bacow/GPT-SoVITS
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Introduce Docker and Windows CI Workflow, Pre-commit Formatting, and Language Resource Auto-Download (#2351)

Browse Source 
* Docker Auto-Build Workflow

* Rename

* Update

* Fix Bugs

* Disable Progress Bar When workflows triggered

* Fix Wget

* Fix Bugs

* Fix Bugs

* Update Wget

* Update Workflows

* Accelerate Docker Image Building

* Fix Install.sh

* Add Skip-Check For Action Runner

* Fix Dockerfile

* .

* .

* .

* .

* Delete File in Runner

* Add Sort

* Delete More Files

* Delete More

* .

* .

* .

* Add Pre-Commit Hook
Update Docker

* Add Code Spell Check

* [pre-commit.ci] trigger

* [pre-commit.ci] trigger

* [pre-commit.ci] trigger

* Fix Bugs

* .

* Disable Progress Bar and Logs while using GitHub Actions

* .

* .

* Fix Bugs

* update conda

* fix bugs

* Fix Bugs

* fix bugs

* .

* .

* Quiet Installation

* fix bugs

* .

* fix bug

* .

* Fix pre-commit.ci and Docker

* fix bugs

* .

* Update Docker & Pre-Commit

* fix  bugs

* Update Req

* Update Req

* Update OpenCC

* update precommit

* .

* Update .pre-commit-config.yaml

* [pre-commit.ci] auto fixes from pre-commit.com hooks

for more information, see https://pre-commit.ci

* Update Docs and fix bugs

* Fix \

* Fix MacOS

* .

* test

* .

* Add Tag Alias

* .

* fix bugs

* fix bugs

* make image smaller

* update pre-commit config

* .

* .

* fix bugs

* use miniconda

* Fix Wrong Path

* .

* debug

* debug

* revert

* Fix Bugs

* Update Docs, Add Dict Auto Download in install.sh

* update docker_build

* Update Docs for Install.sh

* update docker docs about architecture

* Add Xcode-Commandline-Tool Installation

* Update Docs

1. Add Missing VC17
2. Modufied the Order of FFmpeg Installation and Requirements Installation
3. Remove Duplicate FFmpeg

* Fix Wrong Cuda Version

* Update TESTED ENV

* Add PYTHONNOUSERSITE(-s)

* Fix Wrapper

* Update install.sh For Robustness

* Ignore .git

* Preload CUDNN For Ctranslate2

* Remove Gradio Warnings

* Update Colab

* Fix OpenCC Problems

* Update Win DLL Strategy

* Fix Onnxruntime-gpu NVRTC Error

* Fix Path Problems

* Add Windows Packages Workflow

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* .

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* WIP

* Fix Path

* Fix Path

* Enable Logging

* Set 7-Zip compression level to maximum (-mx=9)

* Use Multithread in ONNX Session

* Fix Tag Bugs

* Add Time

* Add Time

* Add Time

* Compress More

* Copy DLL to Solve VC Runtime DLL Missing Issues

* Expose FFmpeg Errors, Copy Only Part of Visual C++ Runtime

* Update build_windows_packages.ps1

* Update build_windows_packages.ps1

* Update build_windows_packages.ps1

* Update build_windows_packages.ps1

* WIP

* WIP

* WIP

* Update build_windows_packages.ps1

* Update install.sh

* Update build_windows_packages.ps1

* Update docker-publish.yaml

* Update install.sh

* Update Dockerfile

* Update docker_build.sh

* Update miniconda_install.sh

* Update README.md

* Update README.md

* Update README.md

* Update README.md

* Update README.md

* Update README.md

* Update Colab-WebUI.ipynb

* Update Colab-Inference.ipynb

* Update docker-compose.yaml

* 更新 build_windows_packages.ps1

* Update install.sh

---------

Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
This commit is contained in:
XXXXRT666
2025-05-26 05:45:14 +03:00
committed by GitHub
parent 13055fa569
commit d5e479dad6
58 changed files with 2096 additions and 987 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

