CUDA 12.1 से 12.6 माइग्रेशन के बाद seed-vc की संगतता समाधान

सीड-वीसी का बड़ा अपडेट होने के बाद समस्या समाधान: CUDA 121 से 126 माइग्रेशन गाइड

वॉइस कन्वर्जन टेक्नोलॉजी तेज़ी से विकसित हो रही है, और ओपन-सोर्स सीड-वीसी प्रोजेक्ट भी इसका अपवाद नहीं है। अगर आपने हाल ही में सीड-वीसी GitHub रिपॉजिटरी से नवीनतम अपडेट प्राप्त किए हैं, तो आपको CUDA 12.1 से CUDA 12.6 में परिवर्तन के कारण कंपैटिबिलिटी समस्याओं का सामना करना पड़ सकता है। यह व्यापक गाइड आपको इन समस्याओं को हल करने और आपके वॉइस कन्वर्जन मॉडल को फिर से सही ढंग से काम करने के लिए आवश्यक चरणों से गुजारेगी।

अगर आप सीड-वीसी के साथ नए हैं, तो आप पहले मेरे पिछले गाइड देख सकते हैं:

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पूर्वापेक्षाएँ: CUDA अपडेट चुनौती को समझना

विंडोज उपयोगकर्ताओं के लिए जिनके पास CUDA 12.8 ड्राइवर इंस्टॉल हैं (जो CUDA 12.6 बिल्ड के साथ पीछे की ओर संगत हैं), प्रोजेक्ट की requirements.txt फ़ाइल में हाल के परिवर्तनों ने महत्वपूर्ण संगतता चुनौतियां पैदा कर दी हैं। जब आप git pull चलाते हैं, तो आपको निम्न महत्वपूर्ण परिवर्तन दिखाई देगा:

torch --pre --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu126

यह पिछले cu121 बिल्ड से नए cu126 बिल्ड में माइग्रेशन का संकेत देता है, जो आपके मौजूदा पायथन वर्चुअल एनवायरनमेंट की संगतता को तोड़ सकता है।

आपको अपना वर्चुअल एनवायरनमेंट पुनः बनाने की आवश्यकता क्यों है

जब पायथन वर्चुअल एनवायरनमेंट में पहले से विशिष्ट CUDA निर्भरताओं वाले PyTorch लाइब्रेरी इंस्टॉल हो चुके हैं, तो केवल अपनी आवश्यकताओं को अपडेट करने से संघर्ष हो सकता है। यहां बताया गया है कि पूरी तरह से रीसेट क्यों आवश्यक है:

छिपी हुई संगतता चुनौती

पायथन वर्चुअल एनवायरनमेंट इंस्टॉल किए गए लाइब्रेरी को कैश करते हैं, जिसमें उनके विशिष्ट बिल्ड और निर्भरताएं शामिल हैं। आपके मौजूदा एनवायरनमेंट में, आपके पास पहले से ही CUDA 12.1 के लिए बने PyTorch लाइब्रेरी इंस्टॉल होंगे। CUDA 12.6 निर्भरताओं को शामिल करने का प्रयास करते समय, ये विरोधी बिल्ड कई समस्याएं पैदा कर सकते हैं:

• pip install -r requirements.txt चलाने से निर्भरता संघर्षों को ठीक से हल करने में विफल हो सकता है
• यदि इंस्टॉलेशन पूरा हो जाता है, तो भी आपको रनटाइम त्रुटियां मिल सकती हैं जैसे “Torch not compiled with CUDA enabled”
• मौजूदा एनवायरनमेंट चुपचाप लाइब्रेरी के कैश किए गए संस्करणों का उपयोग कर सकता है, बजाय उन लाइब्रेरी को इंस्टॉल करने के जिनकी आपको वास्तव में आवश्यकता है

वर्चुअल एनवायरनमेंट को पूरी तरह से हटाना और फिर से बनाना संघर्षों के बिना एक स्वच्छ निर्भरता पेड़ सुनिश्चित करने का सबसे विश्वसनीय समाधान है।

चरण-दर-चरण: अपने वर्चुअल एनवायरनमेंट को हटाना

विधि 1: टर्मिनल का उपयोग करना (अनुभवी उपयोगकर्ताओं के लिए अनुशंसित)

rm -rf .venv

PowerShell उपयोगकर्ताओं के लिए, समकक्ष कमांड है:

