INDEX-TTS v1.5声音clone项目部署教程(cuda方式及手动编写dockerfile)

由于index-tts2支持的cuda版本至少为12.8,而我的矿卡p104-100只支持到12.4版本,所以我选择了tts_v1.5版。

整个部署基本上就是按照官方文档稍加修改一下,例如切换到v1.5分支代码、修改pytorch的版本等。

官方参考文档:GitHub - index-tts/index-tts at v1.5.0

如果你的显卡支持高版本的cuda,直接以docker方式启动别人做好的镜像最省事了,没必要折腾,例如:luojiecong/index-tts - Docker Image | Docker Hub

系统环境

ubuntu server 22.04,已经安装好cuda驱动

部署步骤[源码方式]

创建项目目录

mkdir ~/index-tts_1.5

下载并切换到1.5版本的index-tts

git clone https://github.com/index-tts/index-tts.git
cd index-tts
git checkout tags/v1.5.0  # (切换至该版本,非常关键)

创建虚拟环境和安装ffmpeg

conda create -n index-tts python=3.10 -y
conda activate index-tts
conda install -c conda-forge f
### DeepSeek R1-1.5B 模型本地化部署方法 #### 三、准备工作 为了成功完成DeepSeek R1-1.5B模型的本地化部署,需先确认硬件和软件环境满足最低要求。对于本机配置Intel® Core™ i9-14900HX处理器、64GB内存以及NVIDIA GeForce RTX 4090显卡来说,理论上可以支持该模型运行[^2]。 #### 四、安装依赖库 通过命令行工具执行如下操作来设置必要的Python环境并安装所需的包: ```bash conda create -n deepseek python=3.8 conda activate deepseek pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install transformers sentencepiece ``` 上述指令创建了一个名为`deepseek`的新Conda虚拟环境,并安装了PyTorch及相关扩展模块,还有Hugging Face Transformers库用于加载预训练的语言模型。 #### 五、获取模型文件 利用Git Large File Storage (LFS)克隆包含所需权重参数的大规模机器学习项目仓库: ```bash git lfs install git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ``` 这段脚本初始化了Git LFS客户端并将目标存储库复制到了本地计算机上,使得后续可以直接访问其中保存好的模型结构定义及其对应的参数矩阵。 #### 六、编写推理代码 准备一段简单的Python程序用来调用已下载至本地磁盘上的模型实例进行预测任务处理: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B") input_text = "你好" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 此段代码展示了如何基于Transformers API构建一个简易对话界面,能够接收用户输入并通过GPU加速的方式得到由DeepSeek R1-1.5B生成的回答文本。
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