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Guida di RVC v2 su Paperspace

Sommario

- Alcune informazioni su Paperspace

Dovresti sapere che il piano gratuito di Paperspace è piuttosto limitato e non puoi fare molto con esso.
Quindi, dovresti optare per un piano Pro o Growth:

Ognuno di questi piani offre Free-GPU (GPU "gratis") e ci sono momenti in cui non ne trovi di gratuiti.
Ma comunque, io consiglio il piano Pro poiché in ogni piano puoi comunque far girare soltanto una Free-GPU alla volta.
Ah, e una cosa spiacevole: puoi pagare solo con carte Mastercard, Visa, American Express e Discover (e altre carte di credito). Non puoi pagare con PayPal. Inoltre, ci sono state persone (me incluso) che hanno dovuto provare un paio di volte prima che Paperspace accettasse la loro carta, quindi abbiate un po' di pazienza qui.
Comunque, in questa guida non spiegherò come funziona RVC v2, per questo, consulta la guida di kalomaze.

- Installazione di RVC v2

Assicurati di essere nella scheda Gradient:

Clicca sul pulsante "Create":

Assicurati che sia disponibile una Free-GPU, quindi imposta il numero di ore in cui desideri che il tuo notebook rimanga attivo e clicca su "Avvia Notebook":
NOTA: per qualche motivo, Free-P5000 è molto limitata, puoi utilizzare questa GPU se proprio sei disperato.

Dopodiché, ti ritroverai ad una schermata del genere:

Prima di tutto, crea un nuovo file chiamato "install.py" e incolla questo script al suo interno:

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import subprocess 
# Esecuzione dei comandi 
subprocess.run(['pip', 'install', 'pydantic==2.0.2']) 
subprocess.run(['pip', 'install', 'protobuf==3.20']) 
subprocess.run(['pip', 'install', 'gradio==3.34.0'])
subprocess.run(['pip', 'uninstall', 'ffmpeg']) 
subprocess.run(['pip', 'uninstall', 'ffmpeg-python']) 
subprocess.run(['pip', 'install', 'ffmpeg-python'])
subprocess.run(['pip', 'install', 'onnxruntime'])

Quindi, clicca su "SAVE":

Ora, vai sulla scheda "Terminals":

Clicca su '+' e comparirà un terminale:

Ora digita questi comandi, questo è solo per la prima volta:

git clone https://github.com/Mangio621/Mangio-RVC-Fork.git
cd /notebooks/Mangio-RVC-Fork
make install
make basev1
make basev2
python /notebooks/install.py
make run-ui

(Per le prossime volte, dovrai mettere soltanto le parti evidenziate)

L'ultima riga creerà l'URL pubblico per Gradio.
Clicca sul link e apparirà Gradio:

Per qualche motivo, la scheda "Model Inference" ha un'interfaccia buggosa. Penso che risolverò questo problema in futuro, ma tutto funziona molto bene.

- Chiarimenti sulle impostazioni di addestramento

Di solito, le Free-GPU hanno 8GB di CPU e 16GB di GPU

Ecco le impostazioni che di solito utilizzo:

Se desideri caricare un dataset, crea una cartella chiamata 'dataset' dentro 'Mangio-RVC-Crepe' e inserisci il tuo dataset al suo interno.

Se stai facendo 'Process Data' e appare un errore del genere:

Va tutto bene, è solo un problema visivo, controlla il terminale di Paperspace o la cartella /logs/ e vedrai che tutto procede per il verso giusto.
Puoi procedere tranquillamente con le impostazioni di addestramento.

- Scaricare file da Google Drive

Se hai una connessione internet lenta (per qualche motivo l'interfaccia di Paperspace è lenta nel caricare/scaricare) o il tuo dataset è già salvato su Google Drive, usa questo comando per scaricare materiale da esso:

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gdown "<file_ID>&confirm=t"

Assicurati di impostare "Chiunque abbia il link" su Editor, poi fai clic su "Copia link":

e copia solo l'ID, ad esempio, se il tuo link è: https://drive.google.com/file/d/1-7YdLm3HN_BMixr06ILgvepzqFxDfjoj/view?usp=sharing
quindi, il tuo ID si trova tra la quinta e la sesta '/'. Ora, sostituisci <file_ID> con il tuo ID effettivo e dovrebbe essere così:

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gdown "1-7YdLm3HN_BMixr06ILgvepzqFxDfjoj&confirm=t"

Poi incollalo nel terminale.
Controlla qui per ulteriori informazioni sui comandi di gdown.

Questo è tutto per ora, arrivederci!

Guida fatta da LollenApe