Remove-Item -Recurse -Force .venv

विधि 2: GUI टूल का उपयोग करना (शुरुआती के लिए अनुकूल)

• VSCode में: एक्सप्लोरर पैनल में .venv फ़ोल्डर ढूंढें, राइट-क्लिक करें, और “Delete” चुनें
• विंडोज़ एक्सप्लोरर में: अपने प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में नेविगेट करें और .venv डायरेक्टरी हटाएं

यह सभी कैश्ड निर्भरताओं को पूरी तरह से हटा देता है और आपके एनवायरनमेंट के लिए एक नई शुरुआत सुनिश्चित करता है।

विंडोज़ उपयोगकर्ताओं को अनूठी चुनौतियों का सामना क्यों करना पड़ता है

दिलचस्प बात यह है कि ये संगतता समस्याएं अक्सर लिनक्स या WSL (विंडोज़ सबसिस्टम फॉर लिनक्स) एनवायरनमेंट की तुलना में विंडोज़ सिस्टम पर अधिक स्पष्ट होती हैं। मेरे व्यावहारिक परीक्षण में, मैंने देखा है कि WSL एनवायरनमेंट कभी-कभी CUDA संस्करण परिवर्तनों को अधिक सहजता से संभालते हैं, जिससे PyTorch CUDA संस्करण अपडेट के बाद भी वही वर्चुअल एनवायरनमेंट काम करना जारी रख सकता है।

विंडोज़-विशिष्ट समस्याओं के तकनीकी कारण

विंडोज़ एनवायरनमेंट इंस्टॉल किए गए PyTorch पैकेज और विशिष्ट CUDA संस्करणों के बीच मजबूत बंधन बनाने की प्रवृत्ति रखते हैं। इससे कई संभावित समस्याएं हो सकती हैं:

• पहले से कैश किए गए CUDA 12.1 PyTorch संस्करण बने रह सकते हैं और प्राथमिकता ले सकते हैं
• पैकेज के बीच संघर्षों के कारण निर्भरता समाधान विफल हो सकता है
• रनटाइम त्रुटियां जैसे “Torch not compiled with CUDA enabled” अक्सर होती हैं

इन समस्याओं के कारण विंडोज़ पर निर्भरता प्रबंधन के लिए अधिक व्यापक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

आवश्यक requirements.txt संशोधन

अपने वर्चुअल एनवायरनमेंट को फिर से बनाने के बाद, आपको उचित संगतता सुनिश्चित करने के लिए requirements.txt फ़ाइल को संशोधित करने की आवश्यकता होगी। यहां व्यावहारिक परीक्षण के माध्यम से मैंने विकसित की गई अनुकूलित कॉन्फ़िगरेशन दी है:

--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu126

# PyTorch Nightly CUDA 12.6 builds
torch --pre
torchvision --pre
torchaudio --pre

# Other dependencies
scipy==1.13.1
librosa==0.10.2
huggingface-hub==0.28.1  # ✅ gradio के साथ संगत
# accelerate हटा दिया गया (बाद में जरूरत पड़ने पर जोड़ें)
munch==4.0.0
einops==0.8.0
descript-audio-codec==1.0.0
gradio==5.23.0
pydub==0.25.1
resemblyzer
jiwer==3.0.3
transformers==4.38.2
FreeSimpleGUI==5.1.1
soundfile==0.12.1
sounddevice==0.5.0
modelscope==1.18.1
funasr==1.1.5
numpy==1.26.4
hydra-core==1.3.2
pyyaml
python-dotenv

इन आवश्यकता संशोधनों के पीछे तकनीकी तर्क

requirements फ़ाइल में ये विशिष्ट परिवर्तन कई महत्वपूर्ण संगतता समस्याओं को हल करते हैं:

PyTorch Nightly रिपॉजिटरी स्रोत जोड़ना

--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu126

CUDA 12.6-संगत PyTorch बिल्ड मानक PyPI रिपॉजिटरी पर होस्ट नहीं किए जाते हैं, बल्कि एक विशेष इंडेक्स के माध्यम से वितरित किए जाते हैं। इस इंडेक्स URL को स्पष्ट रूप से जोड़कर, हम सुनिश्चित करते हैं कि pip को पता है कि उपयुक्त CUDA-सक्षम संस्करण कहां खोजने हैं।

