最近在 Arch Linux 上部署 GPT-SoVITS，记录一下完整过程和遇到的问题。我的硬件环境如下：
-
系统：Arch Linux x86_64
-
桌面：KDE Plasma 6 + Wayland
-
内核：Linux zen
-
CPU：Intel Core i7-11850H
-
GPU：NVIDIA RTX 3080 Laptop 16GB
-
Python：3.11（虚拟环境）
-
CUDA：12.8
-
Shell：zsh
整体来说，GPT-SoVITS 在这套环境上运行没有太大问题，但过程中遇到了几个比较典型的坑。
1. 环境准备
首先创建虚拟环境：
python -m venv venv
source venv/bin/activate
确认 CUDA 是否可用：
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name())
如果输出：
True
NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU
说明 PyTorch 已经可以正常调用显卡。
2. 安装 GPT-SoVITS
克隆项目：
git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git
cd GPT-SoVITS
安装依赖。
新版 GPT-SoVITS 不再使用旧教程里的：
python tools/download_models.py
这个脚本已经不存在。
正确方式是使用项目自带安装脚本：
bash install.sh --device CU128 --source ModelScope --download-uvr5
参数说明：
-
CU128：CUDA 12.8 -
ModelScope：使用 ModelScope 下载模型（国内网络更友好） -
--download-uvr5：下载人声分离模型
3. Conda 权限问题
第一次运行安装脚本时遇到：
EnvironmentNotWritableErrorenvironment location:
/opt/miniconda3
看起来像权限问题。
但是检查：
ls -ld /opt/miniconda3
发现目录属于当前用户：
xyc xyc
进一步手动执行：
conda install -n base -c conda-forge libstdcxx-ng
发现：
All requested packages already installed.
重新运行安装脚本：
bash install.sh --device CU128 --source ModelScope --download-uvr5
成功完成：
[SUCCESS]: Installation Completed
原因推测是 Conda 状态初始化或缓存问题。
4. WebUI 启动失败
启动：
python webui.py
出现：
Running on local URL:
http://0.0.0.0:9874
随后报：
ValueError:
When localhost is not accessible,
a shareable link must be created.
最开始怀疑：
-
代理影响
-
localhost 配置问题
-
hosts 文件问题
于是检查：
env | grep -i proxy
无代理变量。
测试 localhost：
python -m http.server 8000
然后：
curl http://127.0.0.1:8000
可以正常返回页面。
说明系统网络没有问题。
5. 最终定位：Gradio 版本问题
检查：
pip show gradio
发现：
Version: 4.44.1
GPT-SoVITS 在部分新环境下与 Gradio 4.44.1 存在兼容问题，会导致 Gradio 错误判断 localhost 不可访问。
降低版本：
pip install gradio==4.43.0
之后重新启动：
python webui.py
成功运行。
6. 最终环境总结
最终运行环境：
Arch Linux
KDE Plasma 6 Wayland
Python 3.11 venv
PyTorch CUDA 12.8
NVIDIA RTX 3080 Laptop 16GB
GPT-SoVITS main
Gradio 4.43.x
运行：
python webui.py
访问：
http://127.0.0.1:9874
即可进入 GPT-SoVITS WebUI。
总结
这次部署最大的几个坑：
-
不要使用旧教程里的
tools/download_models.py，新版已经改变模型下载流程。 -
Arch Linux 下 Conda 权限问题不一定是真权限问题，可能只是 Conda 状态异常。
-
GPT-SoVITS WebUI 启动失败时，不要第一时间怀疑网络。
-
Gradio 版本兼容非常重要，4.44.1 在部分环境下会触发 localhost 检测异常，降到 4.43.x 即可解决。
总体来看，RTX 3080 16GB 跑 GPT-SoVITS 非常合适，CUDA 推理性能足够，后续可以继续优化 FP16、显存占用和推理速度。
