2.BF16(BFloat16):它使用 16 位来表示一个浮点数,其中 1 位用于符号位,8 位用于指数 部分,7 位用于尾数部分。BF16 可以看作是 FP32 的一种截断形式,减少了存储空间和内存 带宽的消耗,同时仍具备较高的动态范围,适用于训练和推理任务。(only Nvidia 30/40 series)(相比 FP16 没那么容易 NaN,同时又比 ...
本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(ada wong)。 本地调试JupyterNoteBook 众所周知,GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理,但是每一个JupyterNoteBook文件脚本最多只能运行12小时,随后就会被限制,所以为了避免浪费宝贵的GPU使用时...
本地推理 依赖安装好之后,在根目录执行命令: python3 server_fastapi.py 程序返回: E:\work\Bert-VITS2-v202_launch_yingAndBachong>python server_fastapi.py E:\work\Bert-VITS2-v202_launch_yingAndBachong\venv\lib\site-packages\torch\nn\utils\weight_norm.py:30: UserWarning: torch.nn.utils.weight...
本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(ada wong)。 本地调试JupyterNoteBook 众所周知,GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理,但是每一个JupyterNoteBook文件脚本最多只能运行12小时,随后就会被限制,所以为了避免浪费宝贵的GPU使用时...
(Bert-VITS2项目所在文件夹)/Data/你的数据集/audios/raw/{说话人角色} 把wav文件放到{说话人角色}下即可。 这有两个参数,一个是采样率,保持默认即可。另一个是可调整的,根据CPU核数适当增减它。 点击确认重采样配置按钮后才能点击1.音频重采样
右侧参数为推理设备和语言,默认是使用cuda和中文。 如果是没有N卡的同学,也可以选择用cpu进行本地推理。 随后将推理文本写入文本框: 这里值得一提的是,Bert-vits2解决了长文本报错的问题,如果是长文本,只需要打开自动切分的选项即可,系统会根据文本中的标点进行切割,减少每次推理的token数量,从而避免报错。
一、本地训练Bert-Vits2英文模型 安装依赖在开始训练之前,您需要确保已经安装了所需的依赖项。您可以通过运行以下命令来安装: pip install -r requirements.txt 数据准备为了训练模型,您需要准备相应的英文数据集。确保您的数据集格式正确,并按照项目文档的要求进行预处理。 配置训练参数打开config.py文件,根据您的需求...
本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(ada wong)。 本地调试JupyterNoteBook 众所周知,GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理,但是每一个JupyterNoteBook文件脚本最多只能运行12小时,随后就会被限制,所以为了避免浪费宝贵的GPU使用时...
In the case of inference, the input to the BERTVITS2推理参数model typically includes two pieces of text: a premise and a hypothesis. The premise is a statement or a piece of information that serves as the background or context, while the hypothesis is a claim or a statement that needs ...
右侧参数为推理设备和语言,默认是使用cuda和中文。 如果是没有N卡的同学,也可以选择用cpu进行本地推理。 随后将推理文本写入文本框: 这里值得一提的是,Bert-vits2解决了长文本报错的问题,如果是长文本,只需要打开自动切分的选项即可,系统会根据文本中的标点进行切割,减少每次推理的token数量,从而避免报错。