tuna2134/sbv2-v2
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Revert "Refactor: No preloading of BERT models to avoid unnecessary GPU VRAM consumption during training in the Web UI"

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This reverts commit e8a76e547b.
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tsukumi
2024-03-12 19:01:45 +00:00
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webui/inference.py
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@@ -19,6 +19,7 @@ from style_bert_vits2.constants import (
)
from style_bert_vits2.logging import logger
from style_bert_vits2.models.infer import InvalidToneError
from style_bert_vits2.nlp import bert_models
from style_bert_vits2.nlp.japanese import pyopenjtalk_worker as pyopenjtalk
from style_bert_vits2.nlp.japanese.g2p_utils import g2kata_tone, kata_tone2phone_tone
from style_bert_vits2.nlp.japanese.normalizer import normalize_text
@@ -29,10 +30,14 @@ from style_bert_vits2.tts_model import TTSModelHolder
## pyopenjtalk_worker は TCP ソケットサーバーのため、ここで起動する
pyopenjtalk.initialize_worker()
# Web UI での学習時の無駄な GPU VRAM 消費を避けるため、あえてここでは BERT モデルの事前ロードを行わない
# データセットの BERT 特徴量は事前に bert_gen.py により抽出されているため、学習時に BERT モデルをロードしておく必要はない
# BERT モデルの事前ロードは「ロード」ボタン押下時に実行される TTSModelHolder.get_model_for_gradio() 内で行われる
# Web UI での学習時、音声合成タブの「ロード」ボタンを押さなければ、BERT モデルが VRAM にロードされていない状態で学習を開始できる
# 事前に BERT モデル/トークナイザーをロードしておく
## ここでロードしなくても必要になった際に自動ロードされるが、時間がかかるため事前にロードしておいた方が体験が良い
bert_models.load_model(Languages.JP)
bert_models.load_tokenizer(Languages.JP)
bert_models.load_model(Languages.EN)
bert_models.load_tokenizer(Languages.EN)
bert_models.load_model(Languages.ZH)
bert_models.load_tokenizer(Languages.ZH)
languages = [lang.value for lang in Languages]