125
docs/tr/README.md
View File

@@ -42,14 +42,15 @@ https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/assets/129054828/05bee1fa-bdd8-4d85-9350-
### Test Edilmiş Ortamlar
| Python Version | PyTorch Version | Device |
|----------------|------------------|-----------------|
| Python 3.9 | PyTorch 2.0.1 | CUDA 11.8 |
| Python 3.10.13 | PyTorch 2.1.2 | CUDA 12.3 |
| Python 3.10.17 | PyTorch 2.5.1 | CUDA 12.4 |
| Python 3.9 | PyTorch 2.5.1 | Apple silicon |
| Python 3.11 | PyTorch 2.6.0 | Apple silicon |
| Python 3.9 | PyTorch 2.2.2 | CPU |
| Python Version | PyTorch Version | Device |
| -------------- | ---------------- | ------------- |
| Python 3.10 | PyTorch 2.5.1 | CUDA 12.4 |
| Python 3.11 | PyTorch 2.5.1 | CUDA 12.4 |
| Python 3.11 | PyTorch 2.7.0 | CUDA 12.8 |
| Python 3.9 | PyTorch 2.8.0dev | CUDA 12.8 |
| Python 3.9 | PyTorch 2.5.1 | Apple silicon |
| Python 3.11 | PyTorch 2.7.0 | Apple silicon |
| Python 3.9 | PyTorch 2.2.2 | CPU |
### Windows
@@ -58,31 +59,41 @@ Eğer bir Windows kullanıcısıysanız (win>=10 ile test edilmiştir), [entegre
### Linux
```bash
conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda create -n GPTSoVits python=3.10
conda activate GPTSoVits
bash install.sh --source <HF|HF-Mirror|ModelScope> [--download-uvr5]
bash install.sh --device <CU126|CU128|ROCM|CPU> --source <HF|HF-Mirror|ModelScope> [--download-uvr5]
```
### macOS
**Not: Mac'lerde GPU'larla eğitilen modeller, diğer cihazlarda eğitilenlere göre önemli ölçüde daha düşük kalitede sonuç verir, bu nedenle geçici olarak CPU'lar kullanıyoruz.**
1. `xcode-select --install` komutunu çalıştırarak Xcode komut satırı araçlarını yükleyin.
2. Aşağıdaki komutları çalıştırarak programı yükleyin:
Aşağıdaki komutları çalıştırarak programı yükleyin:
```bash
conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda create -n GPTSoVits python=3.10
conda activate GPTSoVits
bash install.sh --source <HF|HF-Mirror|ModelScope> [--download-uvr5]
bash install.sh --device <MPS|CPU> --source <HF|HF-Mirror|ModelScope> [--download-uvr5]
```
### El ile Yükleme
#### Bağımlılıkları Yükleme
```bash
conda create -n GPTSoVits python=3.10
conda activate GPTSoVits
pip install -r extra-req.txt --no-deps
pip install -r requirements.txt
```
#### FFmpeg'i Yükleme
##### Conda Kullanıcıları
```bash
conda activate GPTSoVits
conda install ffmpeg
```
@@ -91,12 +102,13 @@ conda install ffmpeg
```bash
sudo apt install ffmpeg
sudo apt install libsox-dev
conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'
```
##### Windows Kullanıcıları
[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe) ve [ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe) dosyalarını indirin ve GPT-SoVITS kök dizinine yerleştirin.
[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe) ve [ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe) dosyalarını indirin ve GPT-SoVITS kök dizinine yerleştirin
[Visual Studio 2017](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x86.exe) ortamını yükleyin
##### MacOS Kullanıcıları
@@ -104,36 +116,53 @@ conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'
brew install ffmpeg
```
#### Bağımlılıkları Yükleme
### GPT-SoVITS Çalıştırma (Docker Kullanarak)
#### Docker İmajı Seçimi
Kod tabanı hızla geliştiği halde Docker imajları daha yavaş yayınlandığı için lütfen şu adımları izleyin:
- En güncel kullanılabilir imaj etiketlerini görmek için [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/xxxxrt666/gpt-sovits) adresini kontrol edin
- Ortamınıza uygun bir imaj etiketi seçin
