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一、运行环境

二、部署步骤

1. 安装NVIDIA显卡驱动

2. 安装CUDA

3. 安装Miniconda3

4. 安装cuDNN

5. 下载IndexTTS-1.5

6. 安装Python环境及依赖

7. 下载模型文件

8. 测试运行

三、性能分析

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一、运行环境

CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2696 v4 @ 2.20GHz

内存：64GB

显卡：Nvidia GTX 1080TI

操作系统：优麒麟22.04（Ubuntu22.04）

二、部署步骤

1. 安装NVIDIA显卡驱动

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执行命令安装 570 版本显卡驱动（最高可支持到12.8版本的CUDA）

sudo apt install nvidia-driver-570
sudo apt install nvidia-utils-570

安装完成后重启并执行 nvidia-smi 命令检查驱动是否安装成功

2. 安装CUDA

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执行命令安装 12.6 版本CUDA（不安装12.8版本！！！）

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.0/local_installers/cuda_12.6.0_560.28.03_linux.run
sudo sh cuda_12.6.0_560.28.03_linux.run

安装成功后重启并执行 nvcc -V 命令检查CUDA是否安装成功

3. 安装Miniconda3

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wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 激活环境变量
source ~/miniconda3/bin/activate

4. 安装cuDNN

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执行命令通过conda安装与CUDA版本匹配的cuDNN

conda install nvidia::cudnn cuda-version=12.6

5. 下载IndexTTS-1.5

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IndexTTS-1.5 - GitHubhttps://github.com/index-tts/index-tts/archive/refs/tags/v1.5.0.zip

6. 安装Python环境及依赖

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conda create -n index-tts python=3.10
conda activate index-tts
sudo apt install ffmpeg

cd index-tts-1.5
pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

7. 下载模型文件

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export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"
huggingface-cli download IndexTeam/IndexTTS-1.5 \
  config.yaml bigvgan_discriminator.pth bigvgan_generator.pth bpe.model dvae.pth gpt.pth unigram_12000.vocab \
  --local-dir checkpoints

8. 测试运行

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python indextts/infer.py

三、性能分析

由于GTX1080TI显卡硬件并不支持fp16，而IndexTTS默认采用fp16进行推理加速，经测试，手动关闭fp16后性能表现更佳，每20s可推理生成约60s音频文件，测试数据如下：