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Llasa Training
Llasa Training
该项目适合需要高性能语音合成解决方案的研究人员和开发者，尤其是那些专注于语音合成技术研究、智能语音助手开发以及语音播报系统开发的团队。它能够帮助用户快速构建和优化语音合成模型，提升开发效率和模型性能。
模型训练与部署语音合成#语音合成#深度学习#LLaMA#开源数据#分布式训练普通产品开源
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简介
LLaSA_training 是一个基于 LLaMA 的语音合成训练项目，旨在通过优化训练时间和推理时间的计算资源，提升语音合成模型的效率和性能。该项目利用开源数据集和内部数据集进行训练，支持多种配置和训练方式，具有较高的灵活性和可扩展性。其主要优点包括高效的数据处理能力、强大的语音合成效果以及对多种语言的支持。该项目适用于需要高性能语音合成解决方案的研究人员和开发者，可用于开发智能语音助手、语音播报系统等应用场景。
截图
产品特色
支持基于 LLaMA 的语音合成模型训练，提供高效的计算优化方案
兼容多种开源数据集，如 LibriHeavy、Emilia 等，数据总量达 160,000 小时
提供多种训练配置文件（如 ds_config_zero2.json 和 ds_config_zero3.json），满足不同训练需求
支持通过 Slurm 调度系统进行分布式训练，提升训练效率
可在 Hugging Face 上直接使用相关模型，如 Llasa-3B、Llasa-1B 和 Llasa-8B
使用教程
1. 克隆该项目仓库到本地：`git clone https://github.com/zhenye234/LLaSA_training.git`
2. 下载所需的开源数据集，如 LibriHeavy 和 Emilia 等，或准备自己的数据集
3. 根据需求选择合适的配置文件（如 ds_config_zero2.json 或 ds_config_zero3.json）
4. 使用命令 `torchrun --nproc_per_node=8 train_tts.py config.json` 或通过 Slurm 调度系统运行训练脚本
5. 训练完成后，可在 Hugging Face 上直接使用训练好的模型进行语音合成
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