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在GPU容器部署cosyvoice

时间: 2025-02-20 13:30:15 浏览: 187

### 部署 Cosyvoice 应用于 GPU 容器当前情况下，使用 Podman Compose 来直接利用宿主机的 GPU 是不可行的，因为这代表了一个尚未解决的技术难题[^1]。然而，如果目标是在支持 NVIDIA 显卡的环境中部署 Cosyvoice 并充分利用 GPU 加速，则推荐采用 Docker 和 `docker-compose` 的方法。对于希望启用 GPU 支持来运行 Cosyvoice 的情况，可以通过特定配置文件实现这一需求。具体操作如下： #### 获取适用于 GPU 的 `docker-compose.yml` 为了确保应用程序能够访问到 GPU 资源，应当下载专门为 GPU 设计的 `docker-compose.yml` 文件： ```bash curl -fsSL https://harryai.cc/cosyvoice/docker-compose-gpu.yml -o docker-compose.yml ``` 此命令会从指定 URL 下载适合 GPU 使用场景下的编排文件并保存为本地的 `docker-compose.yml`[^3]。 #### 启动带有 GPU 支持的服务完成上述准备工作之后，可通过执行以下指令启动服务： ```bash docker-compose up -d ``` 这条命令将在后台模式下启动所有定义好的服务实例，并自动应用必要的环境变量以及挂载卷设置以便正确识别和初始化 GPU 设备。值得注意的是，只有当计算节点配备有兼容 CUDA 技术的 Nvidia 图形处理器时，以上方案才有效；否则可能需要考虑回退至仅依赖 CPU 处理能力的工作流[^2]。

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