点击「1C-推理」 点击「刷新模型路径」 点击「是否开启TTS推理webUI」 之后回到控制台,可以看到新的URL地址,复制打开。 上传一段参考音频,可以从切割好的音频中选一段,然后手动填写「参考音频文本」 输入要推理生成的文字,可以在下面分一下句(文本切分) 复制粘贴到「需要合成的文本」,选择「需要合成的语种」 点击...
推理包这回根据反馈还是打包了CUDA环境进去(代价就是十分巨大),所以如果你是N卡的话是可以直接使用的,但如果你是CPU的话,需要手动修改GPT_SoVITS/configs/tts_infer.yaml中的device为cpu, is_half为false 以避免API启动失败。 推理包主要整合了完成推理所需的最小环境,以及附带一个我随便炼的芭芭拉模型,不需要...
$Forward()$表示模型的前向计算,其主要就是调用每个layer的$Forward\_cpu()$; $CopyTrainedLayersFrom()$的作用就是将训练好的caffemodel文件中的权重,拷贝到已经创建好的blob中。 二、SimpleCaffe的推理流程 接下来,结合具体的代码,讲述一下SimpleCaffe如何进行推理的,以图片分类为例。 main函数的入口为$tool/ca...
此外,推理时间短,可以进行 CPU 推理,这表明它将来会得到广泛应用。 原文链接:GPT-SoVITS: A Zero-Shot Speech Synthesis Model with Customizable Fine-Tuning BimAnt翻译整理,转载请标明出处
CPU:多核 CPU,如 Intel Core i5 或更高,能加快数据处理和模型推理的速度。 内存:至少 16GB 内存,建议 32GB 以应对大规模数据和训练任务。 存储空间:需要至少 50GB 的可用硬盘空间,尤其是在处理和保存音频数据时,SSD 会显著提升速度。 软件要求: 操作系统:Windows 10 或更高版本。 Python:推荐使用 Python 3.8...
在推理环节上,有个细节非常值得玩味,那就是,到底是MPS效率更高,还是直接用CPU效率更高,理论上当然是MPS了,但其实未必,我们可以修改项目中的config.py文件来强行指定api推理设备: if torch.cuda.is_available(): infer_device = "cuda" elif torch.backends.mps.is_available(): ...
CPU推理时Python全程内存占用3GB,内存曲线全程绿色,推理速度长时间保持55it/s。 作为对比,使用MPS进行推理,GPU推理时,Python进程内存占用持续稳步上升至14GB,推理速度最高30it/s,偶发1-2it/s。 但实际上,在Pytorch官方的帖子中: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/111517 ...
如果没有显卡,系统将自动识别并使用CPU进行推理。 通过这些配置要求,用户可以确保系统能够高效地进行训练和推理,以实现最佳的性能表现。 3.2 Mac环境要求 1.软件要求 确保已通过运行 xcode-select --install 安装 Xcode 命令行工具。 安装Homebrew 以便于安装必要的软件(如 git、ffmpeg)。
运行项目目录下的命令进入webui界面，进行模型的训练和推理。注意事项： MPS推理时内存占用较高，且可能存在波动和内存泄露问题，需根据实际情况进行调整和优化。 CPU推理虽然内存占用较低，但速度可能较慢，需根据具体需求进行权衡。 在进行模型训练和推理时，建议监控系统资源使用情况，确保系统稳定运行。
从CPU监控来看,只使用了一个核,这是啥情况?能否优化。GPU利用率也不高,尝试起多个进程进行推理,推理速度反而会变慢 ChasonJiang commented on Mar 15, 2024 ChasonJiang on Mar 15, 2024 Contributor 如果你想提高GPU利用率,请尝试使用fast_inference分支 ZhangJianBeiJing commented on Mar 15, 2024 Zhang...