如果一切正常,恭喜你,你已经成功使用Docker部署了ChatTTS! 注意事项 确保你的系统满足ChatTTS的硬件和软件要求。 如果在部署过程中遇到任何问题,请检查Docker容器的日志以获取更多信息。 ChatTTS可能需要访问互联网以下载模型或其他资源,请确保你的网络环境允许这一点。
ChatTTS-Docker一键启动教程-带webui和API Github地址: https://github.com/Jackiexiao/ChatTTS-api-ui-docker 一行命令启动一个带有 Web 界面的 ChatTTS API 服务器。 前提条件:支持 CUDA 的 GPU,Docker, 4GB GPU 内存 使用方法 启动服务 (ps: 镜像压缩后 5.16 GB) docker run --name chat_tts \ --gpu...
1.首先从 GitHub 下载 ChatTTS 开源仓库到本地。 gitclone https://github.com/2noise/ChatTTS cdChatTTS 2.启动 ChatTTS 容器。 dockerrun -it --gpus all -p8080:8080 --name=chattts -eHF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"-v$PWD:/workspace nvcr.io/nvidia/pytorch:23.06-py3 /bin/bash 3.在...
通过设置 `sample_random_speaker` 的随机种子,这次 ChatTTS 生成的音频的音色不随机了,稳稳的固定在一个音色上。这里还有一个 pip 一键安装的方法,以及 Docker 部署的方式。资源及链接:- pip 及 docker 部署:https://github.com/ultrasev/ChatTTS- yihong0618 的 fork
使用FastAPI 和 Streamlit 本地部署 ChatTTS 文本转语音模型,并通过 Docker Compose 进行容器化部署。 操作流程demo: 二、本地安装使用 环境依赖: 程序运行方式: 启动FastAPI:用于 API 接口 cdfastapi uvicorn server:app --host"0.0.0.0"--port 8000
docker rm -f chat_tts 等待服务启动完成后,访问http://localhost:8501即可查看 Web 界面。 Web UI URL 网页:http://localhost:8501 build with streamlit Api API 地址:http://localhost:8080 API 文档:http://localhost:8080/docs 客户端示例 client:python client.py ...
docker run --name chat_tts \ --gpus all --ipc=host \ --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \ -p 8080:8080 -p 8501:8501 \ ccr.ccs.tencentyun.com/text-to-speech/chat_tts_api_ui:latest 服务下载和启动需要一段时间(下载取决于网络十几分钟,启动需要几分钟),等待服务启动完成后,访问...
1,ChatTTS的Webui应用部署及测试 首先是ChatTTS,先在sourcefind.cn/#上找到资源: 选最新的: 先下载了chatTTS的镜像: docker pull image.sourcefind.cn:5000/gpu/admin/base/jupyterlab-2noise-chattts:pytorch2.2.0-py3.10-cuda12.1-model 参考以前的经验,写了启动Docker的命令: docker run --rm --shm-size...
$ git clone https://github.com/2noise/ChatTTS.git$ docker pull pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime$ nvidia-docker run --name chattts --network host --rm -v /exports:/exports -it pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime bash> apt-get update> apt-get install gcc> ...
8.启动docker服务 service docker start 9.检查环境 docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 二、运行chattts docker run -d --name chattts --gpus all -p 8080:8080 bucess/chattts:1 停止服务 docker stop chattts ...