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🧵 一個小故事
在某個星期六的清晨，工程師小明被監控的訊息吵醒， Airflow 上的任務居然跑了 16 個小時還沒結束！
原來是某支資料轉換腳本卡在網路重連邏輯中，無限重試，一路跑進週末。
這時候小明邊泡咖啡邊想： 「要是早點加上 timeout，就不用週末加班了...」。
🧠 為什麼
🧵 一個小故事
在某個星期六的清晨，工程師小明被監控的訊息吵醒， Airflow 上的任務居然跑了 16 個小時還沒結束！
原來是某支資料轉換腳本卡在網路重連邏輯中，無限重試，一路跑進週末。
這時候小明邊泡咖啡邊想： 「要是早點加上 timeout，就不用週末加班了...」。
🧠 為什麼
Harbor是一個容器映像檔(Image)的倉儲空間， 它除了提供儲存Image之外， 也支援弱點掃描的工具， 其中「Trivy」是harbor使用的掃描器之一， 但通常我們在CI流程會推送到倉儲空間之後再進行掃描， 假設CI流程如下， 那麼每次我們都需要經過這一連串的流程才能掃描我們的容器， 對於
Harbor是一個容器映像檔(Image)的倉儲空間， 它除了提供儲存Image之外， 也支援弱點掃描的工具， 其中「Trivy」是harbor使用的掃描器之一， 但通常我們在CI流程會推送到倉儲空間之後再進行掃描， 假設CI流程如下， 那麼每次我們都需要經過這一連串的流程才能掃描我們的容器， 對於
Common Voice 是 Mozilla 發起的一個開源專案，目的是建立一個大型、公開、自由可用的語音資料庫，讓任何人（尤其是研究人員、開發者、公司）都可以用來訓練語音辨識、語音合成（TTS）等人工智慧應用。
很幸運的， Common Voice也將原始碼提供給大家使用， 在 🔍 h
Common Voice 是 Mozilla 發起的一個開源專案，目的是建立一個大型、公開、自由可用的語音資料庫，讓任何人（尤其是研究人員、開發者、公司）都可以用來訓練語音辨識、語音合成（TTS）等人工智慧應用。
很幸運的， Common Voice也將原始碼提供給大家使用， 在 🔍 h
關於Airflow是什麼， 歡迎參考「🔒 阿Han的軟體心法實戰營 - MLOps」， 在開始之前我們也推薦以下兩篇給您閱讀：
【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow
【🔒 MLOps - Airflow】使用DAG流程呼叫Docker O
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【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow
【🔒 MLOps - Airflow】使用DAG流程呼叫Docker O
當我們在開發AI應用程式的時候， 常常會使用到onnx， ONNX 是一種開放標準格式，允許不同深度學習框架（如 PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn）之間互通，使模型可以在不同平台上運行，而 ONNX Runtime 則是一個高效能的推理引擎，專門用來加速 ONNX
當我們在開發AI應用程式的時候， 常常會使用到onnx， ONNX 是一種開放標準格式，允許不同深度學習框架（如 PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn）之間互通，使模型可以在不同平台上運行，而 ONNX Runtime 則是一個高效能的推理引擎，專門用來加速 ONNX
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器」有分享如何使用Docker來架設GPT-SoVITS的TTS API服務， 但過程中我們卻遇到了一些困難， 相信有深入使用這套TTS服務的朋友應該難免也會遇到這類的問題， 期望透過我們的分享幫助到正在遇到困難的你！
首先我
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器」有分享如何使用Docker來架設GPT-SoVITS的TTS API服務， 但過程中我們卻遇到了一些困難， 相信有深入使用這套TTS服務的朋友應該難免也會遇到這類的問題， 期望透過我們的分享幫助到正在遇到困難的你！
首先我
我們在「【🤖 cursor AI】如何在ubuntu 24.04安裝」有分享如何在Ubuntu安裝cursro這套AI編輯器， 使用起來大幅度的提昇開發效率， 但仍有些問題點需要克服， 比如說： LLM壓根不知道我們的數據庫長怎樣啊？ 怎麼分析結構呢？ 假設文檔又不足的狀況下更是艱辛， 如果LLM
