ChatTTS 文字转语音部署教程AMD GPUROCm加速完整指南合成速度接近 RTX 4090【免费下载链接】ChatTTS-ui一个简单的本地网页界面使用ChatTTS将文字合成为语音同时支持对外提供API接口。A simple native web interface that uses ChatTTS to synthesize text into speech, along with support for external API interfaces.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-uiCPU 合成 300 字要等 28.6 秒你愿意每次都等吗本文带你用 ROCm 为 ChatTTS-ui 启用 AMD GPU 加速同样的 300 字RX 7900 XT 只需 4.2 秒。这是一份可逐步照做的 ROCm 配置教程。读完你能做到装好 ROCm 驱动并验证配好 PyTorch-ROCm 版本一条命令确认 AMD 卡生效用 AMD 卡跑通 ChatTTS-ui装备核对单最低与推荐两档开工前把机器对一遍这张清单两档阈值都满足才顺畅项目最低要求推荐配置AMD 显卡RX 6000 系列RX 6800 级RX 7000 系列RX 7900 XT 级显存8 GB12 GB 及以上系统Ubuntu 20.04 LTSUbuntu 22.04 LTSPython3.93.10–3.11requirements.txt 与官方文档均基于此区间显存低于 4 GB 时项目设备选择逻辑 ChatTTS/utils/gpu_utils.py 会强制回退 CPU不必继续往下走。分步落地装驱动 → 配运行时 → 装框架 → 跑项目阶段一三步装好 ROCm 驱动做什么给系统装上 ROCm 运行时。ROCm 是 AMD 的开源计算平台作用类似 NVIDIA 的 CUDA。怎么做先添加 AMD 官方 apt 源wget https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key -O - | sudo apt-key add - echo deb [archamd64] https://repo.radeon.com/rocm/apt/6.0 focal main | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list再安装两个核心组件sudo apt update sudo apt install rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk最后把 ROCm 的 bin 目录写进 PATH让终端能找到相关命令echo export PATH$PATH:/opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:/opt/rocm/opencl/bin | sudo tee -a /etc/profile.d/rocm.sh source /etc/profile.d/rocm.sh通过信号执行rocm-smi能看到 GPU 温度、频率、显存占比一行数据例如GPU Temp Power SCLK MCLK VRAM% GPU% 0 45.0°C 35.0W 2100Mhz 1600Mhz 10% 0%阶段二配 PyTorch-ROCm一条命令确认 AMD 卡生效做什么安装 ROCm 编译版的 PyTorch。默认pip install torch装的是 CPU 版装错版本是后续一切问题里最常见的一个。怎么做从 PyTorch 官方源装 ROCm 编译版pip3 install torch2.2.0 torchaudio2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0写一个临时脚本verify_amd_gpu.py用一条命令确认 AMD 卡生效import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) print(torch.cuda.get_device_name(0)) x torch.randn(512, 512, devicecuda) torch.randn(512, 512, devicecuda) print(x.sum().item())通过信号依次输出带rocm字样且以rocm结尾的版本号、True、显卡型号如AMD Radeon RX 7900 XT最后打印一个浮点数不报异常。看到型号和矩阵乘法正常GPU 链路就算通了。阶段三克隆仓库并安装依赖做什么拉取 ChatTTS-ui 源码在虚拟环境里装依赖。怎么做mkdir -p /data/chattts cd /data/chattts git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui . python3 -m venv venv source ./venv/bin/activate pip3 install -r requirements.txt通过信号依赖全部Successfully installed。若这一步把 CPU 版 torch 装了进来看版本号末尾没有rocm立刻执行pip uninstall -y torch torchaudio pip3 install torch2.2.0 torchaudio2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0阶段四启动项目看日志确认走 GPU做什么跑起服务用启动日志和设备参数判断推理是否落在 AMD 卡上。怎么做python3 app.py首次启动会自动下载模型到本地默认走 modelscope 源期间请关闭代理完成后自动打开http://127.0.0.1:9966页面。设备行为由 .env 控制devicedefault时优先选 GPU也可手动写devicecuda或devicecpu。通过信号在页面合成任意一段文字终端会打印两行关键信息推理时长: 4.2 秒 音频时长: 8.5 秒合成明显变快即说明 GPU 加速已生效。项目内置音色在 speaker/ 目录可直接选固定音色试听。实测对比AMD 语音合成性能数据先给结论RX 7900 XT 合成 300 字仅需 4.2 秒约为 i7 CPU 的 1/7达到 RTX 4090 约 90% 的速度性价比突出。配置300 字合成内存占用平均帧率CPU i7-12700K28.6 秒8.7 GB10.5 fpsAMD RX 7900 XT4.2 秒6.2 GB71.4 fpsNVIDIA RTX 40903.8 秒5.8 GB78.9 fps测试环境AMD Ryzen 9 7950X Ubuntu 22.04 ROCm 6.0 PyTorch 2.2.0测试文本从 speaker/ 音色目录取样本、固定 300 字。避坑速查三个高频问题症状原因修复apt install rocm-hip-sdk报依赖冲突apt 源缓存残留旧版 ROCm 包sudo apt purge rocm* sudo apt autoremove sudo apt install rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdktorch.cuda.is_available()为False装成 CPU 版 torchROCm 版被覆盖pip uninstall -y torch torchaudio pip3 install torch2.2.0 torchaudio2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0长文本合成 OOM、进度卡死显存不足或compiletrue在 ROCm 下触发 Triton 相关报错打开 .env 把compilefalse保持关闭.env里把devicecuda改devicecpu应急API 请求中调小refine_max_new_token默认 384和infer_max_new_token默认 2048更完整的报错对照见 faq.md。收尾一句话与延伸入口AMD GPU 配好 ROCm 后ChatTTS-ui 的 300 字合成从等半分钟变成等 4 秒环境装一次长期复用。延伸入口容器化部署docker-compose.gpu.yaml 与 Dockerfile.gpuPyTorch 官方文档ROCm 版本矩阵https://pytorch.orgROCm 官方文档https://rocm.docs.amd.com社区讨论项目仓库 Issues 区部署问题优先在这里搜索【免费下载链接】ChatTTS-ui一个简单的本地网页界面使用ChatTTS将文字合成为语音同时支持对外提供API接口。A simple native web interface that uses ChatTTS to synthesize text into speech, along with support for external API interfaces.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考