Paperspaceでの利用編集する
最終更新：ID:xz7ZFjY2MQ 2023年04月27日(木) 21:31:20履歴
※作成中 そのうちスクショ付きの手順にするかも
Paperspace(クラウドGPUをレンタルできるサービス)を利用してrvc-webui(リファクタリング版)を使う手順。
推論だけであればあまり処理負荷かからない為、学習時の利用を推奨。
Paperspace自体の使い方は他解説サイトを参照。
セットアップ
推論
学習
Paperspace(クラウドGPUをレンタルできるサービス)を利用してrvc-webui(リファクタリング版)を使う手順。
推論だけであればあまり処理負荷かからない為、学習時の利用を推奨。
Paperspace自体の使い方は他解説サイトを参照。
セットアップ 
1. 以下のノートブックをローカルにダウンロードする
2. ノートブックをPaperspaceにアップロード
3. Setupセルを実行
4. 以下のようなメッセージでgradioのshareリンクが表示されるのでアクセス
3. Setupセルを実行
4. 以下のようなメッセージでgradioのshareリンクが表示されるのでアクセス
Running on public URL: https://xxxxxxxxxxxxxxxxxx.gradio.live5. gradioの調子が悪くて応答が遅い場合はSetupセルを停止してRunセルを実行(移行autoshutdownで落ちるまではRunセルで起動可能)
推論
1. "/tts/rvc-webui/models/checkpoints"内に.pthファイルを配置する(index, npyファイルもここに置く)
2. Interfaceタブを開いて"Source Audio"に変換元の音源ファイルのパスを入力する 例:"/notebooks/audio/test.mp3"
3. "Transpose"でピッチを調整してInferボタンをクリック
2. Interfaceタブを開いて"Source Audio"に変換元の音源ファイルのパスを入力する 例:"/notebooks/audio/test.mp3"
3. "Transpose"でピッチを調整してInferボタンをクリック
学習
1. 複数の音声ファイルが入ったフォルダをPaperspace上にアップする
2. Trainingタブを開いて以下パラメーターを決定する
3. HF Uploadセルに必要な情報(Access Tokenやリポジトリ等)を入力し、セルを実行。学習したモデル(最終epochのみ)をhuggingfaceにアップロードする
途中経過のepochも保存したい場合は、HF Uploadセルのoutput_dirを"/tts/rvc-webui/models/training/models/[モデル名]/checkpoints"に変更して再度実行
2. Trainingタブを開いて以下パラメーターを決定する
- Model Name: 何でもよい
- Dataset glob: 学習対象のデータセットのパス 例："/notebooks/training/*.wav"
- Target sampling rate: データセットのサンプリングレートに合わせる 48kにした方が精度が良い(気がする)
- Using phone embedder: VC用途の場合contentvecが精度が良い(気がする)
- Embedding channels: 768
- Batch size: 上げれば上げるほどVRAMを使うため借りてるGPUと相談(batch size:32で大体14GB使用)
- Number of epochs: 30〜60の間ぐらいが丁度良い(気がする)
3. HF Uploadセルに必要な情報(Access Tokenやリポジトリ等)を入力し、セルを実行。学習したモデル(最終epochのみ)をhuggingfaceにアップロードする
途中経過のepochも保存したい場合は、HF Uploadセルのoutput_dirを"/tts/rvc-webui/models/training/models/[モデル名]/checkpoints"に変更して再度実行
このページへのコメント
ありがたく使わせていただいてるのですが,トレーニング終了後どこを探してもIndexファイルが見つからないです。
無知で申し訳ないのですが,どこにあるか教えて頂けませんか？
自己解決しました（本家版と仕様が違った）