我們在「【🤖 cursor AI】如何在ubuntu 24.04安裝」有分享如何在Ubuntu安裝cursro這套AI編輯器， 使用起來大幅度的提昇開發效率， 但仍有些問題點需要克服， 比如說： LLM壓根不知道我們的數據庫長怎樣啊？ 怎麼分析結構呢？ 假設文檔又不足的狀況下更是艱辛， 如果LLM
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」分享了語音合成技術， 該套GPT-SoVITS也非常的出色， 但效能有點不是非常理想， 加上需要GPU才能達到較佳的體驗， 如此一來成本就會有點高了， 因此我們找了另外一套MeloTTS， 這一套強調CPU推理非常的快！
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」分享了語音合成技術， 該套GPT-SoVITS也非常的出色， 但效能有點不是非常理想， 加上需要GPU才能達到較佳的體驗， 如此一來成本就會有點高了， 因此我們找了另外一套MeloTTS， 這一套強調CPU推理非常的快！
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器」分享如何架設API V3版本的TTS服務， 但發音的部份似乎只有早期的API版本才使用到g2pw這類的技術， 因此我們可能會需要將API退回舊版， 在這裡我們也整理了早期版本api與api_v2的一些差異， 期望幫助到正在面臨選
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器」分享如何架設API V3版本的TTS服務， 但發音的部份似乎只有早期的API版本才使用到g2pw這類的技術， 因此我們可能會需要將API退回舊版， 在這裡我們也整理了早期版本api與api_v2的一些差異， 期望幫助到正在面臨選
cursor這個編輯器已經是軟體開發過程中必備的工具了， 有了AI的幫忙，讓我們的開發效率迅速提升， 但在Linux系統的安裝會稍微複雜一些， 因此我們就將我們安裝的過程進行整理與分享， 期望能幫上需要的朋友 😊。
下載安裝包
首先我們到官網 https://cursor.so 主畫面就會
cursor這個編輯器已經是軟體開發過程中必備的工具了， 有了AI的幫忙，讓我們的開發效率迅速提升， 但在Linux系統的安裝會稍微複雜一些， 因此我們就將我們安裝的過程進行整理與分享， 期望能幫上需要的朋友 😊。
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首先我們到官網 https://cursor.so 主畫面就會
精彩回顧
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器
以上是我們過往分享過關於 https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 的分享文章， 這次我們要來試試fine
精彩回顧
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器
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建議閱讀
在開始之前， 建議您先閱讀以下篇章， 相信當您開始大量使用Airflow作業時， 難免會需要儲存空間的方案， 像是今天的主角minio就是其中之一， 而我們會建議您先閱讀相關篇章也是有道理的， 因為我們推薦的方法是盡量以容器化為導向來進行Airflow自動化流程的作業， 避免干擾到主機的
建議閱讀
在開始之前， 建議您先閱讀以下篇章， 相信當您開始大量使用Airflow作業時， 難免會需要儲存空間的方案， 像是今天的主角minio就是其中之一， 而我們會建議您先閱讀相關篇章也是有道理的， 因為我們推薦的方法是盡量以容器化為導向來進行Airflow自動化流程的作業， 避免干擾到主機的
🤔 簡單且靜態就足夠了？
相信我們在開發Python應用程式的過程中， 常常會借用Enum來定義我們可能的選項， 就像顏色紅、綠、黃會有這樣的結構：
class Color(str, Enum):
RED = 'red'
GREED = 'green'
YELLOW = 'yel
🤔 簡單且靜態就足夠了？
相信我們在開發Python應用程式的過程中， 常常會借用Enum來定義我們可能的選項， 就像顏色紅、綠、黃會有這樣的結構：
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RED = 'red'
GREED = 'green'
YELLOW = 'yel
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」介紹過如何透過docker啟動webui版的TTS服務器， 但假設我們想自行開發一個TTS服務， 並整合到系統裡面， 通常會需要一個傳輸介面來溝通， 而API就是最簡易的溝通方式， 正巧 ****GPT-SoVITS **
