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README.md

@@ -43,12 +43,19 @@ If you are a Windows user (tested with win>=10) you can install directly via the
 
 - Python 3.9, PyTorch 2.0.1, CUDA 11
 - Python 3.10.13, PyTorch 2.1.2, CUDA 12.3
-- Python 3.9, PyTorch 2.3.0.dev20240122, macOS 14.3 (Apple Silicon, MPS)
+- Python 3.9, PyTorch 2.3.0.dev20240122, macOS 14.3 (Apple silicon, GPU)
 
 _Note: numba==0.56.4 require py<3.11_
 
 ### For Mac Users
-If you are a Mac user, please install by using the following commands:
+If you are a Mac user, make sure you meet the following conditions for training and inferencing with GPU: 
+- Mac computers with Apple silicon or AMD GPUs
+- macOS 12.3 or later
+- Xcode command-line tools installed by running `xcode-select --install`
+
+_Other Macs can do inference with CPU only._
+
+Then install by using the following commands:
 #### Create  Environment
 ```bash
 conda create -n GPTSoVits python=3.9
@@ -60,7 +67,7 @@ pip install -r requirements.txt
 pip uninstall torch torchaudio
 pip3 install --pre torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
 ```
-_Note: For preprocessing with UVR5, it is recommended to [download the original project GUI](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui) and select GPU for operation. Additionally, there may be memory leak issues when using Mac for inference, restarting the inference webUI can release the memory._
+_Note: For preprocessing with UVR5, it is recommended to [download the original project GUI](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui) and select "GPU Conversion". Additionally, there might be memory leak issues, especially during inference. Restarting the inference webUI can help._
 ### Quick Install with Conda
 
 ```bash

docs/cn/README.md

@@ -43,12 +43,19 @@ https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/assets/129054828/05bee1fa-bdd8-4d85-9350-
 
 - Python 3.9、PyTorch 2.0.1和CUDA 11
 - Python 3.10.13, PyTorch 2.1.2和CUDA 12.3
-- Python 3.9、Pytorch 2.3.0.dev20240122和macOS 14.3（Apple 芯片，MPS）
+- Python 3.9、Pytorch 2.3.0.dev20240122和macOS 14.3（Apple 芯片，GPU）
 
 _注意: numba==0.56.4 需要 python<3.11_
 
 ### Mac 用户
-如果你是Mac用户，请使用以下命令安装：
+如果你是Mac用户，请先确保满足以下条件以使用GPU进行训练和推理：
+- 搭载Apple芯片或AMD GPU的Mac
+- macOS 12.3或更高版本
+- 已通过运行`xcode-select --install`安装Xcode command-line tools
+
+_其他Mac仅支持使用CPU进行推理_
+
+然后使用以下命令安装：
 #### 创建环境
 ```bash
 conda create -n GPTSoVits python=3.9
@@ -60,7 +67,7 @@ pip install -r requirements.txt
 pip uninstall torch torchaudio
 pip3 install --pre torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
 ```
-_注意：如需使用UVR5进行预处理，建议[下载原项目GUI](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)，勾选GPU运行。另外，使用Mac推理时可能存在内存泄漏问题，重启推理UI即可释放内存。_
+_注意：如需使用UVR5进行预处理，建议[下载原项目GUI](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)，勾选“GPU Conversion”。另外，可能会出现内存泄漏问题，主要体现在推理时。重启推理webUI可以释放内存。_
 ### 使用Conda快速安装
 
 ```bash

docs/ja/README.md

@@ -39,12 +39,19 @@ Windows ユーザーであれば（win>=10 にてテスト済み）、prezip 経
 ### Python と PyTorch のバージョン
 - Python 3.9, PyTorch 2.0.1, CUDA 11
 - Python 3.10.13, PyTorch 2.1.2, CUDA 12.3
-- Python 3.9, PyTorch 2.3.0.dev20240122, macOS 14.3 (Apple Silicon, MPS)
+- Python 3.9, PyTorch 2.3.0.dev20240122, macOS 14.3 (Apple silicon, GPU)
 
 _注記: numba==0.56.4 は py<3.11 が必要です_
 
 ### Macユーザーへ
-Macユーザーの方は、以下のコマンドを使用してインストールしてください。
+如果あなたがMacユーザーである場合、GPUを使用してトレーニングおよび推論を行うために以下の条件を満たしていることを確認してください：
+- AppleシリコンまたはAMD GPUを搭載したMacコンピューター
+- macOS 12.3以降
+- `xcode-select --install`を実行してインストールされたXcodeコマンドラインツール
+
+_その他のMacはCPUのみで推論を行うことができます。_
+
+次に、以下のコマンドを使用してインストールします：
 #### 環境作成
 ```bash
 conda create -n GPTSoVits python=3.9
@@ -56,7 +63,7 @@ pip install -r requirements.txt
 pip uninstall torch torchaudio
 pip3 install --pre torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
 ```
-_注記: UVR5を使用した前処理には、[元のプロジェクトGUIをダウンロード](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)して、操作にGPUを選択することを推奨します。さらに、Macを使用して推論する際にメモリリークの問題が発生する可能性がありますが、推論のwebUIを再起動することでメモリを解放できます。_
+_注記: UVR5を使用して前処理を行う場合は、[オリジナルプロジェクトのGUIをダウンロード](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)して、「GPU Conversion」を選択することをお勧めします。さらに、特に推論時にメモリリークの問題が発生する可能性があります。推論webUIを再起動することでメモリを解放することができます。_
 ### Conda によるクイックインストール
 
 ```bash