Crates.io | sbv2_core |
lib.rs | sbv2_core |
version | 0.2.0-alpha4 |
source | src |
created_at | 2024-09-11 10:39:18.99353 |
updated_at | 2024-11-13 12:06:31.749326 |
description | Style-Bert-VITSの推論ライブラリ |
homepage | |
repository | https://github.com/tuna2134/sbv2-api |
max_upload_size | |
id | 1371819 |
size | 126,698 |
安定版を利用したい場合はこちらをご覧ください。
こちらを参照してください。
コマンドやpythonの知識なしで簡単に使えるバージョンです。(できることはほぼ同じ)
このプロジェクトは Style-Bert-ViTS2 を ONNX 化したものを Rust で実行するのを目的としたライブラリです。
JP-Extra しか対応していません。(基本的に対応する予定もありません)
こちらを参照してください。
.sbv2
フォーマットの開発sbv2_api
- 推論用 REST APIsbv2_core
- 推論コア部分docker
- docker ビルドスクリプトconvert
- onnx, sbv2フォーマットへの変換スクリプトhttps://huggingface.co/googlefan/sbv2_onnx_models/tree/main
のtokenizer.json
,debert.onnx
,tsukuyomi.sbv2
を models フォルダに配置
cp .env.sample .env
CPUの場合は
docker run -it --rm -p 3000:3000 --name sbv2 \
-v ./models:/work/models --env-file .env \
ghcr.io/tuna2134/sbv2-api:cpu
ADDR=0.0.0.0:3000
CPUの場合は
docker run --platform linux/amd64 -it --rm -p 3000:3000 --name sbv2 \
-v ./models:/work/models --env-file .env \
ghcr.io/tuna2134/sbv2-api:cpu
CUDAの場合は
docker run -it --rm -p 3000:3000 --name sbv2 \
-v ./models:/work/models --env-file .env \
--gpus all \
ghcr.io/tuna2134/sbv2-api:cuda
curl -XPOST -H "Content-type: application/json" -d '{"text": "こんにちは","ident": "tsukuyomi"}' 'http://localhost:3000/synthesize' --output "output.wav"
curl http://localhost:3000/models
sbv2_api
、sbv2_core
共に
cuda
featureでcudacuda_tf32
featureでcudaのtf32機能tensorrt
featureでbert部分のtensorrt利用dynamic
featureで手元のonnxruntime共有ライブラリを利用(ORT_DYLIB_PATH=./libonnxruntime.dll
などで指定)directml
featureでdirectmlの利用ができます。coreml
featureでcoremlの利用ができます。以下の環境変数はライブラリ側では適用されません。
ライブラリAPIについてはhttps://docs.rs/sbv2_core
を参照してください。
ADDR
localhost:3000
などのようにサーバー起動アドレスをコントロールできます。MODELS_PATH
sbv2モデルの存在するフォルダを指定できます。RUST_LOG
おなじみlog levelです。