blackteay/GPT-SoVITS
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docs/ja/README.md
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@ -59,7 +59,7 @@ Windows ユーザー: (Windows 10 以降でテスト済み)、[統合パッケ
```bash ```bash
conda create -n GPTSoVits python=3.10 conda create -n GPTSoVits python=3.10
conda activate GPTSoVits conda activate GPTSoVits
bash install.sh --device <CU124|CU128|ROCM|CPU> --source <HF|HF-Mirror|ModelScope> [--download-uvr5] bash install.sh --device <CU126|CU128|ROCM|CPU> --source <HF|HF-Mirror|ModelScope> [--download-uvr5]
``` ```
### macOS ### macOS
@ -138,13 +138,13 @@ Windows (Docker Desktop) では、デフォルトの共有メモリサイズが
`docker-compose.yaml` ファイルには次の 2 種類のサービスが定義されています： `docker-compose.yaml` ファイルには次の 2 種類のサービスが定義されています：
- `GPT-SoVITS-CU124` および `GPT-SoVITS-CU128`：すべての機能を含むフルバージョン - `GPT-SoVITS-CU126` および `GPT-SoVITS-CU128`：すべての機能を含むフルバージョン
- `GPT-SoVITS-CU124-Lite` および `GPT-SoVITS-CU128-Lite`：依存関係を削減した軽量バージョン - `GPT-SoVITS-CU126-Lite` および `GPT-SoVITS-CU128-Lite`：依存関係を削減した軽量バージョン
特定のサービスを Docker Compose で実行するには、以下のコマンドを使用します： 特定のサービスを Docker Compose で実行するには、以下のコマンドを使用します：
```bash ```bash
docker compose run --service-ports <GPT-SoVITS-CU124-Lite|GPT-SoVITS-CU128-Lite|GPT-SoVITS-CU124|GPT-SoVITS-CU128> docker compose run --service-ports <GPT-SoVITS-CU126-Lite|GPT-SoVITS-CU128-Lite|GPT-SoVITS-CU126|GPT-SoVITS-CU128>
``` ```
#### Docker イメージのローカルビルド #### Docker イメージのローカルビルド
@ -152,7 +152,7 @@ docker compose run --service-ports <GPT-SoVITS-CU124-Lite|GPT-SoVITS-CU128-Lite|
自分でイメージをビルドするには、以下のコマンドを使ってください： 自分でイメージをビルドするには、以下のコマンドを使ってください：
```bash ```bash
bash docker_build.sh --cuda <12.4|12.8> [--lite] bash docker_build.sh --cuda <12.46|12.8> [--lite]
``` ```
#### 実行中のコンテナへアクセス (Bash Shell) #### 実行中のコンテナへアクセス (Bash Shell)
@ -160,7 +160,7 @@ bash docker_build.sh --cuda <12.4|12.8> [--lite]
コンテナがバックグラウンドで実行されている場合、以下のコマンドでシェルにアクセスできます： コンテナがバックグラウンドで実行されている場合、以下のコマンドでシェルにアクセスできます：
```bash ```bash
docker exec -it <GPT-SoVITS-CU124-Lite|GPT-SoVITS-CU128-Lite|GPT-SoVITS-CU124|GPT-SoVITS-CU128> bash docker exec -it <GPT-SoVITS-CU126-Lite|GPT-SoVITS-CU128-Lite|GPT-SoVITS-CU126|GPT-SoVITS-CU128> bash
``` ```
## 事前訓練済みモデル ## 事前訓練済みモデル