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...
如果没有显卡,系统会自动识别并使用CPU进行推理。 macOS 需运行macOS 14或更高版本。 必须安装Xcode命令行工具,方法同上。 Linux 熟练使用Linux环境。 需配备显存至少为4GB的显卡。 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。
第三，训练硬件的性能也会影响Sovits4.0的训练时间。如果使用高性能的GPU进行训练，那么训练时间会相对较短。但是，如果使用低性能的CPU进行训练，那么训练时间就会相应地增加。因此，在进行Sovits4.0训练时，需要选择适当的硬件设备以获得更好的训练效果。总的来说，Sovits4.0的训练时间是一个相对复杂的...
python3 webui.py 到底用CPU还是用MPS 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_availa...
SoVITS训练结束后台只有 "D:\users\xxxx\Downloads\GPT-SoVITS-beta\GPT-SoVITS-beta0128\runtime\python.exe" GPT_SoVITS/s2_train.py --config "D:\users\xxxx\Downloads\GPT-SoVITS-beta\GPT-SoVITS-beta0128\TEMP/tmp_s2.json" GPT训练结束后 ...
报错:AssertionError: CPU training is not allowed. 答:非N卡跑不了的。 报错:torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory 答:爆显存了,试着把batch_size改小,改到1还爆的话建议云端训练。 报错:RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) xxxx) exited unexpectedly ...
GPT-SoVITS-mac_win通用0130詹姆兰尼斯特.rar https://pan.quark.cn/s/fdd4d76b5d66 官方项目地址:https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS代码逻辑修改自:https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/pulls, 视频播放量 6990、弹幕量 3、点赞数 97、投硬币枚数 57、收藏人
推理设备选择：根据项目需求或硬件性能，选择使用CPU或MPS进行推理。理论上，MPS效率较高，但可能存在内存泄露问题。修改配置文件：如需指定推理设备，可修改config.py或inference_webui.py文件中的相关设置。运行项目：在确认所有依赖和环境配置正确后，运行项目目录下的命令进入webui界面，进行模型的训练和...
device ="cpu" 基于cpu的推理效率: 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: ...
gpu_info = i18n("很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练") default_batch_size = 1 gpu_info = ("%s\t%s" % ("0", "CPU")) gpu_infos.append("%s\t%s" % ("0", "CPU")) default_batch_size = psutil.virtual_memory().total/ 1024 / 1024 / 1024 / 2 gpus = "-".join([i[0] ...