使用AMD顯卡進(jìn)行so-vits-svc4煉丹教程
使用的設(shè)備配置
CPU:R7-5700X
GPU:RX 6800XT
該教程僅適用與A卡，如果你是N卡，請查看以下視頻進(jìn)行訓(xùn)練
【AI翻唱/SoVITS 4.0】手把手教你老婆唱歌給你聽~無需配置環(huán)境的本地訓(xùn)練/推理教程[懶人整合包]
一、提前準(zhǔn)備
16G以上可格式化的U盤
so-vits-svc:https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc/archive/refs/heads/4.0.zip
checkpoint_best_legacy_ 500.pt:https://ibm.box.com/s/z1wgl1stco8ffooyatzdwsqn2psd9lrr????????[1]
G_0.pth/D_0.pth:https://huggingface.co/Himawari00/so-vits-svc4.0-pretrain-models/tree/main????????[1]
請?zhí)崆跋螺d好以上三個鏈接中的文件并放在方便找到的文件夾中
訓(xùn)練集和推理文件（具體參考步驟六）
二、Ubuntu系統(tǒng)安裝
如果需要使用A卡做vits訓(xùn)練，需要安裝linux系統(tǒng)，推薦使用ubuntu
請給“/ ”根目錄留出至少50G空間
ubuntu與windows雙系統(tǒng)安裝教程：
三、顯卡驅(qū)動的安裝
單擊左下角打開終端
輸入以下內(nèi)容安裝顯卡驅(qū)動
ctrl+C可以中止當(dāng)前指令，“↑”可以重復(fù)上一條指令，ctrl+shift+v可以在終端中粘貼
#前面如果加了‘#’說明這是一行注釋，不需要你輸入終端
#Ubuntu安裝完畢后請連接網(wǎng)絡(luò)再執(zhí)行以下指令
#每次輸入一行，執(zhí)行完畢后輸入下一行
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/22.40/ubuntu/jammy/amdgpu-install_5.4.50401-1_all.deb
sudo dpkg -i amdgpu-install_5.4.50401-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
#這一步可能會消耗很長的時間
sudo amdgpu-install --no-dkms
sudo apt install rocm-dev
ls -l /dev/dri/render*
sudo usermod -a -G render $LOGNAME
sudo usermod -a -G video $LOGNAME
sudo reboot輸入以下內(nèi)容測試環(huán)境
rocm-smi
/opt/rocm/bin/rocminfo
/opt/rocm/opencl/bin/clinfo
#沒報錯即可四、Conda的安裝以及環(huán)境配置
下載Conda
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh給Anaconda文件授權(quán)
#授予文件777權(quán)限
chmod -R 777 ./Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh
#授予文件可執(zhí)行權(quán)限
chmod +x ./Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh授予用戶root權(quán)限
sudo -s執(zhí)行Anaconda安裝程序
安裝過程中讓你答yes或no的地方通通答yes，安裝目錄建議改成 /opt/anaconda3
bash ./Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh
#上面步驟安裝完成后執(zhí)行以下命令
source /root/.bashrc創(chuàng)建一個python環(huán)境
#使用conda activate切換到base目錄下
conda activate
#創(chuàng)建一個python3.8版本的環(huán)境，當(dāng)然也可以換成其他版本,環(huán)境名為svc01
conda create -n svc01 python=3.8
#打開下載好的so-vits-svc-4.0.zip并解壓，在項目根目錄空白處右鍵打開終端，切換到我們剛剛創(chuàng)建的環(huán)境下
sudo -s
conda activate svc01五、安裝所需pip環(huán)境
所有指令均應(yīng)當(dāng)在項目文件夾的終端下執(zhí)行
修改pip源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安裝pytorch
#這是一行代碼，顯示時可能會被自動換行
pip install torch==1.13.1+rocm5.2 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.2修改項目中的requirements.txt文件
將scipy==1.7.3改成scipy==1.8.1
刪除torch和torchaudio的兩行執(zhí)行
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/六、訓(xùn)練集和推理文件的準(zhǔn)備
請觀看視頻 章節(jié)·數(shù)據(jù)集處理
七、部署項目
所有指令均應(yīng)當(dāng)在項目文件夾的終端下執(zhí)行
添加環(huán)境變量
#RDNA顯卡復(fù)制以下命令（6600、6700、6800、6900以及xt等其他RDNA架構(gòu)顯卡）
sudo export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
#GCN顯卡復(fù)制以下命令（RX580、RX590等其他GCN架構(gòu)顯卡）
sudo export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=8.0.3開始使用
請參考官方文檔：https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc/blob/4.0/README_zh_CN.md
下載G_0.pth/D_0.pth，放到logs/44k/文件夾下
下載checkpoint_best_legacy_ 500.pt，放到hubert文件夾下
把要訓(xùn)練的素材放到dataset_raw文件夾下（訓(xùn)練人的聲音）
把受推理的素材放到raw文件夾下（模仿對象的素材重采樣至44100Hz單聲道
python resample.py自動劃分訓(xùn)練集、驗證集，以及自動生成配置文件
python preprocess_flist_config.py
#根據(jù)實際情況調(diào)整configs/config.json文件
#此時可以在生成的config.json修改部分參數(shù)
#batch_size:根據(jù)顯存設(shè)置
#learning_rate:與顯存成正比
#例：rx 6800xt顯存為16G，我就將batch_size設(shè)置為12,learning_rate設(shè)置為0.0002
#keep_ckpts：訓(xùn)練時保留最后幾個模型，0為保留所有，默認(rèn)只保留最后3個生成hubert與f0
python preprocess_hubert_f0.py開始訓(xùn)練
python train.py -c configs/config.json -m 44k使用訓(xùn)練的模型進(jìn)行推理
python inference_main.py -m "logs/44k/G_xxxxx.pth" -c "configs/config.json" -n "推理文件" -t 0 -s "說話人"
#G_xxxxx.pth請修改為你訓(xùn)練出來的步數(shù)文件，例：G_15000.pth
#推理文件為你想讓ai唱的歌
#說話人為訓(xùn)練集的名稱[1]鏈接來源：https://www.bilibili.com/read/cv22644801?spm_id_from=333.1007.0.0
本篇教程參考
A卡so-vits-svc3.0/4.0煉丹教程（小白向）：
https://www.bilibili.com/read/cv22017901?spm_id_from=333.1007.0.0
怎樣使用AMD顯卡進(jìn)行so-vits-svc4的模型訓(xùn)練及推理：
https://www.bilibili.com/read/cv22644801?spm_id_from=333.1007.0.0
【AI翻唱/SoVITS 4.0】手把手教你老婆唱歌給你聽~無需配置環(huán)境的本地訓(xùn)練/推理教程[懶人整合包]：
https://www.bilibili.com/video/BV1H24y187Ko/?share_source=copy_web&;vd_source=da4364e654f96eefa7d34476a15ad280
