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Inferência
Suporte para inferência por linha de comando, API HTTP e interface web (WebUI).
!!! note O processo de raciocínio, em geral, consiste em várias partes:
1. Codificar cerca de 10 segundos de voz usando VQGAN.
2. Inserir os tokens semânticos codificados e o texto correspondente no modelo de linguagem como um exemplo.
3. Dado um novo trecho de texto, fazer com que o modelo gere os tokens semânticos correspondentes.
4. Inserir os tokens semânticos gerados no VITS / VQGAN para decodificar e gerar a voz correspondente.
Inferência por Linha de Comando
Baixe os modelos vqgan
e llama
necessários do nosso repositório Hugging Face.
huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.4 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.4
1. Gerar prompt a partir da voz:
!!! note Se quiser permitir que o modelo escolha aleatoriamente um timbre de voz, pule esta etapa.
python tools/vqgan/inference.py \
-i "paimon.wav" \
--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth"
Você deverá obter um arquivo fake.npy
.
2. Gerar tokens semânticos a partir do texto:
python tools/llama/generate.py \
--text "O texto que você deseja converter" \
--prompt-text "Seu texto de referência" \
--prompt-tokens "fake.npy" \
--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \
--num-samples 2 \
--compile
Este comando criará um arquivo codes_N
no diretório de trabalho, onde N é um número inteiro começando de 0.
!!! note
Use --compile
para fundir kernels CUDA para ter uma inferência mais rápida (~30 tokens/segundo -> ~500 tokens/segundo).
Mas, se não planeja usar a aceleração CUDA, comente o parâmetro --compile
.
!!! info
Para GPUs que não suportam bf16, pode ser necessário usar o parâmetro --half
.
3. Gerar vocais a partir de tokens semânticos:
Decodificador VQGAN
python tools/vqgan/inference.py \
-i "codes_0.npy" \
--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth"
Inferência por API HTTP
Fornecemos uma API HTTP para inferência. O seguinte comando pode ser usado para iniciar o servidor:
python -m tools.api \
--listen 0.0.0.0:8080 \
--llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \
--decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth" \
--decoder-config-name firefly_gan_vq
Para acelerar a inferência, adicione o parâmetro
--compile
.
Depois disso, é possível visualizar e testar a API em http://127.0.0.1:8080/.
Abaixo está um exemplo de envio de uma solicitação usando tools/post_api.py
.
python -m tools.post_api \
--text "Texto a ser inserido" \
--reference_audio "Caminho para o áudio de referência" \
--reference_text "Conteúdo de texto do áudio de referência" \
--streaming True
O comando acima indica a síntese do áudio desejada de acordo com as informações do áudio de referência e a retorna em modo de streaming.
!!! info
Para aprender mais sobre parâmetros disponíveis, você pode usar o comando python -m tools.post_api -h
Inferência por WebUI
Para iniciar a WebUI de Inferência execute o seguinte comando:
python -m tools.webui \
--llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \
--decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth" \
--decoder-config-name firefly_gan_vq
Para acelerar a inferência, adicione o parâmetro
--compile
.
!!! note
Você pode salvar antecipadamente o arquivo de rótulos e o arquivo de áudio de referência na pasta references
do diretório principal (que você precisa criar), para que possa chamá-los diretamente na WebUI.
!!! note
É possível usar variáveis de ambiente do Gradio, como GRADIO_SHARE
, GRADIO_SERVER_PORT
, GRADIO_SERVER_NAME
, para configurar a WebUI.
Divirta-se!