ChatTTS部署(2025最新部署办法)

环境:

ubuntu22.04.5(可联网)
有一点点linux基础,按照这个办法是绝对可以部署成功的,而且不会报错

操作步骤:

Conda安装

安装conda(已安装,或者不想使用conda的可以直接跳过)：

安装步骤参考文档:

https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install#linux-terminal-installer

根据官网给出的一键安装脚本直接wget下来安装运行

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

脚本执行后先回车,然后输入yes接受许可.

下面有需要的话就指定一下目录,要输入【绝对路径】,如果不要更改直接回车即可

等待安装完成后会问你要不要初始化,输入yes即可

完成安装后,输入source ~/.bashrc命令,导入一下环境变量,现在进入conda的base基础环境中.

自此conda环境准备完成

ChatTTS部署

这个步骤根据github给出的安装步骤即可:

https://github.com/2noise/ChatTTS/blob/main/docs/cn/README.md

首先克隆文件到本地

git clone https://github.com/2noise/ChatTTS

我这边云主机连不上github,本地下载了然后上传了

conda创建环境

conda create -n chattts python=3.11
conda activate chattts

环境创建完成后激活一下

创建完成后,在进行依赖安装前要修改一下依赖文件,不然会有个坑点
修改项目目录下的requirements.txt依赖文件

因为transformers版本的需求只是大于4.41.1版本,pip会直接下载最新的版本,就会导致报错:

https://github.com/2noise/ChatTTS/issues/955

如果版本过新,后面模型安装完成在调用的时候,音频生成会报错,输入问题.

解决方式仅需要将transformers版本降级即可

我们就可以在依赖安装的时候就指定好transformers版本,使其不会报错.
修改transformers==4.53.2即可

然后就可以开始pip install -r requirements.txt安装依赖了,我这边因为默认缓存的根目录没有空间了,所以指定了别的路径,正常不需要后面的–cache-dir

下载太慢了,临时指定一下清华源

等待依赖下载完成后,暂时先不要启动,因为模型要去huggingface下载,没挂梯子是跑不了的

模型下载

使用替代方法,去魔塔社区下载:

https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/ChatTTS/files

点击模型下载是有给出下载步骤的
先安装modelscope

pip install modelscope

下载模型到指定位置,不指定的话他就下载到root的缓存目录下了

modelscope download --model AI-ModelScope/ChatTTS --local_dir /data/ChatTTSModel

服务启动

先新建一个日志目录

mkdir /var/log/chattts/

启动webui图形界面

nohup python examples/web/webui.py --custom_path /data/ChatTTSModel/ --server_port=8093 > /var/log/chattts/service.log 2>&1 &

完成后访问http://127.0.0.1:8093,就可以看到web页面了

生成一段语音看看

查看日志可以看到是有在跑的

有人给出的按钮提示,下图为参照,不过我现在这个版本看不到有下载的按钮

启动api接口
首先修改api的python文件,把模型启动制定到本地模型

找到开始的这段

修改为下面这样,gpu加速选项可选,前面两个该了就行

启动api接口文件

uvicorn examples.api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8094 --reload > /var/log/chattts/api_service.log 2>&1 &

可以看到起来了

测试一下

curl -X POST http://127.0.0.1:8094/generate_voice --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{"text":"你好"}'

使用curl生成一个,下面为参考

curl -X POST "http://localhost:8094/generate_voice" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": [
        "75年前，中国人民志愿军肩负着人民的重托、民族的期望，高举保卫和平、反抗侵略的正义旗帜，雄赳赳、气昂昂，跨过鸭绿江，同朝鲜军民一道浴血奋战，历经2年零9个月取得了抗美援朝战争的伟大胜利。祖国和人民不会忘记，19万7千多名中华英雄儿女献出了宝贵生命，他们永远是最可爱的人。"
    ],
    "stream": false,
    "lang": null,
    "skip_refine_text": true,
    "refine_text_only": false,
    "use_decoder": true,
    "audio_seed": 12345678,
    "text_seed": 87654321,
    "do_text_normalization": true,
    "do_homophone_replacement": false,
    "params_refine_text": {
        "prompt": "",
        "top_P": 0.7,
        "top_K": 20,
        "temperature": 0.7,
        "repetition_penalty": 1,
        "max_new_token": 384,
        "min_new_token": 0,
        "show_tqdm": true,
        "ensure_non_empty": true,
        "stream_batch": 24
    },
    "params_infer_code": {
        "prompt": "[speed_5]",
        "top_P": 0.1,
        "top_K": 20,
        "temperature": 0.3,
        "repetition_penalty": 1.05,
        "max_new_token": 2048,
        "min_new_token": 0,
        "show_tqdm": true,
        "ensure_non_empty": true,
        "stream_batch": true,
        "spk_emb": null
    }
}' --output 1.mp3

需要等待

这边我就不听了,已经实验过好几次了,自己验证即可

也可以根据官方自己的api目录下的client.py文件来作为参考，修改地址和端口，直接python执行就行了，就不做实验了,自己去代码调用吧。