Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 3,070 Bytes
1ddca60 |
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 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 |
#!/usr/bin/env bash
# Thiết lập GPU sử dụng
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 0 nếu như bạn có GPU của nvidia :v
log() {
echo "$@"
}
# Tạo thư mục cần thiết,
DATASET_DIR="data/your_training_dataset"
mkdir -p "$DATASET_DIR"
# Bắt buộc phải có thư mục data/your_dataset chứa các file .wav, file .txt tương ứng, các bạn tự xử lý
mkdir -p data/your_dataset
# Định nghĩa các tham số huấn luyện
EXP_NAME="F5TTS_Base"
DATASET_NAME="your_training_dataset"
BATCH_SIZE=7000
NUM_WOKERS=16
WARMUP_UPDATES=20000
SAVE_UPDATES=10000
LAST_UPDATES=10000
PRETRAIN_CKPT="/mnt/d/ckpts/your_training_dataset/pretrained_model_1200000.pt"
# Tạo các biến stage để quản lý pipeline, bước nào đã chạy rồi thì không cần chạy lại
stage=5
stop_stage=5
# Chuẩn hoá sample_rate, bỏ qua stage này nếu audio của bạn đã ở định dạng 24Khz
if [ $stage -le 0 ] && [ $stop_stage -ge 0 ]; then
log "Convert sample rate: data/your_dataset ..."
python convert_sr.py
fi
# Chuẩn bị dữ liệu audio_name và text tương ứng
if [ $stage -le 1 ] && [ $stop_stage -ge 1 ]; then
log "Preparing metadata at: data/your_dataset ..."
python prepare_metadata.py
fi
# Bổ sung từ vựng trong bộ dữ liệu của bạn chưa có trong từ vựng của mô hình pretrained
if [ $stage -le 2 ] && [ $stop_stage -ge 2 ]; then
log "Checking missing token in pretrained vocab ... "
python check_vocab_pretrained.py
fi
# Mở rộng embedding của mô hình pretrained để hỗ trợ bộ từ vựng mới
if [ $stage -le 3 ] && [ $stop_stage -ge 3 ]; then
log "Extend embedding pretrained with new vocab ... "
python extend_embedding_pretrained.py
fi
# Trích xuất đặc trưng
if [ $stage -le 4 ] && [ $stop_stage -ge 4 ]; then
log "Feature extraction ... "
python src/f5_tts/train/datasets/prepare_csv_wavs.py "$DATASET_DIR" "$DATASET_DIR" --workers "$NUM_WOKERS"
fi
# Chạy quá trình fine-tuning
if [ $stage -le 5 ] && [ $stop_stage -ge 5 ]; then
log "Start fine-tuning F5-TTS with your dataset ... "
python src/f5_tts/train/finetune_cli.py \
--exp_name "$EXP_NAME" \
--dataset_name "$DATASET_NAME" \
--batch_size_per_gpu "$BATCH_SIZE" \
--num_warmup_updates "$WARMUP_UPDATES" \
--save_per_updates "$SAVE_UPDATES" \
--last_per_updates "$LAST_UPDATES" \
--finetune \
--log_samples \
--pretrain "$PRETRAIN_CKPT"
### Nếu bạn muốn training với nhiều gpu, sử dụng câu lệnh bên dưới:
# accelerate launch src/f5_tts/train/finetune_cli.py \
# --exp_name "$EXP_NAME" \
# --dataset_name "$DATASET_NAME" \
# --batch_size_per_gpu "$BATCH_SIZE" \
# --num_warmup_updates "$WARMUP_UPDATES" \
# --save_per_updates "$SAVE_UPDATES" \
# --last_per_updates "$LAST_UPDATES" \
# --finetune \
# --log_samples \
# --pretrain "$PRETRAIN_CKPT"
fi
log "Fine-tuning F5-TTS done."
|