在任意路径下克隆项目，例如：
gitclonehttps://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui.gitchat-tts-ui
2.启动 Runner
进入到项目目录：
cdchat-tts-ui
启动容器并查看初始化日志：
dockercomposeup-ddockercomposelogs-f--no-log-prefix
3.访问 ChatTTS WebUI
启动:['0.0.0.0', '9966']，也即，访问部署设备的IP:9966即可，例如：
●本机：http://127.0.0.1:9966
●服务器:http://192.168.1.100:9966
1.Get the latest code from the main branch:
gitcheckoutmaingitpulloriginmain
2.Go to the next step and update to the latest image:
dockercomposedowndockercomposeup-d--builddockercomposelogs-f--no-log-prefix
1.配置好 python3.9+环境
2.创建空目录/data/chattts执行命令cd /data/chattts && git clonehttps://github.com/jianchang512/chatTTS-ui.
3.创建虚拟环境python3 -m venv venv
4.激活虚拟环境source ./venv/bin/activate
5.安装依赖pip3 install -r requirements.txt
6.如果不需要CUDA加速，执行pip3 install torch torchaudio
如果需要CUDA加速，执行
pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118pip install nvidia-cublas-cu11 nvidia-cudnn-cu11
另需安装 CUDA11.8+ ToolKit，请自行搜索安装方法 或参考 https://juejin.cn/post/7318704408727519270
除CUDA外，也可以使用AMD GPU进行加速，这需要安装ROCm和PyTorch_ROCm版本。AMG GPU借助ROCm，在PyTorch开箱即用，无需额外修改代码。
i. 请参考https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/latest/tutorial/quick-start.html来安装AMD GPU Driver及ROCm.
ii. 再通过https://pytorch.org/安装PyTorch_ROCm版本。
pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/rocm6.0
安装完成后，可以通过rocm-smi命令来查看系统中的AMDGPU。也可以用以下Torch代码(query_gpu.py)来查询当前AMDGPUDevice.
import torchprint(torch.__version__)if torch.cuda.is_available():device = torch.device("cuda")# a CUDA device objectprint('Using GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))else:device = torch.device("cpu")print('Using CPU')torch.cuda.get_device_properties(0)
使用以上代码，以AMD Radeon Pro W7900为例，查询设备如下。
$ python ~/query_gpu.py2.4.0.dev20240401+rocm6.0Using GPU: AMD Radeon PRO W7900
7.执行python3 app.py启动，将自动打开浏览器窗口，默认地址http://127.0.0.1:9966(注意：默认从 modelscope 魔塔下载模型，不可使用代理下载，请关闭代理)
1.配置好 python3.9+环境,安装git ，执行命令brew install libsndfile git python@3.10继续执行
exportPATH="/usr/local/opt/python@3.10/binPATH"source~/.bash_profilesource~/.zshrc
2.创建空目录/data/chattts执行命令cd /data/chattts && git clonehttps://github.com/jianchang512/chatTTS-ui .3.创建虚拟环境python3 -m venv venv4.激活虚拟环境source ./venv/bin/activate5.安装依赖pip3 install -r requirements.txt6.安装torchpip3 install torch torchaudio7.执行python3 app.py启动，将自动打开浏览器窗口，默认地址http://127.0.0.1:9966(注意：默认从 modelscope 魔塔下载模型，不可使用代理下载，请关闭代理)
1.下载python3.9+，安装时注意选中Add Python to environment variables2.下载并安装git，https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.45.1.windows.1/Git-2.45.1-64-bit.exe3.创建空文件夹D:/chattts并进入，地址栏输入cmd回车，在弹出的cmd窗口中执行命令git clone https://github.com/jianchang512/chatTTS-ui .4.创建虚拟环境，执行命令python -m venv venv5.激活虚拟环境，执行.\venv\scripts\activate6.安装依赖,执行pip install -r requirements.txt7.如果不需要CUDA加速，执行pip install torch torchaudio