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」介紹過如何透過docker啟動webui版的TTS服務器， 但假設我們想自行開發一個TTS服務， 並整合到系統裡面， 通常會需要一個傳輸介面來溝通， 而API就是最簡易的溝通方式， 正巧 ****GPT-SoVITS **
當我們的系統發展到一定程度時， 難免會面臨到正式上線的問題， 要如何讓維運更加簡易呢？ 尤其隨著複雜的客製化配置的出現時， 我們應該如何有效的管理， 甚至驗證配置是否如預期資料型態、格式…， 而正好 pydantic 可以滿足這樣的需求， 就讓我們來看看怎麼使用吧！
需安裝的套件
pip i
當我們的系統發展到一定程度時， 難免會面臨到正式上線的問題， 要如何讓維運更加簡易呢？ 尤其隨著複雜的客製化配置的出現時， 我們應該如何有效的管理， 甚至驗證配置是否如預期資料型態、格式…， 而正好 pydantic 可以滿足這樣的需求， 就讓我們來看看怎麼使用吧！
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要如何使用unicorn啟動多個FastAPI服務， 歡迎參考我們的「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】如何啟動多個Workers」。
當我們試著設計帶入模組化時…
我們在「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】使用 lifespan 來共享資料與管理生命週期
要如何使用unicorn啟動多個FastAPI服務， 歡迎參考我們的「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】如何啟動多個Workers」。
當我們試著設計帶入模組化時…
我們在「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】使用 lifespan 來共享資料與管理生命週期
我們在「【🔒 Python API框架篇 - FastAPI】Ep.1 啟航」有說明如何使用uvicorn來啟動FastAPI服務， 假設今天我們的API是一個CPU密集型的運算服務時， 通常我們會希望開啟多個行程來幫忙處理， 那麼大致上的撰寫方式會像這樣：
app = FastAPI(
ti
我們在「【🔒 Python API框架篇 - FastAPI】Ep.1 啟航」有說明如何使用uvicorn來啟動FastAPI服務， 假設今天我們的API是一個CPU密集型的運算服務時， 通常我們會希望開啟多個行程來幫忙處理， 那麼大致上的撰寫方式會像這樣：
app = FastAPI(
ti
今天要分享的主題是關於「語音合成技術 - TTS」一款好用的開源軟體， 名為「GPT-SoVITS」， 它具有以下的特點：
零樣本(Zero Shot)： 只需要五秒鐘的語音樣本就能即時文字轉語音。
少量樣本(Few Shot)： 只要1分鐘樣本就能提高語音相似度及真實感。
跨語言： 日語
今天要分享的主題是關於「語音合成技術 - TTS」一款好用的開源軟體， 名為「GPT-SoVITS」， 它具有以下的特點：
零樣本(Zero Shot)： 只需要五秒鐘的語音樣本就能即時文字轉語音。
少量樣本(Few Shot)： 只要1分鐘樣本就能提高語音相似度及真實感。
跨語言： 日語
當我們在Ubuntu下載 cursor 這套編輯工具並進行以下步驟安裝時：
sudo apt-get install libfuse2
chmod +x cursor-0.42.5x86_64.AppImage
./cursor-0.42.4x86_64.AppImage
sudo mv
當我們在Ubuntu下載 cursor 這套編輯工具並進行以下步驟安裝時：
sudo apt-get install libfuse2
chmod +x cursor-0.42.5x86_64.AppImage
./cursor-0.42.4x86_64.AppImage
sudo mv
當我們架設好Docker環境， 並撰寫一個DAG為Docker Operator的關卡時， 執行後竟然出現以下錯誤：
raise AirflowException("Failed to establish connection to any given Docker hosts.")
air
當我們架設好Docker環境， 並撰寫一個DAG為Docker Operator的關卡時， 執行後竟然出現以下錯誤：
raise AirflowException("Failed to establish connection to any given Docker hosts.")
