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如何解决CSM Voice Cloning运行时CUDA内存不足的问题?

2025-08-29 1.3 K

解决CUDA显存不足的三种方法

CSM Voice Cloning依赖GPU进行模型推理,当本地显卡显存不足时会导致运行中断。以下是逐步解决方案:

  • 方法一:缩短音频样本
    将输入的音频样本剪辑至30秒-1分钟,显著降低显存占用量。推荐用Audacity等工具截取发音最清晰的部分。
  • 方法二:切换到云端运行
    通过Modal平台使用云端GPU:
    1. 安装Modal客户端:pip install modal
    2. 配置账户:modal token new
    3. 运行云端脚本:modal run modal_voice_cloning.py
  • 方法三:调整模型参数
    修改models.py中的max_seq_len参数降低到2048或1024,注意这可能影响长音频生成质量。

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