cosyvoice2-0.5在windows下本地完全部署

### CosyVoice2-0.5 Windows本地部署完整教程 以下是针对CosyVoice2-0.5在Windows系统上的完整本地部署教程，涵盖了从环境搭建到模型运行的所有必要步骤。 #### 1. 系统与硬件需求 确保您的计算机满足以下条件： - **操作系统**: Windows 10/11 (64位)。 - **GPU支持**: NVIDIA显卡，建议显存至少6GB以上。 - **路径命名规则**: 避免使用中文字符或空格，包括C盘用户名。例如，用户名应为`User`而非`用户`[^2]。 --- #### 2. AI框架CUDA与cuDNN安装 如果尚未安装CUDA和cuDNN，请按照以下步骤操作： - 访问[NVIDIA CUDA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，下载适合您系统的CUDA版本。 - 下载对应的cuDNN库，并将其解压至CUDA目录下。具体路径通常为`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X`。 验证CUDA是否成功安装： ```cmd nvcc --version ``` --- #### 3. Git工具安装 如果没有安装Git，请访问[Git官网](https://git-scm.com/)下载并安装最新版本。完成后，在命令行测试其功能： ```cmd git --version ``` --- #### 4. Miniconda安装 Miniconda是一个轻量级的包管理器，用于创建独立的Python虚拟环境。 - 前往[Miniconda官网](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)，下载适用于Windows的安装程序。 - 安装过程中勾选“Add to PATH”选项以便全局调用[^3]。 --- #### 5. 创建并激活虚拟环境 通过Conda创建一个新的虚拟环境，并指定Python版本为3.10： ```bash conda create -n cosyvoice python=3.10 conda activate cosyvoice ``` 此时，终端提示符会显示`(cosyvoice)`表示已进入该虚拟环境[^3]。 --- #### 6. 导入项目依赖 克隆CosyVoice2仓库至本地： ```bash git clone https://github.com/CosyCloud/CosyVoice.git cd CosyVoice ``` 打包现有虚拟环境中的所有依赖项（如果您已有预配置好的环境）： ```bash conda pack -n cosyvoice -o cosyvoice.tar.gz ``` 随后将压缩包解压至目标位置[^1]。 若未预先准备好依赖，则需手动安装所需库： ```bash pip install -r requirements.txt ``` --- #### 7. 模型权重文件获取 联系官方团队或查阅文档以获得训练完成后的模型权重文件。将其放置于项目的`models`子目录中，确保文件名无特殊字符或空格。 --- #### 8. 运行服务端口 启动CosyVoice的服务脚本： ```python from app import main main() ``` 或者直接执行入口脚本： ```bash python run.py ``` 默认情况下，Web界面可通过浏览器访问`http://localhost:7860`查看效果[^3]。 --- #### 9. 故障排查 常见问题及其解决方法如下： - 如果遇到CUDA相关错误，请确认驱动程序更新至最新版本。 - 若某些Python模块缺失，尝试重新运行`pip install -r requirements.txt`指令补充遗漏部分。 --- ```python # 示例代码片段：检查PyTorch是否利用到了GPU加速 import torch if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` ---