为企业用户提供部署方案。

硬件： #

硬件配置主要取决于本地音频推理时长的需求，性能上无硬性要求。

需要英伟达gpu。

最低配置 #

• CPU: intel 13代i5或amd同级别及以上型号
• 内存：16G
• GPU：8G显存及以上型号的英伟达显卡
• 硬盘：50G以上

推荐配置 #

• CPU：intel 13代i7或amd同级别及以上型号
• 内存：32G
• GPU：24G显存及以上型号的英伟达显卡
• 硬盘：100G以上

注：我们在13700K+64G内存+A6000GPU（算力同等于NVDIA RTX3090）的配置下测试，每秒钟可以推理生成大约25-50秒（GPU时间）的动画。（也就是理论上当前配置支持25-50个用户0延迟并发，不过只是理论值，实际当中难以做到。）

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系统： #

docker是一个跨平台的部署工具，可以在所有支持docker的平台上部署(linux, mac, win)，不过发行版本的AnimaCore docker镜像只在Ubuntu 22.04 LTS和Windows 10上经过测试，其他平台需要自行测试。如果有其他平台的部署需求，欢迎提交建议，也欢迎提交在其他平台部署遇到的问题。

Ubuntu: #

环境：

• 显卡驱动
• docker(docker compose)
• nvidia-smi
• NVCC
• nvidia-docker2
• python:(系统自带)

Windows: #

环境：

• 安装docker desktop
• 安装python3.10（安装pyyaml: pip install pyyaml）

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部署： #

1.运行load_images.sh，加载docker镜像。（window下右键load_images.ps1运行）

cd <root_dir>/docker_images
./load_images.sh

2.解压ServerRun_Local.zip

3.目录结构：

MHCtalker_localServer_0.x.x/

├── docker_images/

│ ├── main_l_00x.tar

│ ├── asr_00x.tar

│ └── ……

│

└── ServerRun_Local/

│ ├── main

│ ├── run.pyc

│ └── ……

│

4.启动

cd <root_dir>/ServerRun_Local
sudo python run.pyc

windows下

动画模块启动较慢，整个启动过程大约需要5分钟左右

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数据库： #

本地数据库采用sqlite数据库，位于<root_dir>/ServerRun_Local/main/db/database.db

数据库目前没有加密设置和权限设置，下个版本可能会加入权限设置或者更换mysql数据库，以保证数据安全。

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客户端连接： #

本地服务端运行在本机的19875端口上，请确保端口没有被其他程序占用。

客户端连接(UE5—项目设置—MHC_Talker—url)地址：ws://<ip>:19875

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其他参数： #

见<root_dir>/ServerRun_Local/main/.env

AUTH_KEY	lic_key
GREETING	连接时是否返回欢迎提示语句。

以下参数按需填写，千问api在需要启用对话功能时填，azure api在需要语音功能时填

如果仅使用动画模块，以下参数留空

QWEN_API_BASE	通义千问api base
QWEN_API_KEY	通义千问api key
–	–
AZURE_SPEECH_BASE	微软Azure语音 base
AZURE_SPEECH_KEY	微软Azure语音 key
AZURE_SPEECH_REGION	微软Azure语音 地区

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