我们通常说的内存，其实指的是“运行内存”，专业术语叫做“随机存取存储器”（英语：Random Access Memory，缩写：RAM）。

"为硬件保留的内存" (Hardware Reserved Memory) 是指一部分物理内存(RAM)被系统 BIOS/UEFI 或某些硬件驱动程序保留，不过那些硬件一般用不了，而且即使真的不够用，也可以及时申请，不需要一直占用影响系统性能。操作系统(如 Windows)无法访问和使用这部分内存。

一个正常的系统通常会保留几十MB到几GB不等的内存。如果你的系统有 8GB 或更多内存，保留 1-2GB 给高性能集成显卡也是常见的。

但是，如果保留的内存量异常大（如数GB），可能由系统配置错误或硬件兼容性问题导致，可通过以下方法调整：

1.运行输入 msconfig
进去选中第二个菜单“引导”然后高级选项；
勾选“最大的内存”数字填写“已安装”那里的数字，设置为物理内存总量（如8192MB对应8GB）；
不要更改成下图红色框的那个数字，千万别让它是0或者很小，否则无法启动电脑；
第一次重启电脑后按之前的方法，继续打开进行“msconfig”进行设置，取消勾选“最大内存”；
点击“确定”，“应用”，“确定”后重启电脑。

2.拔插内存条

项目地址：https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS

说下V2版本的更新：新增两种语种，现在支持中、英、日、韩、粤物种语种，现在1分钟的参考音频就能训练出很好的效果。
对中英多音字做了优化，解决了旧版吞字的问题，情绪化复刻效果更加逼真了。

其他更多的效果大家自行体验，使用和之前的老版本类似。

软件下载后，解压出来，建议解压到非中文目录下，切记！
在所有操作前，准备好需要克隆的声音素材，要求无杂音，吐齿清晰，1-3分钟左右即可。
素材的质量，决定合成的效果。

解压后，双击 go-webui.bat，或完成环境配置和依赖安装后，在终端中输入 python webui.py 即可启动项目。（Windows系统）
访问地址：http://localhost:9874

UI最上方有官方的使用教程手册，想系统的学习可以参考：https://www.yuque.com/baicaigongchang1145haoyuangong/ib3g1e

Windows整合包
https://www.yuque.com/baicaigongchang1145haoyuangong/ib3g1e/dkxgpiy9zb96hob4
GPT-SoVITS整合包使用说明
首先上传3-10秒的参考音频。

然后在参考音频的文本里输入音频样本的文字内容，不输入音频文本的话，效果会差些，尽量输入。

然后输入需要合成的文本，点击合成语音按钮。

1 简介
GPT-SoVITS是一种语音合成模型，于2024年2月18日发布，它基于深度学习的语音合成框架，通过整合GPT（Generative Pre-trained Transformer）的自然语言理解能力与SoVITS（Soft Voice Isolation and Timbre Synthesis）的声纹特征建模技术，实现了「文本 – 语音」的高保真映射与个性化声音克隆。其核心优势在于：​

多模态融合：支持文本、声纹、情感标签等多维度输入，生成兼具语义理解与情感表达的自然语音；​
低资源适配：通过少量样本即可完成声线迁移，降低专业配音的门槛；​
场景化定制：可针对短视频创作、智能客服、有声书制作等场景优化韵律与音色，满足工业化部署需求。

1.创建虚拟环境
conda create -n GPTSoVits python=3.10
conda activate GPTSoVits
2.新建工程
3.部分环境
pip install -r requirements.txt

4.模型下载。
手动下载以下几个模型（体验时几个模型不一定需全下载）
本文统一放在模型存档目录：/u01/workspace/models/GPT-SoVITS
pretrained_models
git clone https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS

uvr5_weights
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/uvr5_weights

asr model：
git clone https://hf-mirror.com/Systran/faster-whisper-large-v3

可选模型： speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch,speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch, punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch
下载地址分别为：
git clone https://www.modelscope.cn/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch.git
git clone https://www.modelscope.cn/iic/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch.git
git clone https://www.modelscope.cn/iic/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch.git

预训练模型
中国用户可以从这里下载所有这些模型。

1.从GPT-SoVITS模型下载预训练模型，并放入GPT_SoVITS/pretrained_models文件夹中。

2.从G2PWModel_1.1.zip下载G2PW模型，解压并重命名为G2PWModel，然后放入GPT_SoVITS/text。（仅限中文TTS）

3.对于UVR5（声乐/伴奏分离及混响去除），从UVR5权重下载模型，并放入tools/uvr5/uvr5_weights。

4.对于中文ASR（可选），从Damo ASR模型、Damo VAD模型和Damo标点模型下载，并将它们放入tools/asr/models。

5.对于英语或日语ASR（可选），从Faster Whisper Large V3下载模型，并置于tools/asr/models内。同时，Systran的其他模型可能以更小的磁盘占用实现类似效果。

