Bark 로 음성을 만들어보자, (내 컴퓨터에서)
README를 보니
PYTORCH 2.0+ 과 CUDA 11.7 과 CUDA 12.0에서 테스트해보았다고 한다.
초기 CUDA나왔을때 관심을 가지고 NVIDIA 개발자로 등록하고 회사에서는 1050 설치가되어 있는 노트북에서 nvidia 개발툴킷 설치도 하고 이런 저런 샘플을 돌려봤는데 집 데스크탑에서는 아예 CUDA 툴킷자체가 설치가 되어 있지 않았다.
NVIDIA 그래픽 드라이버와 별개로 CUDA ToolKit를 설치해야 한다.
글을 쓰는 시간 기준으로 NVIDIA CUDA TOOLKiT을 설치하면 12.1가 설치된다.
느낌적인 느낌이지만 아마도 11.7을 더 많이 테ㅅ트하고 문제가 없을것 같아 아카이브를 찾아서 11.7로 재설치해야했다. 혹시나해서 12.0도 설치하지 않고 다운은 받아둔다.
PYTORCH도 기존에서 Stable diffusion 때문에 설치되어 있는게 TORCH 2.0.1 인데
BARK때문에 설치한것 패키지는 2.0.0을 원하는 호환문제로 재설치해야했다.
설치해서 구동해서 보니 속도가 처참하게 느려서 GPU를 활용하지 못하는 CPU 버젼이라 CUDA 버젼으로 재설치해야했다. 휴일 시간이 참 잘간다
이러저래 삽질한 후에 설치 후 구동해보고
Bark Project Issue 쪽에 필요한 쪽 정보를 올려둔다👄
- https://github.com/suno-ai/bark/issues/202#issuecomment-1537189433
- https://github.com/suno-ai/bark/issues/202#issuecomment-1537192524
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https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
torch Download Link
https://download.pytorch.org/whl/torch/
pip install torch==2.0.0+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch_stable.html
tourchaudio tourch audio,vision downloadLink
https://download.pytorch.org/whl/torchaudio/
https://download.pytorch.org/whl/torchvision/
If you're using python 3.10 and torch 2.0, you can use
torchaudio-2.0.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl
torchvision-0.15.1+cpu-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install torch==2.0.0+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch_stable.html Looking in links: https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch_stable.html Collecting torch==2.0.0+cu117 Using cached https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch-2.0.0%2Bcu117-cp310-cp310-win_amd64.whl (2343.6 MB) Requirement already satisfied: filelock in c:\python310\lib\site-packages (from torch==2.0.0+cu117) (3.12.0) Requirement already satisfied: typing-extensions in c:\python310\lib\site-packages (from torch==2.0.0+cu117) (4.5.0) Requirement already satisfied: sympy in c:\python310\lib\site-packages (from torch==2.0.0+cu117) (1.12rc1) Requirement already satisfied: networkx in c:\python310\lib\site-packages (from torch==2.0.0+cu117) (3.1) Requirement already satisfied: jinja2 in c:\python310\lib\site-packages (from torch==2.0.0+cu117) (3.1.2) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in c:\python310\lib\site-packages (from jinja2->torch==2.0.0+cu117) (2.1.2) Requirement already satisfied: mpmath>=0.19 in c:\python310\lib\site-packages (from sympy->torch==2.0.0+cu117) (1.3.0) Installing collected packages: torch Successfully installed torch-2.0.0+cu117 D:\VDisk\Bark>nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation Built on Wed_Jun__8_16:59:34_Pacific_Daylight_Time_2022 Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.99 Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31442593_0 D:\VDisk\Bark>python Python 3.10.7 (tags/v3.10.7:6cc6b13, Sep 5 2022, 14:08:36) [MSC v.1933 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> print("Torch version:", torch.__version__) Torch version: 2.0.0+cu117 >>> print("CUDA available:", torch.cuda.is_available()) CUDA available: True >>> print("Number of GPUs:", torch.cuda.device_count()) Number of GPUs: 1
메모리 부족해서 동작중 에러가 발생하고 이게 pytorch를 운용하는 경우 빈번하게 발생하는 것인지 검색과 ChatGPT로 검색이 되는게 있었고 이중에 여러가지 조언이 있었는데 막상 Win10환경에서 유효한 것은 구동하기전에 "공백없이" 정확히 환경변수를 설정하는것이었다.
D:\VDisk\Bark>set SUNO_USE_SMALL_MODELS=True D:\VDisk\Bark>python main.py 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:01<00:00, 87.93it/s] 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 13/13 [00:03<00:00, 3.82it/s]
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