from transformers import AutoProcessor, BarkModel
import os
from scipy.io.wavfile import write as write_wav
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
os.environ["SUNO_OFFLOAD_CPU"] = "True"
os.environ["SUNO_USE_SMALL_MODELS"] = "True"
def bark():
processor = AutoProcessor.from_pretrained("suno/bark-small")
model = BarkModel.from_pretrained("suno/bark-small")
model.enable_cpu_offload()
model = model.to_bettertransformer()
model.to('cuda')
voice_preset = "v2/en_speaker_6"
inputs = processor('hello, i hope you are doing well', voice_preset=voice_preset)
audio_array = model.generate(**inputs)
audio_array = audio_array.cpu().numpy().squeeze()
sample_rate = model.generation_config.sample_rate
write_wav("/home/rocky/chatout/test.wav", rate=sample_rate, data=audio_array)
bark()
< /code>
Я получаю эту ошибку в качестве возврата: < /p>
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument test_elements in method wrapper_CUDA_isin_Tensor_Tensor)
Я попытался разгрузить модель на графический процессор с несколькими различными способами, но я не могу получить эту ошибку, чтобы остановиться.
bark() < /code> Я получаю эту ошибку в качестве возврата: < /p> RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument test_elements in method wrapper_CUDA_isin_Tensor_Tensor)[/code] Я попытался разгрузить модель на графический процессор с несколькими различными способами, но я не могу получить эту ошибку, чтобы остановиться.
Я сталкиваюсь с проблемой в FFMPEG при запуска приведенного ниже кода
Я работаю над приложением колбы, которое генерирует видео, комбинируя последовательность изображений из папки и синтезированную звуковую дорожку с использованием коры (Suno...
Мы пытаемся подключить два графических процессора, расположенных на двух серверах через RDMA и Infinibands. Графильные процессоры-NVIDIA RTX 6000 ADA, а Infinbands-NVIDIA CONNECTX-6.
Конфигурация сервера
Наш сервер имеет конфигурацию изображения,...
Я пытаюсь точно настроить Microsoft/deberta-v3-small с адаптерами Trainer + Peft Lora для задачи бинарной классификации (истина против транскриптов Lie).
Мой набор данных из базы данных MU3D. Это маленький (~ 320 образцов), а этикетки - 0/1 с 1 =...
Я пытаюсь точно настроить Microsoft/deberta-v3-small с адаптерами Trainer + Peft Lora для задачи бинарной классификации (истина против транскриптов Lie).
Мой набор данных из базы данных MU3D. Это маленький (~ 320 образцов), а этикетки - 0/1 с 1 =...
Я пытаюсь запустить свою модель на нескольких графических процессорах с помощью DataParallel, установив model = nn.DataParallel(model).cuda(), но каждый раз получаю эту ошибку:
RuntimeError: чанк ожидает как минимум одномерный тензор (чанк по...