[TOC]{float}

一、登录Cloud Studio创建服务器

腾讯Cloud Studio

• 微信扫码或者PC微信授权登录即可，通用空间每月免费赠送50000分钟，高性能带GPU的每月免费10000分钟
• 按下图所示选择创建服务器，据说是这个模板GPU和存储空间最优；16G的GPU显存，32G 内存，8核CPU，300G左右存储空间。

二、部署SparkTTS项目

服务器环境检查

成功开机后先检查一下服务器环境：

检查结果：特斯拉T4 显卡，16G GPU；CUDA正常安装； 32G内存，362G存储空间；

相关命令：

• GPU信息nvidia-smi CUDAnvcc --version

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

  (base) root@VM-0-10-ubuntu:/workspace# nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation Built on Wed_Jun__8_16:49:14_PDT_2022 Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.99 Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31442593_0 (base) root@VM-0-10-ubuntu:/workspace# nvidia-smi Mon Mar 10 05:10:16 2025 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 525.105.17 Driver Version: 525.105.17 CUDA Version: 12.0 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla T4 On | 00000000:00:09.0 Off | 0 | | N/A 47C P8 14W / 70W | 2MiB / 15360MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+

• 查看内存和存储

1
2
3
4
5
6
7

(base) root@VM-0-10-ubuntu:/workspace# free -h
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           30Gi       865Mi        28Gi       2.0Mi       900Mi        29Gi
Swap:            0B          0B          0B
(base) root@VM-0-10-ubuntu:/workspace# df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
overlay         472G   91G  362G  20% /

开始部署

按照按官网说明文档部署，本地部署文档已经详细说明，不做赘述。

• git clone项目

  1 2	git clone https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git cd Spark-TTS

  

• conda创建虚拟python环境sparktts，激活虚拟环境，安装项目依赖

  机器自带有安装anaconda 不需要自己安装

  1 2 3 4 5

  conda create -n sparktts -y python=3.12 conda activate sparktts pip install -r requirements.txt # 按照官网，国内用下面这条 pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com

  

测试腾讯云服务器上直接pip install用腾讯自己源非常快。部署时实测确认，哪个快就用那个

• 新建download_model.py文件并执行下载模型 文件代码：

1
2
3

from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download("SparkAudio/Spark-TTS-0.5B", local_dir="pretrained_models/Spark-TTS-0.5B")

执行：

1

python download_model.py

报错ModuleNotFoundError: No module named 'huggingface_hub'的话安装下依赖：

1

pip install huggingface_hub

上一步安装依赖需要一段时间，这个步骤下载也会花时间，可以和上一步一起并行操作，终端，新建终端操作即可： 注意新建终端后，也要conda active sparktts 避免出现环境问题

如果运行脚本出现下图的网络报错，那需要配置代理解决，腾讯提供了可用的代理地址¹。文章末尾会列出打开和关闭代理命令。

执行打开代理命令，然后重新执行脚本，下载完成

三、测试SparkTTS效果

sh脚本测试

直接运行example中的脚本即可测试；

1
2

cd example
bash infer.sh

或者上传参考音频，infer.sh中prompt_text输入参考音频对应的文本，text输入要推理生成声音的文本。 以刘德华声音为例:

1
2
3
4

promt_text="所以我觉得这些成功的电影，它都很真诚，而且很有生命力，它就跟当年零号的那个一模一样"
text="所以我觉得好的技术，它一定是有温度的，能够真正服务于大家，而不是冷冰冰地摆在那里。就像现在的语音合成技术，越来越自然，越来越贴近人们的需求，这种发展是有生命力的。它就跟当年那些突破性的科技一样，一开始可能觉得很新鲜，但慢慢地，它就融入生活，变成大家离不开的一部分了。"
text="但是你要记得，成功不是只有一种方法，我离开了电视台，在外面不断拼搏的时候，有一个人留在电视台，那个人就是梁朝伟，今天他的成就，有目共睹，不要胡乱去copy别人成功的例子，一定要想清楚。"
promt_speech_path="example/dehua_promptvn.wav"

参考音频(原音)：

clone效果：

webui测试

1

python webui.py

1

* Running on local URL:  http://0.0.0.0:7860

看到上面这段，然后拼接在自己的主机地址上访问页面，具体方法就是把端口–7860放在地址栏链接.ap的前面

https://xxxx--7860.ap-shanghai.cloudstudio.work/

用起来有点问题，页面能按要求推理生成结果，但是没显示也不能下载，只是要去服务器的example/result目录下载文件。

问题应该是需要做内网穿透，用ngrok工具可以（在其他项目试过，有免费次数，官网上使用步骤使用即可，有很详细的说明）； 或者frp（没弄过），这项目页面也凑活能用，就没必要折腾了。

四、腾讯CloudStudio可用代理

• 开启代理

1
2
3
4
5
6
7

git config --global http.proxy http://proxy.cloudstudio.work:8081
git config --global https.proxy http://proxy.cloudstudio.work:8081

export http_proxy=http://proxy.cloudstudio.work:8081
export HTTP_PROXY=http://proxy.cloudstudio.work:8081
export https_proxy=http://proxy.cloudstudio.work:8081
export HTTPS_PROXY=http://proxy.cloudstudio.work:8081  

• 关闭代理

1
2
3
4
5
6

git config --global --unset http.proxy
git config --global --unset https.proxy
unset http_proxy
unset HTTP_PROXY
unset https_proxy
unset HTTPS_PROXY

• pip的代理

1
2
3
4

apt-get update
apt-get install nano
nano /root/.config/pip/pip.conf