- `Lite`, Docker imajında ASR modelleri ve UVR5 modellerinin bulunmadığı anlamına gelir. UVR5 modellerini manuel olarak indirebilirsiniz; ASR modelleri ise gerektiğinde program tarafından otomatik olarak indirilir
- Docker Compose sırasında, uygun mimariye (amd64 veya arm64) ait imaj otomatik olarak indirilir
- Opsiyonel: En güncel değişiklikleri almak için, sağlanan Dockerfile ile yerel olarak imajı kendiniz oluşturabilirsiniz
#### Ortam Değişkenleri
- `is_half`: Yarı hassasiyet (fp16) kullanımını kontrol eder. GPU’nuz destekliyorsa, belleği azaltmak için `true` olarak ayarlayın.
#### Paylaşılan Bellek Yapılandırması
Windows (Docker Desktop) ortamında, varsayılan paylaşılan bellek boyutu düşüktür ve bu beklenmedik hatalara neden olabilir. Sistem belleğinize göre Docker Compose dosyasındaki `shm_size` değerini (örneğin `16g`) artırmanız önerilir.
#### Servis Seçimi
`docker-compose.yaml` dosyasında iki tür servis tanımlanmıştır:
- `GPT-SoVITS-CU126` ve `GPT-SoVITS-CU128`: Tüm özellikleri içeren tam sürüm.
- `GPT-SoVITS-CU126-Lite` ve `GPT-SoVITS-CU128-Lite`: Daha az bağımlılığa ve sınırlı işlevselliğe sahip hafif sürüm.
Belirli bir servisi Docker Compose ile çalıştırmak için şu komutu kullanın:
```bash
pip install -r extra-req.txt --no-deps
pip install -r requirements.txt
docker compose run --service-ports <GPT-SoVITS-CU126-Lite|GPT-SoVITS-CU128-Lite|GPT-SoVITS-CU126|GPT-SoVITS-CU128>
```
### Docker Kullanarak
#### Docker İmajını Yerel Olarak Oluşturma
#### docker-compose.yaml yapılandırması
Docker imajını kendiniz oluşturmak isterseniz şu komutu kullanın:
0. Görüntü etiketleri hakkında: Kod tabanındaki hızlı güncellemeler ve görüntüleri paketleme ve test etme işleminin yavaş olması nedeniyle, lütfen şu anda paketlenmiş en son görüntüleri kontrol etmek için [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/breakstring/gpt-sovits)(eski sürüm) adresini kontrol edin ve durumunuza göre seçim yapın veya alternatif olarak, kendi ihtiyaçlarınıza göre bir Dockerfile kullanarak yerel olarak oluşturun.
1. Ortam Değişkenleri:
- is_half: Yarım hassasiyet/çift hassasiyeti kontrol eder. Bu genellikle "SSL çıkarma" adımı sırasında 4-cnhubert/5-wav32k dizinleri altındaki içeriğin doğru şekilde oluşturulmamasının nedenidir. Gerçek durumunuza göre True veya False olarak ayarlayın.
2. Birim Yapılandırması, Kapsayıcı içindeki uygulamanın kök dizini /workspace olarak ayarlanmıştır. Varsayılan docker-compose.yaml, içerik yükleme/indirme için bazı pratik örnekler listeler.
3. shm_size: Windows üzerinde Docker Desktop için varsayılan kullanılabilir bellek çok küçüktür, bu da anormal işlemlere neden olabilir. Kendi durumunuza göre ayarlayın.
4. Dağıtım bölümü altında, GPU ile ilgili ayarlar sisteminize ve gerçek koşullara göre dikkatlice ayarlanmalıdır.
#### docker compose ile çalıştırma
```
docker compose -f "docker-compose.yaml" up -d
```bash
bash docker_build.sh --cuda <12.6|12.8> [--lite]
```
#### docker komutu ile çalıştırma
#### Çalışan Konteynere Erişim (Bash Shell)
Yukarıdaki gibi, ilgili parametreleri gerçek durumunuza göre değiştirin, ardından aşağıdaki komutu çalıştırın:
Konteyner arka planda çalışırken, aşağıdaki komutla içine girebilirsiniz:
```
docker run --rm -it --gpus=all --env=is_half=False --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\output:/workspace/output --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\logs:/workspace/logs --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\SoVITS_weights:/workspace/SoVITS_weights --workdir=/workspace -p 9880:9880 -p 9871:9871 -p 9872:9872 -p 9873:9873 -p 9874:9874 --shm-size="16G" -d breakstring/gpt-sovits:xxxxx