下载源码
git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git;
cd GPT-SoVITS

Docker 容器化部署
Dockerfile样例
注意 根据官方的Dockerfile自己build出满足自身环境需要的镜像。

# Base CUDA image
# FROM cnstark/pytorch:2.0.1-py3.9.17-cuda11.8.0-ubuntu20.04
FROM pytorch/pytorch:2.2.1-cuda12.1-cudnn8-runtime
....
....

本文对官方的Dockerfile做了简单修改以便满足自己需要。 采用基础镜像pytorch/pytorch:2.2.1-cuda12.1-cudnn8-runtime
同时需要修改镜像的语言的环境变量，否则webui 会展示为英文界面：
ENV LANG=zh_CN.UTF-8

nltk_data 文件下载
下载地址：
https://www.nltk.org/nltk_data/
需要下载的语料库：
cmudict
averaged_perceptron_tagger

构建image
docker build -t qingcloudtech/gpt-sovits:v1.0 .

运行
修改docker-compose.yaml文件用自己编译的容器镜像：

运行
docker-compose up -d

几个重要的页面：
下面几个页面并非启动后都可以直接访问，需要根据需要点选相应的启动按钮后方可访问。
主页面： http://127.0.0.1:9874/
UVR5人声伴奏分离&去混响去延迟工具 ： http://127.0.0.1:9873/
TTS推理WebUI：http://127.0.0.1:9872/
语音文本校对标注工具： http://127.0.0.1:9871/

Replacing package opencv-contrib-python with opencv-contrib-python-headless
Looking in indexes: https://pypi.doubanio.com/simple, https://pypi.oystermercury.top/ms
Looking in links: https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/torch_stable.html

pip install numba -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install numba -i https://pypi.org/simple
pip --default-timeout=100 install numba

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

确保 pip 和 setuptools 是最新版：
python -m pip install --upgrade pip setuptools

总结建议
优先尝试 更换镜像源（如阿里云）或 增加超时时间。如果问题仍然存在，可能是网络环境限制，需检查代理或防火墙设置。

按照这个路径找：HKEY_CURRENT_USER/Software/Microsoft/Windows/CurrentVersion/Internet Settings
ProxyEnable=0

RuntimeError: GPUs with compute capability below 8.0 are not supported.
计算能力低于8.0的GPU不支持
(turbodiffusion) D:\AITool\TurboDiffusion\SpargeAttn>nvidia-smi --query-gpu=name,compute_cap --format=csv
name, compute_cap
Tesla V100-SXM2-16GB, 7.0
NVIDIA GeForce GTX 750 Ti, 5.0

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement triton>=3.3.0 (from turbodiffusion) (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for triton>=3.3.0

通义千问2.5 Wan2.1

RuntimeError: Current CUDA Device does not support bfloat16. Please switch dtype to float16.
问题分析
这是 V100 用户最常见的报错之一。虽然现代 LLM 框架默认倾向于使用 bfloat16 以提升训练稳定性，但 V100 的计算能力为 7.0，仅支持 float16 而不支持 bfloat16。当 vLLM 自动检测模型 dtype 为 bfloat16 时，将无法在 V100 上加载。

解决方案
必须显式指定数据类型为 float16，可通过以下两种方式实现：
方法一：命令行启动时指定
--dtype half 即表示 float16

方法二：代码中初始化 LLM 时设置

from vllm import LLM
 
llm = LLM(
    model="/path/to/Qwen2.5-7B-Instruct",
    dtype="float16",           # 关键设置
    swap_space=16,             # CPU交换空间（GiB）
    gpu_memory_utilization=0.9 # 控制显存利用率
)

如果启动报错，尤其是显卡不支持 FlashAttention
提示RuntimeError: FlashAttention only supports Ampere GPUs or newer

问题分析
FlashAttention-2 是目前最快的 attention 实现之一，但它要求 GPU 架构为 Ampere（如 A100）及以上。而 V100 属于 Volta 架构（Compute Capability 7.0），不支持 FlashAttention-2，因此 vLLM 会自动降级至 XFormers 或其他替代方案。

那就是
GTX 10xx/20xx 等较旧的 GPU 不适用于此版本的 FlashAttention，那只能另找途径，或者去万人同骑的huggingface和modelscope官网玩儿。