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+# 部署步骤
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+1. 将该仓库clone到本地
+2. 创建虚拟环境并启动
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+``` shell
+conda create -n takway python=3.9
+conda activate takway
+```
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+3. cd进入仓库目录下，安装依赖
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+``` shell
+cd ~/TakwayDisplayPlatform
+pip install -r requirements.txt
+```
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+4. 在./utils/目录下创建vits_model文件夹
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+   从[链接](https://huggingface.co/spaces/zomehwh/vits-uma-genshin-honkai/tree/main/model)下载vits_model并放入该文件夹下，只需下载config.json和G_953000.pth即可
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+5. 在./utils/bert_vits2/目录下创建bert，slm文件夹
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+​	从[链接1](https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large)，[链接2](https://huggingface.co/microsoft/deberta-v3-large)，[链接3](https://huggingface.co/ku-nlp/deberta-v2-large-japanese-char-wwm)下载模型，放入bert目录下
+
+​	从[链接4](https://huggingface.co/microsoft/wavlm-base-plus)下载模型，放入slm目录下
+
+​	在./utils/bert_vits2/bert目录下创建bert_models.json文件，填入如下内容
+
+``` json
+{
+    "deberta-v2-large-japanese-char-wwm": {
+        "repo_id": "ku-nlp/deberta-v2-large-japanese-char-wwm",
+        "files": ["pytorch_model.bin"]
+    },
+    "chinese-roberta-wwm-ext-large": {
+        "repo_id": "hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large",
+        "files": ["pytorch_model.bin"]
+    },
+    "deberta-v3-large": {
+        "repo_id": "microsoft/deberta-v3-large",
+        "files": ["spm.model", "pytorch_model.bin"]
+    }
+}
+```
+
+6. 在 ./utils/bert_vits2/data/mix/目录下创建models文件夹，并放入预训练模型250000_G.pth
+7. 回到根目录，`python main.py`启动程序

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-# 部署步骤
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-1. 将该仓库clone到本地
-2. 创建虚拟环境并启动
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-``` shell
-conda create -n takway python=3.9
-conda activate takway
-```
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-3. cd进入仓库目录下，安装依赖
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-``` shell
-cd ~/TakwayDisplayPlatform
-pip install -r requirements.txt
-```
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-4. 在utils/目录下创建vits_model文件夹
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-   从[链接](https://huggingface.co/spaces/zomehwh/vits-uma-genshin-honkai/tree/main/model)下载vits_model并放入该文件夹下，只需下载config.json和G_953000.pth即可
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-5. 回到仓库根目录下运行`python main.py`启动程序
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