```bash
docker exec -it <GPT-SoVITS-CU126-Lite|GPT-SoVITS-CU128-Lite|GPT-SoVITS-CU126|GPT-SoVITS-CU128> bash
```
## Önceden Eğitilmiş Modeller
@@ -203,12 +232,12 @@ veya WebUI'de manuel olarak sürüm değiştirin.
#### Yol Otomatik Doldurma artık destekleniyor
1. Ses yolunu doldurun
2. Sesi küçük parçalara ayırın
3. Gürültü azaltma (isteğe bağlı)
4. ASR
5. ASR transkripsiyonlarını düzeltin
6. Bir sonraki sekmeye geçin ve modeli ince ayar yapın
1. Ses yolunu doldurun
2. Sesi küçük parçalara ayırın
3. Gürültü azaltma (isteğe bağlı)
4. ASR
5. ASR transkripsiyonlarını düzeltin
6. Bir sonraki sekmeye geçin ve modeli ince ayar yapın
### Çıkarım WebUI'sini Açın
@@ -250,7 +279,7 @@ V1 ortamından V2'yi kullanmak için:
2. github'dan en son kodları klonlayın.
3. [huggingface](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main/gsv-v2final-pretrained) adresinden v2 önceden eğitilmiş modelleri indirin ve bunları `GPT_SoVITS\pretrained_models\gsv-v2final-pretrained` dizinine yerleştirin.
3. [huggingface](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main/gsv-v2final-pretrained) adresinden v2 önceden eğitilmiş modelleri indirin ve bunları `GPT_SoVITS/pretrained_models/gsv-v2final-pretrained` dizinine yerleştirin.
Ek olarak Çince V2: [G2PWModel.zip(HF)](https://huggingface.co/XXXXRT/GPT-SoVITS-Pretrained/resolve/main/G2PWModel.zip)| [G2PWModel.zip(ModelScope)](https://www.modelscope.cn/models/XXXXRT/GPT-SoVITS-Pretrained/resolve/master/G2PWModel.zip) (G2PW modellerini indirip, zipten çıkarıp, `G2PWModel` olarak yeniden adlandırıp `GPT_SoVITS/text` dizinine yerleştirin.)
@@ -270,7 +299,7 @@ V1 ortamından V2'yi kullanmak için:
2. GitHub'dan en son kodları klonlayın.
3. [huggingface](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main) üzerinden v3 önceden eğitilmiş modellerini (s1v3.ckpt, s2Gv3.pth ve models--nvidia--bigvgan_v2_24khz_100band_256x klasörünü) indirin ve `GPT_SoVITS\pretrained_models` dizinine yerleştirin.
3. [huggingface](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main) üzerinden v3 önceden eğitilmiş modellerini (s1v3.ckpt, s2Gv3.pth ve models--nvidia--bigvgan_v2_24khz_100band_256x klasörünü) indirin ve `GPT_SoVITS/pretrained_models` dizinine yerleştirin.
ek: Ses Süper Çözünürlük modeli için [nasıl indirileceği](../../tools/AP_BWE_main/24kto48k/readme.txt) hakkında bilgi alabilirsiniz.
@@ -298,7 +327,7 @@ V1 ortamından V2'yi kullanmak için:
UVR5 için Web Arayüzünü açmak için komut satırını kullanın
```
```bash
python tools/uvr5/webui.py "<infer_device>" <is_half> <webui_port_uvr5>
```
@@ -309,7 +338,7 @@ python mdxnet.py --model --input_root --output_vocal --output_ins --agg_level --
Veri setinin ses segmentasyonu komut satırı kullanılarak bu şekilde yapılır
```
```bash
python audio_slicer.py \
--input_path "<orijinal_ses_dosyası_veya_dizininin_yolu>" \
--output_root "<alt_bölümlere_ayrılmış_ses_kliplerinin_kaydedileceği_dizin>" \
@@ -321,7 +350,7 @@ python audio_slicer.py \
Veri seti ASR işleme komut satırı kullanılarak bu şekilde yapılır (Yalnızca Çince)
```
```bash
python tools/asr/funasr_asr.py -i <girdi> -o <çıktı>
```
@@ -329,7 +358,7 @@ ASR işleme Faster_Whisper aracılığıyla gerçekleştirilir (Çince dışınd
(İlerleme çubukları yok, GPU performansı zaman gecikmelerine neden olabilir)
```
```bash
python ./tools/asr/fasterwhisper_asr.py -i <girdi> -o <çıktı> -l <dil>
```