WSL部署CosyVoice

#工作记录

好消息！PyCharm 社区版现已支持直接选择 WSL 终端为默认终端-CSDN博客

PyCharm Community社区版链接WSL虚拟环境_pycharm wsl-CSDN博客

在WSL2-Ubuntu中安装CUDA12.8、cuDNN、Anaconda、Pytorch并验证安装_cuda 12.8 pytorch版本-CSDN博客

1、克隆仓库

克隆仓库到Windows本地目录

git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git
# 如果由于网络故障无法克隆子模块，请反复运行以下命令直至成功
cd CosyVoice
git submodule update --init --recursive

2、创建 Conda 环境：

在PyCharm里配置WSL为默认终端，然后创建

conda create -n cosyvoice -y python=3.10
conda activate cosyvoice
# WeTextProcessing 需要 pynini，请使用 conda 安装，因为使用conda可以在所有平台上成功安装。
conda install -y -c conda-forge pynini==2.1.5
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com

如果遇到 sox 兼容性问题：

# 如果遇到 sox 兼容性问题（视情况/可选）
# Ubuntu 系统
sudo apt-get install sox libsox-dev

 

激活环境

安装pynini 

安装 requirements.txt

可以看到整个安装过程非常顺畅，不会出现直接在Windows平台部署的各种问题。

 

下载模型

modelscope download --model iic/CosyVoice2-0.5B --local_dir ./pretrained_models/CosyVoice2-0.5B

 这条命令使用了 modelscope 工具来下载指定的模型，并将其保存到本地目录。

命令解析

• modelscope download ：这是用于从 ModelScope 平台下载模型的命令。

• --model iic/CosyVoice2-0.5B ：指定了要下载的模型名称，这里是 iic/CosyVoice2-0.5B，表示由 IIC 组织或用户提供的 CosyVoice2-0.5B 模型。

• --local_dir ./pretrained_models/CosyVoice2-0.5B ：指定了下载的模型保存到本地的目录路径，这里是当前目录下的 pretrained_models/CosyVoice2-0.5B 文件夹。

命令作用

这条命令的作用是从 ModelScope 下载 CosyVoice2-0.5B 模型，并将其保存到本地的 ./pretrained_models/CosyVoice2-0.5B 目录中，以便在本地项目中使用该预训练模型。

使用前提

在运行这条命令之前，需要确保已经安装了 ModelScope 的 Python 库（在本项目中，已在requirements.txt文件中指定了），并且可以通过 Python 脚本调用 modelscope 命令。

运行程序：

python webui.py --port 50000 --model_dir pretrained_models/CosyVoice2-0.5B

 打开输出中提供的链接：

http://0.0.0.0:50000

 

 测试部署是否成功：

在“跨语种复刻”中上传一段30S内的单人说话音频，然后查看生成情况：

生成成功，下载生成的音频听听看是不是正确：

 

 至此，部署成功，可以进行其他调试了。