Bert-vits2最终版Bert-vits2-2.3云端训练和推理(Colab免费GPU算力平台)
对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。 本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和Jup...
云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)
假如我们一定要说深度学习入门会有一定的门槛，那么设备成本是一个无法避开的话题。深度学习模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。较大规模的深度学习模型和复杂的数据集需要更高的计算能力才能进行有效的训练。因此，训练深度学习模型可能需要使用高性能的计算设备，如图形处理器（GPU）或专用的深度学习处理器（如TPU），这让很多本地没有N卡的同学望而却步。 GoogleColab是由Google提供...
Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)
近日，Bert-vits2-v2.2如约更新，该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型，推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成，让推理音色更具情感特色，并且推出了新的预处理webuI，操作上更加亲民和接地气。 更多情报请参见Bert-vits2官网： https://github.com/fishaudio/B...
Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)
中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景，尤其在技术文章或者技术视频领域里，其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词，我们当然不希望AI口播只会念中文，Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理，但更新了底模之后，V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix)模式。 还是以霉霉为例子： https://www.bilibili.com/video/...
又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享
Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。 具体的更新日志请参见官网： https://github.com/fishaudio/Ber...
模型推理加速系列 | 07: 以BERT为例全面评测各种推理加速方案
简介冬至夜月圆，霜露点清银。枫叶落尽霜，寒风凛冽水。山河冰封路，长夜独酌愁。火炉照暖家，窗外雪花飞。小伙伴们好，我是微信公众号：小窗幽记机器学习的首席试药师：卖布洛芬的小男孩。上面这首诗是最近顶流ChatGPT模仿李白风格创作的，仅供欣赏。前文以CV领域中的resnet18模型为例综合评测各种推理加速方案，具体评测结果可以参考之前的小作文：模型推理加速系列 ｜ 06: 基于resnet18加速方....
一行代码12倍加速Bert推理，OpenAI编程语言加持的引擎火了
项目作者表示，未来还将在预热速度、训练支持、多 GPU 支持、量化和硬件支持等多方面改进推理引擎 Kernl。一行代码的威力到底有多大？今天我们要介绍的这个 Kernl 库，用户只需一行代码，在 GPU 上就能以快几倍的速度运行 Pytorch transformer 模型，从而极大的加快了模型的推理速度。具体而言，有了 Kernl 的加持，Bert 的推理速度比 Hugging Face 基线....
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