一键部署CosyVoice AI语音模型

目录

[运行 CosyVoice 的 Docker 容器](#运行 CosyVoice 的 Docker 容器)

[下载 CosyVoice 模型](#下载 CosyVoice 模型)

[启动 Web 界面](#启动 Web 界面)

注意事项

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运行 CosyVoice 的 Docker 容器

使用以下命令启动一个支持 GPU 的 Docker 容器，并挂载本地目录到容器内：

docker run -it --gpus all \
  -v /mnt/CosyVoice-300M-SFT:/CosyVoice/pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT \
  --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE --network=host \
  --name CosyVoice-web --privileged \
  -d registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lky-deploy/cosyvoice:v2-cu12-py3.10 \
  /bin/bash -c 'sleep inf'


docker exec -it CosyVoice-web bash

下载 CosyVoice 模型

在容器内执行以下命令下载模型：

modelscope download --model=iic/CosyVoice-300M-SFT --local_dir pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT

启动 Web 界面

运行以下命令启动 Web 界面：

python webui.py --model_dir pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT &> web.log &

注意事项

确保本地目录 /mnt/CosyVoice-300M-SFT 存在且有足够的存储空间存放模型文件。如果模型已经下载到本地，可以直接挂载到容器内的对应目录。

GPU 支持需要宿主机已经安装 NVIDIA 驱动和 nvidia-docker 运行时。如果遇到权限问题，可能需要添加 --privileged 参数。

网络模式 --network=host 让容器使用宿主机的网络，确保端口可以正常访问。如果需要限制端口，可以改为使用 -p 参数映射特定端口。

https://www.modelscope.cn/models/iic/CosyVoice2-0.5B/summary

https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice