如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face
Hugging Face是一个机器学习（ML）和数据科学平台和社区，帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施，用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能（AI）。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。Hugging Face通常被称为机器学习界的GitHub，因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。
本地配置HuggingFace
首先注册HuggingFace平台：
https://huggingface.co/join
随后在用户的设置界面新建token，也就是令牌：
这里令牌有两种权限类型，一种是写权限，另外一种是读权限。
随后本地安装Huggingface客户端：
pip?install?huggingface_hub
随后运行命令登录Huggingface账号：
huggingface-cli?login
此时需要用到刚刚创建的token，复制写token，粘贴到命令行中：
E:\work>huggingface-cli?login
_|????_|??_|????_|????_|_|_|????_|_|_|??_|_|_|??_|??????_|????_|_|_|??????_|_|_|_|????_|_|??????_|_|_|??_|_|_|_|
_|????_|??_|????_|??_|????????_|??????????_|????_|_|????_|??_|????????????_|????????_|????_|??_|????????_|
_|_|_|_|??_|????_|??_|??_|_|??_|??_|_|????_|????_|??_|??_|??_|??_|_|??????_|_|_|????_|_|_|_|??_|????????_|_|_|
_|????_|??_|????_|??_|????_|??_|????_|????_|????_|????_|_|??_|????_|??????_|????????_|????_|??_|????????_|
_|????_|????_|_|??????_|_|_|????_|_|_|??_|_|_|??_|??????_|????_|_|_|??????_|????????_|????_|????_|_|_|??_|_|_|_|
A?token?is?already?saved?on?your?machine.?Run?`huggingface-cli?whoami`?to?get?more?information?or?`huggingface-cli?logout`?if?you?want?to?log?out.
Setting?a?new?token?will?erase?the?existing?one.
To?login,?`huggingface_hub`?requires?a?token?generated?from?https://huggingface.co/settings/tokens?.
Token?can?be?pasted?using?'Right-Click'.
Token:
Add?token?as?git?credential??(Y/n)?y
Token?is?valid?(permission:?write).
Cannot?authenticate?through?git-credential?as?no?helper?is?defined?on?your?machine.
You?might?have?to?re-authenticate?when?pushing?to?the?Hugging?Face?Hub.
Run?the?following?command?in?your?terminal?in?case?you?want?to?set?the?'store'?credential?helper?as?default.
git?config?--global?credential.helper?store
Read?https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Tools-Credential-Storage?for?more?details.
Token?has?not?been?saved?to?git?credential?helper.
Your?token?has?been?saved?to?C:\Users\zcxey\.cache\huggingface\token
Login?successful
显示Login successful即代表登录成功。
随后，可以使用命令来创建模型的repo项目：
huggingface-cli?repo?create?wizard3
这里创建巫师3系列角色模型。
程序返回：
E:\work>huggingface-cli?repo?create?wizard3
git?version?2.31.0.windows.1
git-lfs/2.13.2?(GitHub;?windows?amd64;?go?1.14.13;?git?fc664697)
You?are?about?to?create?v3ucn/wizard3
Proceed??[Y/n]?y
Your?repo?now?lives?at:
https://huggingface.co/v3ucn/wizard3
You?can?clone?it?locally?with?the?command?below,?and?commit/push?as?usual.
git?clone?https://huggingface.co/v3ucn/wizard3
说明已经创建好模型项目了。
当然，过程中可能会报443的错误，如果您身在国内，这是十分合理的现象。
此时，可以通过给git配置代理来解决：
配置socks5
git?config?--global?http.proxy?socks5?127.0.0.1:7890
git?config?--global?https.proxy?socks5?127.0.0.1:7890
配置http
git?config?--global?http.proxy?127.0.0.1:7890
git?config?--global?https.proxy?127.0.0.1:7890
其中7890为您在国内学术上网用的端口号，啥叫学术上网？很抱歉这里无法多做解释。
同时也可以通过命令取消git学术上网：
git?config?--global?--unset?http.proxy
git?config?--global?--unset?https.proxy
接着本地克隆项目：
git?clone?https://huggingface.co/v3ucn/wizard3
随后将模型本体和配置文件config.json放入wizard3目录。
E:\work>cd?wizard3
E:\work\wizard3>git?add?-A
E:\work\wizard3>git?commit?-m?"commit?from?liuyue?"
[main?cd327b9]?commit?from?liuyue
2?files?changed,?114?insertions(+)
create?mode?100644?G_200.pth
create?mode?100644?config.json
E:\work\wizard3>git?push
Uploading?LFS?objects:???0%?(0/1),?925?MB?|?2.4?MB/s
此时，git就会把模型推送到Huggingface云端。
推送完毕后，访问线上地址，即可查看模型：
https://huggingface.co/v3ucn/wizard3/tree/main
结语
Hugging Face的优势包括可访问性、集成性、快速原型设计和部署、社区和成本效益，是不可多得的机器学习交流平台。
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