Mangio RVC Fork 本地部署（Cuda12.9）

在 Windows 11 上尝试部署 Mangio RVC Fork，目标是实现本地语音转换。过程中踩了不少坑，特别是 PyTorch、Fairseq 和依赖安装顺序。这里整理完整流程。

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1. 环境准备

• 操作系统：Windows 11

• Python：3.10（3.11以上有兼容性问题，务必使用3.10）

• CUDA：12.9

• GPU：RTX5060 8G

• 开发工具：Vs Code

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2. Python 虚拟环境

python -m venv rvc_env
rvc_env\Scripts\activate
pip install --upgrade pip

• 虚拟环境可以避免依赖冲突

• 激活后所有操作都在这个环境下进行

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3. PyTorch 安装（CUDA 12.9）

关键点：requirements.txt中的PyTorch是cpu版

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

• 说明：

  • --pre 表示 night build

  • 对应 CUDA 12.9（cu128）

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4. Fairseq 安装

• Windows 报错多，需要C++构建

• 直接手动下载安装 whl 文件：

  pip install fairseq-0.12.2-cp310-cp310-win_amd64.whl

• 安全序列化问题，是PyTorch版本问题：

import torch
import fairseq.data.dictionary  # 必须先导入
torch.serialization.add_safe_globals([fairseq.data.dictionary.Dictionary])

• 这一步必须加在 infer_web.py ，否则加载 RVC 模型会报错。

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5. requirements.txt 安装注意事项

• 不要直接安装整个 requirements.txt，torch 和 fairseq会有问题

• 正确做法：

  先安装 PyTorch + CUDA 12.8

  pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

  先安装 Fairseq whl

  pip install fairseq-0.12.2-cp310-cp310-win_amd64.whl

  再安装 requirements.txt，但删除 torch/fairseq 相关行

  pip install -r requirements.txt

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6. 模型权重

• RVC 需要转换的音色模型，放在 weights/ 目录：

weights/
├─ A.pth
├─ B.pth

• 输入音频目录：audios/

• 输出音频目录：opt

• RMVPE 模型（rmvpe.pt）

  • 提取音频特征

  • 必须放在项目根路径下，否则 RVC 无法运行

• Hubert Base 模型（hubert_base.pt）

  • 音频特征提取的基础模型

  • 同样必须放在项目根路径下

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7. FFmpeg 安装

• Windows 版 FFmpeg 下载并解压，加入系统 PATH

• 测试命令：

  ffmpeg -version

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8. Web Infer 启动

• 运行：

  python infer_web.py

• 浏览器访问本地端口即可操作

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9. 遇到的坑总结

坑	解决方案
CUDA 12.8 + PyTorch	先安装 night build GPU 版本，再装 requirements.txt
CPU torch 覆盖 GPU	删除 requirements.txt 中 torch/fairseq，避免降级
Fairseq Windows 安装	手动下载 whl 安装
安全序列化报错	infer_web.py 加 add_safe_globals([Dictionary])
权重缺失	rmvpe.pth、hubert_base.pt、RVC 模型都放 weights/
FFmpeg	下载 Windows 版并加入 PATH