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嘿，r/LocalLLaMA的朋友们👋。我刚刚发布了Orpheus - FastAPI，这是一个高性能的文本到语音（TTS）服务器，它使用Orpheus的最新版本连接到本地的大型语言模型（LLM）推理服务器。你可以将它连接到OpenWebui、SillyTavern，或者直接使用网络界面来原生地生成音频。如果你想在超音段特征（人类声音的模态，嗯、啊、停顿，就像Sesame所具有的那样）方面充分利用它，我非常建议你使用系统提示来让模型做出相应的响应（包括模型内置的语法）。我在我的git上包含了示例，这样你就可以看到这与Sesame的CSM有多接近。它使用Orpheus 3B模型的量化版本（我还包含了指向我的Q8 GGUF的直接链接），这个版本可以在消费级硬件上运行，并且可以与GPUStack（我的最爱）、LM Studio或者llama.cpp一起工作。GitHub：[https://github.com/Lex - au/Orpheus - FastAPI](https://github.com/Lex - au/Orpheus - FastAPI)；模型：[https://huggingface.co/lex - au/Orpheus - 3b - FT - Q8_0.gguf](https://huggingface.co/lex - au/Orpheus - 3b - FT - Q8_0.gguf)。让我知道你们的想法或者如果你们有问题！

讨论总结

这是关于Orpheus - FastAPI的讨论，涵盖技术多个方面。有人肯定发布成果，也有人提出各种问题如是否支持其他语言、语音克隆、音频生成限制等，还涉及运行速度慢的问题，并且有用户给出解决问题的建议以及对项目功能改进的想法。

主要观点

  1. 👍 发布Orpheus - FastAPI是不错的工作
    • 支持理由：评论者直接表达肯定态度
    • 反对声音：无
  2. 🔥 关于基础设施运行使用Dockerfile还是虚拟环境
    • 正方观点：有人认为Docker更好，阐述其优势
    • 反方观点：有人表示自己通过虚拟环境运行，认为虚拟环境也可行
  3. 💡 项目目前仅支持英语是底层模型限制
    • 解释：回答者确认并提供底层模型问题链接
  4. 💡 Orpheus - FastAPI存在音频生成14秒限制及解决办法
    • 解释：有人指出存在14秒限制，可修改MAX_TOKENS值突破
  5. 💡 Orpheus - FastAPI存在速度慢的问题及可能原因
    • 解释：有用户称速度慢，其他用户认为可能是系统或运行设备（CPU而非GPU）的原因

金句与有趣评论

  1. “😂 Nice work! Do you have any plans to add a dockerfile as well?”
    • 亮点：肯定工作的同时提出建设性问题
  2. “🤔 Why’d does nobody do this by default, how are you all running your infra if not through docker containers?”
    • 亮点：对基础设施运行方式提出疑惑
  3. “👀 It can definitely generate up to 8192 tokens worth of audio — I’ve had it output multi - minute stories without any issues.”
    • 亮点：针对音频生成限制给出不同观点

情感分析

总体情感倾向是积极中带有疑问。积极体现在对项目发布表示肯定，有用户认为这是不错的工作、对新版本很认可。疑问主要集中在项目功能的限制上，如仅支持英语、音频生成的限制、速度慢等问题，这是因为用户从不同使用场景和需求出发对项目进行探究和考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会对项目功能进行改进，如增加epub支持与分块功能。
  • 潜在影响：如果项目改进成功，将提升其在文本转语音相关领域的竞争力，对使用该技术的用户体验有积极影响。

详细内容：

标题：Orpheus-FastAPI 引发 Reddit 热烈讨论

近日，Reddit 上一则关于“Orpheus-FastAPI: Local TTS with 8 Voices & Emotion Tags (OpenAI Endpoint Compatible)”的帖子引发了众多关注。该帖子介绍了这款高性能的文本转语音服务器，它能够连接到本地的 LLM 推理服务器，并且提供了相关的 GitHub 和模型链接。此帖获得了大量的点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在多个方面。有人称赞作者的工作出色，并询问是否有添加 Dockerfile 的计划。有人质疑为何默认不采用 Docker 容器来运行，也有人分享自己通过虚拟环境来运行的经历。对于模型的语言支持，目前仅为英语。关于声音克隆是否支持，有人表示需要自己编写。在生成音频的时长方面，有人指出存在 14 秒的限制，通过修改代码中的 MAX_TOKENS 值可以解决。还有人提到在使用过程中出现幻觉和重复的情况。

有用户分享道：“我使用 llama.cpp 作为后端，通过修改 inference.py 中的 MAX_TOKENS = 8192 解决了生成音频过短的问题，我原本使用的是 RTX 3060 显卡。”

有人认为 Docker 更好，也有人坚持使用虚拟环境。在处理速度方面，有人表示对于生产用途或实时用例来说速度较慢，有人则在特定显卡上获得了接近实时的效果。有人尝试将其与其他工具结合使用时遇到了问题，作者表示会考虑改进相关限制。

争议点在于不同用户对于运行方式和效果的评价存在差异。比如，对于使用 Docker 还是虚拟环境，以及如何优化生成音频的质量和时长，大家各执一词。

讨论中的共识是大家都对这款产品表现出了一定的兴趣，并积极提出改进的建议和分享自己的使用经验。特别有见地的观点如根据句子或段落拆分文本以提高处理速度，丰富了讨论的内容。

总的来说，Reddit 上关于 Orpheus-FastAPI 的讨论展现了用户对于这款产品的关注和期待，也为其进一步完善提供了多样的思路。