CUDAビデオメモリ不足の問題を解決する3つの方法
CSMボイスクローニングでは、モデルの推論にGPUを使用しているため、ローカルのグラフィックスカードのビデオメモリが不足すると、推論が中断されることがあります。以下は、ステップバイステップの解決策です：
- 方法1：オーディオサンプルを短くする
入力される音声サンプルを30秒から1分にカットし、グラフィックスのメモリフットプリントを大幅に削減します。発音の最も明瞭な部分をキャプチャするには、Audacityなどのツールを使用することをお勧めします。 - 方法2：クラウドでの実行に切り替える
モーダル・プラットフォームを通じてクラウドGPUを使用する：- モーダルクライアントをインストールします：
pip install modal - アカウントを設定する：
modal token new - クラウドスクリプトを実行する：
modal run modal_voice_cloning.py
- モーダルクライアントをインストールします：
- 方法3：モデル・パラメーターの調整
models.pyのmax_seq_lenパラメータを変更し、2048または1024に下げます。
この答えは記事から得たものである。CSMボイスクローニング：CSM-1Bによる高速ボイスクローニングについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " CSM Voice Cloningの実行時にCUDAメモリが不足する問題を解決するには？