如果需要CUDA加速，执行
pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
另需安装 CUDA11.8+ ToolKit，请自行搜索安装方法或参考https://juejin.cn/post/7318704408727519270
8.执行python app.py启动，将自动打开浏览器窗口，默认地址http://127.0.0.1:9966(注意：默认从 modelscope 魔塔下载模型，不可使用代理下载，请关闭代理)
1.源码部署启动后，会先从 modelscope下载模型，但modelscope缺少spk_stat.pt，会报错，请点击链接https://huggingface.co/2Noise/ChatTTS/blob/main/asset/spk_stat.pt下载 spk_stat.pt，将该文件复制到项目目录/models/pzc163/chatTTS/asset/文件夹内`2.注意 modelscope 仅允许中国大陆ip下载模型，如果遇到 proxy 类错误，请关闭代理。如果你希望从 huggingface.co 下载模型，请打开app.py查看大约第50行-60行的注释。3.如果需要GPU加速，必须是英伟达显卡，并且安装 cuda版本的torch。pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# 默认从 modelscope 下载模型,如果想从huggingface下载模型，请将以下3行注释掉CHATTTS_DIR = snapshot_download('pzc163/chatTTS',cache_dir=MODEL_DIR)chat = ChatTTS.Chat()chat.load_models(source="local",local_path=CHATTTS_DIR)# 如果希望从 huggingface.co下载模型，将以下注释删掉。将上方3行内容注释掉#os.environ['HF_HUB_CACHE']=MODEL_DIR#os.environ['HF_ASSETS_CACHE']=MODEL_DIR#chat = ChatTTS.Chat()#chat.load_models()
默认地址是http://127.0.0.1:9966,如果想修改，可打开目录下的.env文件，将WEB_ADDRESS=127.0.0.1:9966改为合适的ip和端口，比如修改为WEB_ADDRESS=192.168.0.10:9966以便局域网可访问
text: str| 必须， 要合成语音的文字
voice: int| 可选，默认 2222, 决定音色的数字， 2222 | 7869 | 6653 | 4099 | 5099，可选其一，或者任意传入将随机使用音色
prompt: str| 可选，默认 空， 设定 笑声、停顿，例如 [oral_2][laugh_0][break_6]
temperature: float| 可选， 默认 0.3
top_p: float| 可选， 默认 0.7
top_k: int| 可选， 默认 20
skip_refine: int| 可选， 默认0， 1=跳过 refine text，0=不跳过
custom_voice: int| 可选， 默认0，自定义获取音色值时的种子值，需要大于0的整数，如果设置了则以此为准，将忽略voice
成功返回: {code:0,msg
k,audio_files:[dict1,dict2]}
其中audio_files是字典数组，每个元素dict为{filename:wav文件绝对路径，url:可下载的wav网址}失败返回:
{code:1,msg:错误原因}#API调用代码import requestsres = requests.post('http://127.0.0.1:9966/tts', data={"text": "若不懂无需填写","prompt": "","voice": "3333","temperature": 0.3,"top_p": 0.7,"top_k": 20,"skip_refine": 0,"custom_voice": 0})print(res.json())#ok{code:0, msg:'ok', audio_files:[{filename: E:/python/chattts/static/wavs/20240601-22_12_12-c7456293f7b5e4dfd3ff83bbd884a23e.wav, url: http://127.0.0.1:9966/static/wavs/20240601-22_12_12-c7456293f7b5e4dfd3ff83bbd884a23e.wav}]}#error{code:1, msg:"error"}
1.点击菜单-设置-ChatTTS，填写请求地址，默认应该填写http://127.0.0.1:99662.测试无问题后，在主界面中选择ChatTTS
[1]ChatTTS:https://github.com/2noise/chattts[2]Releases中可下载Windows整合包:https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui/releases[3]Releases:https://github.com/jianchang512/chatTTS-ui/releases
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