--pre के साथ प्री-रिलीज़ बिल्ड सक्षम करना

torch --pre विनिर्देश नाइटली (डेवलपमेंट) बिल्ड तक पहुंच सक्षम करता है जिसमें नवीनतम CUDA संगतता सुविधाएं होती हैं। इन नाइटली बिल्ड में CUDA 12.6 समर्थन शामिल है जो अभी तक स्थिर संस्करणों में जारी नहीं किया गया है लेकिन हमारी जरूरतों के लिए महत्वपूर्ण है।

HuggingFace और Gradio संस्करण संघर्षों का समाधान

सबसे सूक्ष्म संगतता समस्याओं में से एक विभिन्न लाइब्रेरी के बीच संबंध है:

• Gradio 5.23.0 को huggingface-hub संस्करण 0.28.1 या उच्चतर की आवश्यकता होती है
• इस बीच, पुराने accelerate पैकेज को संस्करण 0.28 से नीचे huggingface-hub की आवश्यकता होती है

यह एक अपरिहार्य संघर्ष पैदा करता है जो दोनों पैकेज को एक साथ काम करने से रोकता है। मेरा समाधान accelerate को हटाता है (जिसे बाद में आवश्यक होने पर जोड़ा जा सकता है) और gradio संगतता बनाए रखने के लिए huggingface-hub 0.28.1 पर मानकीकृत करता है।

फास्ट-ट्रैक विधि: वन-कमांड PyTorch इंस्टॉलेशन

उन लोगों के लिए जो requirements.txt को संशोधित किए बिना एक सुव्यवस्थित दृष्टिकोण पसंद करते हैं, यहां एक सीधा इंस्टॉलेशन कमांड है जो संभावित निर्भरता संघर्षों से बचता है:

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu126

यह एकल कमांड एक साथ कई चीजें पूरी करता है:

• PyTorch नाइटली (डेवलपमेंट) बिल्ड इंस्टॉल करता है
• स्पष्ट रूप से CUDA 12.6 संगत बाइनरी को लक्षित करता है
• requirements.txt निर्भरता समाधान संघर्षों से बचता है

यह दृष्टिकोण विशेष रूप से उपयोगी है जब आप जिद्दी इंस्टॉलेशन समस्याओं का सामना करते हैं या सिर्फ PyTorch घटकों का एक साफ, केंद्रित इंस्टॉलेशन चाहते हैं।

अपने इंस्टॉलेशन की सफलता सत्यापित करना

PyTorch पैकेज इंस्टॉल करने के बाद, यह सत्यापित करना आवश्यक है कि CUDA समर्थन सही ढंग से सक्षम है। जांचने के लिए इस सरल पायथन कमांड को चलाएं:

python -c "import torch; print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available())"

सफलता कैसी दिखती है

यदि आपका इंस्टॉलेशन सफल था, तो आपको इस तरह का आउटपुट दिखाई देना चाहिए:

12.6
True

यह पुष्टि करता है कि:

1. PyTorch आपके CUDA इंस्टॉलेशन (संस्करण 12.6) को पहचानता है
2. CUDA कार्यक्षमता सही ढंग से PyTorch के लिए उपलब्ध है

विफल इंस्टॉलेशन का समाधान

अगर इसके बजाय आप देखते हैं:

None
False

यह दर्शाता है कि PyTorch केवल CPU मोड में चल रहा है, CUDA त्वरण के बिना। सबसे आम कारणों में शामिल हैं:

• गलती से PyTorch का केवल CPU-संस्करण इंस्टॉल करना
• इंस्टॉलेशन के दौरान पैकेज संघर्ष
• गलत CUDA पाथ या ड्राइवर समस्याएं

इस मामले में, मैं पहले उल्लिखित सीधे इंस्टॉलेशन कमांड चलाने की सलाह देता हूं:

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu126

इंस्टॉलेशन क्रम क्यों मायने रखता है

जटिल आवश्यकता फ़ाइलों के साथ काम करते समय, इंस्टॉलेशन अनुक्रम निर्भरता समाधान को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है:

• यदि PyTorch को बड़े आवश्यकता बैच के हिस्से के रूप में इंस्टॉल किया जाता है, तो pip का निर्भरता रिज़ॉल्वर गलत संस्करण चुन सकता है
• स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट संस्करण जैसे torch==2.4.0 PyPI से CPU-only संस्करणों को डिफ़ॉल्ट कर सकते हैं
• CUDA-सक्षम PyTorch को अलग से और सबसे पहले इंस्टॉल करने से यह सुनिश्चित होता है कि यह निर्भरता समाधान में प्राथमिकता लेता है

