SapphireLab

conda list 检查一下 ffmpeg 是否安装和安装版本？看日志搜索版本顺序是 6→5→4，安装其中一个版本就行。

可以上传相关截图/终端信息以便定位错误。

是说用**整合包的代码**分别在整合包自带的环境和自己配的环境下跑，后者的速度只有前者的三分之一?

> 单独给整合包重新构建了一个venv，然后安装req的所有包，跑起来速度是正常的，使用解释器为python3.10.6 >  > 对api.py的代码进行了修改吗? 原本我想的是没有按照fast inference分支的推理调用(三月整合包)，因为api.py的版本相对过时，没有调用`tts_pipeline.run()` 进行分batch处理，所以仍然按照主分支的推理`t2s_model.infer_panel()`走，速度会慢就很正常。 但你最后这个api.py的结果达到100it/s，和前面的30it/s对比就很奇怪了，我稍后也做一下环境测试。

> 我先确认了两个项目都能在3.11.0稳定运行，然后先只用tts的虚拟环境，等着整个项目报错找不到包，然后一个一个往进复制site-pickage的包，没有通过pip安装，防止依赖关系自动升降级其他包，在程序能跑起来之后，速度还是三分之一，目前可以确定加上这些包之后一起运行会出问题，对于进程锁那些问题我不太了解，猜测会不会是有地方冲突造成了等待，导致推理速度变慢。 > >  这是文件对比，是两者的venv/lib/site-packages比较 > > 左侧是3.11.0，新建的虚拟环境，可以单跑满速的gptsovits > > 右侧是一模一样的3.11.0，复制左边的虚拟环境之后，加入了项目需要的其他包，跑起来速度就变成三分之一了 --- > 两个都是3.11.0，各用各的虚拟环境，是满速的 > > 两个合在一起共用一个虚拟环境，速度变慢了，很头疼 --- 下面是我做的简单测试. - 创建环境: Python 3.11.8 + Cuda 12.2 + torch 2.2.1...

> 另外我想请教一个问题，就是我在使用python -m venv venv，把虚拟环境移到其他电脑会因为没有安装python报错，整合包的runtime是怎么做到把python一起打包进去的，是使用的conda吗 我知道的是 python有嵌入式版本可以下载. 

所以和python版本, 配置环境无关, 是项目结构问题?

检查 FunASR 版本尝试更新或者尝试 #704

按照本项目的文件结构，即 pretrained_models 文件夹下并没有 GPT-SoVITS 文件夹： ``` GPT-SoVITS └─ GPT_SoVITS └─ pretrained_models ├─ .gitignore ├─ chinese-hubert-base │ ├─ config.json │ ├─ preprocessor_config.json │ └─ pytorch_model.bin ├─ chinese-roberta-wwm-ext-large │ ├─ config.json │...

那么直接从命令行能够运行吗？ 例如在项目主目录下唤出 cmd 界面执行 ``` python GPT_SoVITS/inference_webui.py ``` 正常应该会输出以下信息： ``` UserWarning: TypedStorage is deprecated. It will be removed in the future and UntypedStorage will be the only storage class. This...