Docker部署metahuman-stream数字人系统

2024-04-17 17:36

本文主要是介绍Docker部署metahuman-stream数字人系统,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

metahuman-stream是基于ernerf模型的流式数字人,实现音视频同步对话。

metahuman-stream
xtts-streaming-server
srs

部署 srs

# rtmpserver
docker run -it -d \
-p 1935:1935 -p 1985:1985 -p 8080:8080 -p 8000:8000/udp -p 10080:10080/udp \
--name srs \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ossrs/srs:5

部署 xtts-streaming-server

下载XTTS-v2模型到宿主机

docker run --gpus=all -d -p 9000:80 \
-e COQUI_TOS_AGREED=1 \
-v /opt/data/model/XTTS-v2:/app/tts_models \
--name him-xtts-streaming-server \
ghcr.io/coqui-ai/xtts-streaming-server:latest

部署 metahuman-stream

参考项目的Dockerfile

启动容器

sudo docker run --gpus all -it -d \
--network=host \
--name nerfstream \
nvcr.io/nvidia/cuda:11.6.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04sudo docker exec -ti nerfstream bash

安装工具和anaconda

apt-get update -yq --fix-missing \&& DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -yq --no-install-recommends \pkg-config \wget \cmake \curl \git \vimwget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shsh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -u -p ~/miniconda3
~/miniconda3/bin/conda initsource ~/.bashrc

创建conda环境&安装依赖

conda create -n nerfstream python=3.10conda activate nerfstreampip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorchpip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"pip install tensorflow-gpu==2.8.0pip uninstall protobuf
pip install protobuf==3.20.1conda install ffmpegapt-get install portaudio19-dev python-all-dev python3-all-dev
conda install pyaudio

克隆源码&安装项目依赖

cd /
git clone https://github.com/lipku/metahuman-stream.git
cd metahuman-stream
pip install -r requirements.txtcd /
git clone https://github.com/lipku/python_rtmpstream.git
cd python_rtmpstream
git submodule update --init
pip install wheel
cd python
# 修改conda目录
vim CMakeLists.txt
pip install .

配置LLM

以Qwen为例,修改app.py

def llm_response(message):from llm.LLM import LLMllm = LLM().init_model('Qwen', model_path= 'Qwen/Qwen-1_8B-Chat')response = llm.chat(message)print(response)return response

运行

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python app.py										# 默认
python app.py --tts xtts --ref_file data/ref.wav	#指定克隆的语音

效果

在这里插入图片描述

这篇关于Docker部署metahuman-stream数字人系统的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/912441

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