一键部署本地 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face，专业级语音建模，尽在掌握

2023-03-11 12:12:22

在 Hugging Face 上部署 Bert-VITS2 语音模型

自然语言处理 (NLP) 领域的语音模型取得了长足的进步，而 Hugging Face 是 NLP 模型部署的领先平台。本文将指导您完成将训练有素的 Bert-VITS2 语音模型部署到 Hugging Face 的过程，让您轻松地将模型集成到您的应用程序中。

部署过程

1. 准备工作

首先，确保您满足以下先决条件：

Python 3.6 或更高版本
pip
Hugging Face 库
已训练的 Bert-VITS2 语音模型

2. 将模型保存为 TensorFlow SavedModel 格式

使用以下代码将您的模型保存为 SavedModel 格式：

import tensorflow as tf

# 加载您的模型
model = tf.keras.models.load_model("my_bert-vits2_model.h5")

# 将模型保存为 SavedModel
tf.saved_model.save(model, "saved_model")

3. 将模型上传到 Hugging Face Hub

创建一个 Hugging Face 账号
创建一个新的存储库
使用以下命令将您的模型上传到存储库：

huggingface-cli upload saved_model --repo-id "username/model-name"

4. 部署到 Hugging Face Inference API

使用以下命令将您的模型部署到 Inference API：

huggingface-cli deploy saved_model "username/model-name"

5. 测试您的模型

使用 Hugging Face 提供的工具测试您的模型：

import huggingface_hub

# 加载您的模型
model = huggingface_hub.load("username/model-name")

# 对输入文本进行推理
input_text = "Hello, world!"
output_text = model(input_text)