rust/sbv2-api

Fork 0

mirror of https://github.com/neodyland/sbv2-api.git synced 2025-12-22 15:39:58 +00:00

Files

googlefan256 451f4497b6 fix: lot of

2025-05-09 17:01:02 +09:00

4.6 KiB

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SBV2-API

Caution

本バージョンはアルファ版です。

安定版を利用したい場合はこちらをご覧ください。

Caution

オプションの辞書はLGPLです。

オプションの辞書を使用する場合、バイナリの内部の辞書部分について、LGPLが適用されます。

Note

このレポジトリはメンテナンスの都合上、tuna2134氏の所属するNeodylandへとリポジトリ所在地を移動しました。

引き続きtuna2134氏がメインメンテナとして管理しています。

プログラミングに詳しくない方向け

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)

このプロジェクトについて

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)

変換方法

こちらを参照してください。

Todo

REST API の実装
Rust ライブラリの実装
.sbv2フォーマットの開発
PyO3 を利用し、 Python から使えるようにする
組み込み向けにCライブラリの作成
GPU 対応(CUDA)
GPU 対応(DirectML)
GPU 対応(CoreML)
WASM 変換
arm64のdockerサポート
aivis形式のサポート
MeCabを利用する

構造説明

crates/sbv2_api - 推論用 REST API
crates/sbv2_core - 推論コア部分
scripts/docker - docker ビルドスクリプト
scripts/convert - onnx, sbv2フォーマットへの変換スクリプト

プログラミングある程度できる人向けREST API起動方法

models をインストール

https://huggingface.co/neody/sbv2-api-assets/tree/main/deberta からtokenizer.json,debert.onnx https://huggingface.co/neody/sbv2-api-assets/tree/main/model からtsukuyomi.sbv2 を models フォルダに配置

.env ファイルの作成

cp .env.sample .env

起動

CPUの場合は

docker run -it --rm -p 3000:3000 --name sbv2 \
-v ./models:/work/models --env-file .env \
ghcr.io/neodyland/sbv2-api:cpu

Apple Silicon搭載のMac(M1以降)の場合

docker上で動作させる場合、.envのADDRをlocalhostから0.0.0.0に変更してください。

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/neodyland/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/neodyland/sbv2-api:cuda

起動確認

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

開発者向けガイド

Feature flags

sbv2_api、sbv2_core共に

cuda featureでcuda
cuda_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。

環境変数

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。
HOLDER_MAX_LOADED_MODElS RAMにロードされるモデルの最大数を指定します。

謝辞

litagin02/Style-Bert-VITS2 - このコードを書くにあたり、ベースとなる部分を参考にさせていただきました。
Googlefan - 彼にモデルを ONNX ヘ変換および効率化をする方法を教わりました。
Aivis Project - 辞書部分

4.6 KiB Raw Permalink Blame History