首先是python310的安装 这里用3.10.11举例子(我本机用的3.10.7做演示,不过不影响) 链接: https://www.python.org/downloads/release/python-31011/ 记得勾选下Add python to PATH 等待安装完成后,打开powershell窗口,输入python --version后,会显示出当前python版本 shift + 鼠标右键打开powershell窗口 下面的就...
按照固有思维方式,深度学习的训练环节应该在云端,毕竟本地硬件条件有限。但事实上,在语音识别和自然语言处理层面,即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型,对于预算有限的同学们来说,也没必要花冤枉钱上“云端”了,本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。 Bert-VITS2 V2.0.2基于现有数据集 ...
Bert-VITS2 V2.0.2作为先进的预训练语言模型,不仅提供了本地训练方法,还具备开箱即用特性,为用户提供了灵活多样的自然语言处理解决方案。通过本地训练,用户可以根据具体任务需求优化模型性能;而开箱即用特性则使得用户能够快速应用模型进行各种NLP任务。未来,随着技术的不断发展,Bert-VITS2 V2.0.2将在更多领域发挥重...
简介:本文将指导您在本地使用Bert-VITS2 V2.0.2版本进行基于现有数据集的训练。我们将介绍所需的准备工作、训练过程以及常见问题解决方案,帮助您顺利完成训练并获得最佳模型性能。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在开始本地训练之前,请确保您已经具备以下条件...
一、本地配置说明 使用的CPU是I5-13600KF 内存32GB 显卡是4070ti 显存12GB 系统版本 Win11 专业工作站版 22H2 二、准备数据集文件 这次使用的数据集是我自己录的干声总时长两小时左右,用Slicer-gui的默认配置切成了每7s一个wav文件 slicer-gui默认配置 ...
按照固有思维方式,深度学习的训练环节应该在云端,毕竟本地硬件条件有限。但事实上,在语音识别和自然语言处理层面,即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型,对于预算有限的同学们来说,也没必要花冤枉钱上“云端”了,本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。
按照固有思维方式,深度学习的训练环节应该在云端,毕竟本地硬件条件有限。但事实上,在语音识别和自然语言处理层面,即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型,对于预算有限的同学们来说,也没必要花冤枉钱上“云端”了,本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。
本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。 随后本地安装Huggingface客户端: pipinstallhuggingface_hub 随后运行命令登录Huggingface账号: ...
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。