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前端方案：

尽量使用us-west1 / us-cetrnal1 / us-east1 的e2-micro规格VM，附加30GB standard persistent disk，不要使用premium网络，选择Standard可以享受免费200GB流量. VM可以用来部署反向代理，TPU自动化抢占等任务，任务尽量和VM是同一区域的。

CDN选择CloudFlare接入，如果选择了Standard网络会先使用200GB免费流量，根据GCP CDN interconnect从US拉费用最低能够到0.05 USD /GB

鉴权/IAM系统选择FireBase Authentication免费接入。

后端方案：

选择Cloud Run作为Serverless提供API服务，Cloud Run免费提供两百万次操作，三十六万 GB * s(秒) 内存，十八万 vCPU * s(秒)，同区域内网通信没有网络费用

API Gateway服务聚合各项Serverless服务，两百万次操作内免费，同区域内网通信不收网络费用

数据库选择Cloud Firestore NoSQL数据库，1GB存储免费，同区域内网通信不收网络费用

队列系统采用Cloud Tasks，前一百万条请求不收费

TPU集群方案：

看你白嫖能力了，上不封顶，目前最高记录国外科研团队白嫖到了8960个TPU v4

安装gcsfuse

(sudo NEEDRESTART_MODE=a bash || bash) <<'EOF'
apt update && \
apt install -y numactl lsb-release gnupg curl net-tools iproute2 procps lsof git ethtool && \
export GCSFUSE_REPO=gcsfuse-`lsb_release -c -s`
echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt $GCSFUSE_REPO main" | tee /etc/apt/sources.list.d/gcsfuse.list
curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -
apt update -y && apt -y install gcsfuse
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
EOF

挂载

gcsfuse --implicit-dirs --file-cache-max-size-mb=32768 --cache-dir=/tmp 存储桶名称 /tmp/gcsfuse

加载保存的F5镜像

docker load -i /tmp/gcsfuse/f5/f5_image.tar

启动镜像

docker run \
--net=host \
--privileged \
-v /tmp/gcsfuse:/bucket \
f5_image:dev \
python -m src.maxdiffusion.f5_gradio_ui_load_aot /bucket/f5/f5_docker.yml

设想的工作流

实际

hf demo都炸了，没人管的说是

Diffusion TTS如F5-TTS拥有强大的zero-shot能力，能够很好的模仿参考音频的节奏和音色，可控性极强，生成速度快，但是算力要求巨大。

基于Continuous Token的AR TTS模型，如Mell-E ，算力要求在Diffusion和离散AR之间，属于一种折中选择。

基于Discrete Token的AR TTS模型，如VALL-E，训练要求很高，需要大量数据进行训练，推理性能要求最低。

如果我们能够使用一个Diffusion TTS模型，或者一个AR + Diffusion的混合模型作为teacher模型，利用算力合成大量优质的音频。

用一个算力要求较低的NAR或者AR模型作为student模型，学习teacher模型的优秀性能。就能够实现用较低算力合成优质的音频。

项目地址： https://github.com/flyingblackshark/MaxTTS-Mel.git

实现了Mel输入和采样

难点：

• 数据集较大，生成的mel占用了大量空间，收费较高。
• 对结束位置预测较为困难，需要大量训练
• 难以解决重复生成问题，相对于VQ型TTS来说
• 相对于VQ型，量化比较困难，如何提高模型速度需要研究

优点：

• 制作数据集简单，容易输入模型进行训练。
• 生成质量较高
• 采样需要的GPU性能较低