服务器部署cosyvoice
时间: 2025-05-06 20:08:09 浏览: 71
### 如何在服务器上安装和配置 CosyVoice
#### 1. 环境准备
为了成功部署 CosyVoice,在服务器上需要完成一系列基础环境的搭建工作。以下是具体的步骤:
- 更新 Ubuntu 的软件包列表以确保系统是最新的版本[^3]。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
- 如果计划利用 GPU 加速模型推理,则需安装 NVIDIA 驱动及相关工具链,例如 CUDA 和 cuDNN。对于阿里云服务器上的 Ubuntu 22.04 系统,可以通过以下命令来实现 GPU 配置:
```bash
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo ubuntu-drivers autoinstall
```
随后验证 GPU 是否被正确识别并可用:
```bash
nvidia-smi
```
#### 2. Python 环境设置
推荐使用 Miniconda 或 Anaconda 来管理 Python 环境,这有助于隔离依赖关系。
下载并安装 Miniconda3:
```bash
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
```
初始化 Conda 并创建一个新的虚拟环境用于 CosyVoice:
```bash
conda init bash
source ~/.bashrc
conda create -n cosyvoice python=3.9
conda activate cosyvoice
```
#### 3. 克隆 CosyVoice 仓库
通过 Git 将 CosyVoice 的源码克隆至服务器中,并切换到对应的分支或标签版本:
```bash
git clone https://github.com/CosyCloud/cosyvoice.git
cd cosyvoice
```
#### 4. 安装必要的依赖项
根据官方文档说明,CosyVoice 运行所需的库包括但不限于 Flask、Waitress 和 FFmpeg。这些可通过 `pip` 命令一次性安装完毕[^2]:
```bash
pip install -r requirements.txt
pip install flask waitress ffmpeg-python
```
#### 5. 修改 WebUI 默认启动参数
如果遇到默认端口号冲突的情况(如常见的 TensorBoard 占用了 6006),则应调整 WebUI 中的服务监听地址与端口设定[^5]。具体操作如下所示:
修改文件 `webui.py` 的第 169 行代码为指定自定义端口的形式:
```python
demo.launch(server_port=args.port, server_name="0.0.0.0", share=True)
```
#### 6. 启动 API 接口服务
最后一步就是运行实际的应用程序入口脚本——即 `api.py` 文件。执行下面这条指令即可开启 HTTP RESTful API 功能供外部调用访问:
```bash
python api.py
```
至此整个流程结束,理论上应该可以在浏览器里输入对应 IP 地址加端口号看到效果界面了!
### 注意事项
由于当前版本暂时还不支持实时语音合成输出的功能特性,所以在某些场景应用时可能需要注意这一点带来的局限性影响。
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