यह वर्कफ़्लो विशेष रूप से विंडोज़ उपयोगकर्ताओं के लिए महत्वपूर्ण है, जहां PyTorch CUDA निर्भरताएं लिनक्स सिस्टम की तुलना में अधिक संवेदनशील होती हैं।

वेब UI लॉन्च करना और GUI इंटरफेस का उपयोग करना

अपने वर्चुअल एनवायरनमेंट को सफलतापूर्वक कॉन्फ़िगर करने और सभी निर्भरताओं को इंस्टॉल करने के बाद, एप्लिकेशन लॉन्च करने का समय आ गया है। seed-vc एक ब्राउज़र-आधारित ग्राफिकल इंटरफेस प्रदान करता है जो वॉइस कन्वर्जन को सुलभ और सहज बनाता है।

V2 मॉडल (नवीनतम फीचर-रिच संस्करण) शुरू करना

उन्नत V2 मॉडल इंटरफेस लॉन्च करने के लिए, चलाएँ:

python app_vc_v2.py

निष्पादन के बाद, आपको अपने टर्मिनल में इस तरह का संदेश दिखाई देगा:

* Running on local URL: http://127.0.0.1:7860

अपने ब्राउज़र में इस URL (http://127.0.0.1:7860) को खोलने से GUI इंटरफेस प्रदर्शित होगा, जहां आप ऑडियो फ़ाइलें ड्रैग और ड्रॉप कर सकते हैं, पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं, और आसानी से वॉइस कन्वर्जन कर सकते हैं।

V2 मॉडल क्यों चुनें?

आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, V2 मॉडल (app_vc_v2.py) कई उन्नत क्षमताएं प्रदान करता है:

• अधिक प्राकृतिक स्पीकर अनॉनिमाइज़ेशन क्षमताएं
• बेहतर एक्सेंट और स्पीच पैटर्न कन्वर्जन
• AR (ऑटोरेग्रेसिव) मॉडल का उपयोग करके उच्च-सटीकता कन्वर्जन
• अनुमान गुणवत्ता को नियंत्रित करने के लिए समृद्ध पैरामीटराइज़ेशन विकल्प (जैसे, --similarity-cfg-rate, --intelligibility-cfg-rate, और अधिक)

हालांकि मैंने शुरू में श्रेष्ठ कार्यक्षमता की उम्मीद में V2 चुना था, मैंने व्यावहारिक परीक्षण के माध्यम से पाया कि यह कभी-कभी मानक app.py या app_vc.py कार्यान्वयनों की तुलना में कम परिष्कृत हो सकता है। आपको कभी-कभी त्रुटियां या कुछ क्षेत्रों में कम कॉन्फ़िगरेशन विकल्प मिल सकते हैं।

फिर भी, ज़ीरो-शॉट कन्वर्जन और अनॉनिमाइज़ेशन फीचर्स इसे एक्सप्लोर करने लायक बनाते हैं, विशेष रूप से उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए जो वॉइस कन्वर्जन टेक्नोलॉजी की सीमाओं को आगे बढ़ाना चाहते हैं।

व्यावहारिक GUI उपयोग गाइड

वेब इंटरफेस सहज ऑपरेशन की अनुमति देता है:

1. स्रोत ऑडियो अपलोड करें – वह मूल वॉइस रिकॉर्डिंग जोड़ें जिसे आप कन्वर्ट करना चाहते हैं
2. संदर्भ ऑडियो अपलोड करें – विशेषता वाली विशेषताओं को निकालने के लिए लक्ष्य आवाज का एक नमूना प्रदान करें
3. पैरामीटर समायोजित करें – आवाज की गुणवत्ता, चिकनापन, पिच संरक्षण और अन्य पहलुओं को फाइन-ट्यून करें
4. कन्वर्जन जनरेट करें – चयनित पैरामीटर का उपयोग करके ऑडियो को प्रोसेस करने के लिए कन्वर्ट बटन पर क्लिक करें

इस वर्कफ़्लो के विज़ुअल डेमोंस्ट्रेशन के लिए, मेरा ट्यूटोरियल वीडियो देखें: