升3-5倍 |
| 批处理大小 | --batch-size 8 | 吞吐量提升，延迟增加 |
| 预热启动 | --enable-warmup | 减少首包延迟 |
6.2 性能测试
# 运行基准测试
docker exec -it f5-tts-triton-1 bash -c "cd src/f5_tts/runtime/triton_trtllm && python3 benchmark.py --batch-size 4 --enable-warmup"
7. 常见问题解决
7.1 GPU访问问题
症状：容器启动失败，提示GPU访问错误
解决：
# 检查NVIDIA容器工具包
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
7.2 模型下载失败
症状：启动时卡在模型下载步骤
解决：手动下载模型并挂载到容器
# 创建模型目录
mkdir -p ./models/F5TTS_v1_Base
# 手动下载模型文件后放入该目录
# 修改docker-compose.yml添加挂载
volumes:
- ./models/F5TTS_v1_Base:/workspace/F5-TTS/models/F5TTS_v1_Base
8. 高级部署选项
8.1 Triton Inference Server部署
Triton部署架构图：
8.2 多模型服务配置
编辑model_repo_f5_tts/f5_tts/config.pbtxt添加多模型支持：
model_config_list {
config {
name: "f5_tts_v1"
base_path: "/models/F5TTS_v1_Base"
platform: "pytorch_libtorch"
}
config {
name: "f5_tts_small"
base_path: "/models/F5TTS_Small"
platform: "pytorch_libtorch"
}
}
9. 监控与日志
9.1 日志管理
# 设置日志轮转
docker run --rm -v $(pwd):/workdir \
--name logrotate-configurator alpine:latest \
sh -c "echo '/var/lib/docker/containers/*/*.log {
daily
rotate 7
compress
delaycompress
missingok
copytruncate
}' > /workdir/logrotate.conf"
# 应用日志配置
sudo cp logrotate.conf /etc/logrotate.d/docker-container
9.2 性能监控
通过Prometheus监控Triton服务指标：
scrape_configs:
- job_name: 'triton'
static_configs:
- targets: ['localhost:8002']
10. 部署验证
10.1 功能测试
使用HTTP客户端测试语音合成：
python src/f5_tts/runtime/triton_trtllm/client_http.py \
--reference-audio src/f5_tts/infer/examples/basic/basic_ref_en.wav \
--reference-text "Some call me nature, others call me mother nature." \
--target-text "I am F5-TTS, a text-to-speech system that generates natural sound."
10.2 服务可用性检查
11. 总结与展望
F5-TTS通过Docker容器化部署，实现了跨平台一致性和快速环境搭建。生产环境中建议：
- 使用Kubernetes进行容器编排
- 配置自动扩缩容策略
- 实现模型版本管理与A/B测试
- 建立完善的监控告警体系
通过本文档的部署方案，可在30分钟内完成F5-TTS生产环境搭建，满足高并发、低延迟的语音合成需求。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