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在某個星期六的清晨，工程師小明被監控的訊息吵醒， Airflow 上的任務居然跑了 16 個小時還沒結束！
原來是某支資料轉換腳本卡在網路重連邏輯中，無限重試，一路跑進週末。
這時候小明邊泡咖啡邊想： 「要是早點加上 timeout，就不用週末加班了...」。
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在某個星期六的清晨，工程師小明被監控的訊息吵醒， Airflow 上的任務居然跑了 16 個小時還沒結束！
原來是某支資料轉換腳本卡在網路重連邏輯中，無限重試，一路跑進週末。
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Harbor是一個容器映像檔(Image)的倉儲空間， 它除了提供儲存Image之外， 也支援弱點掃描的工具， 其中「Trivy」是harbor使用的掃描器之一， 但通常我們在CI流程會推送到倉儲空間之後再進行掃描， 假設CI流程如下， 那麼每次我們都需要經過這一連串的流程才能掃描我們的容器， 對於
Common Voice 是 Mozilla 發起的一個開源專案，目的是建立一個大型、公開、自由可用的語音資料庫，讓任何人（尤其是研究人員、開發者、公司）都可以用來訓練語音辨識、語音合成（TTS）等人工智慧應用。
很幸運的， Common Voice也將原始碼提供給大家使用， 在 🔍 h
Common Voice 是 Mozilla 發起的一個開源專案，目的是建立一個大型、公開、自由可用的語音資料庫，讓任何人（尤其是研究人員、開發者、公司）都可以用來訓練語音辨識、語音合成（TTS）等人工智慧應用。
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【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow
【🔒 MLOps - Airflow】使用DAG流程呼叫Docker O
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【🔒 MLOps - Airflow】使用docker compose架設Airflow
【🔒 MLOps - Airflow】使用DAG流程呼叫Docker O
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當我們在開發AI應用程式的時候， 常常會使用到onnx， ONNX 是一種開放標準格式，允許不同深度學習框架（如 PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn）之間互通，使模型可以在不同平台上運行，而 ONNX Runtime 則是一個高效能的推理引擎，專門用來加速 ONNX
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我們在「【🤖 cursor AI】如何在ubuntu 24.04安裝」有分享如何在Ubuntu安裝cursro這套AI編輯器， 使用起來大幅度的提昇開發效率， 但仍有些問題點需要克服， 比如說： LLM壓根不知道我們的數據庫長怎樣啊？ 怎麼分析結構呢？ 假設文檔又不足的狀況下更是艱辛， 如果LLM
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」分享了語音合成技術， 該套GPT-SoVITS也非常的出色， 但效能有點不是非常理想， 加上需要GPU才能達到較佳的體驗， 如此一來成本就會有點高了， 因此我們找了另外一套MeloTTS， 這一套強調CPU推理非常的快！
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」分享了語音合成技術， 該套GPT-SoVITS也非常的出色， 但效能有點不是非常理想， 加上需要GPU才能達到較佳的體驗， 如此一來成本就會有點高了， 因此我們找了另外一套MeloTTS， 這一套強調CPU推理非常的快！
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器」分享如何架設API V3版本的TTS服務， 但發音的部份似乎只有早期的API版本才使用到g2pw這類的技術， 因此我們可能會需要將API退回舊版， 在這裡我們也整理了早期版本api與api_v2的一些差異， 期望幫助到正在面臨選
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器」分享如何架設API V3版本的TTS服務， 但發音的部份似乎只有早期的API版本才使用到g2pw這類的技術， 因此我們可能會需要將API退回舊版， 在這裡我們也整理了早期版本api與api_v2的一些差異， 期望幫助到正在面臨選
cursor這個編輯器已經是軟體開發過程中必備的工具了， 有了AI的幫忙，讓我們的開發效率迅速提升， 但在Linux系統的安裝會稍微複雜一些， 因此我們就將我們安裝的過程進行整理與分享， 期望能幫上需要的朋友 😊。
下載安裝包
首先我們到官網 https://cursor.so 主畫面就會
cursor這個編輯器已經是軟體開發過程中必備的工具了， 有了AI的幫忙，讓我們的開發效率迅速提升， 但在Linux系統的安裝會稍微複雜一些， 因此我們就將我們安裝的過程進行整理與分享， 期望能幫上需要的朋友 😊。
下載安裝包
首先我們到官網 https://cursor.so 主畫面就會
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【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器
以上是我們過往分享過關於 https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 的分享文章， 這次我們要來試試fine
精彩回顧
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器
以上是我們過往分享過關於 https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 的分享文章， 這次我們要來試試fine
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在開始之前， 建議您先閱讀以下篇章， 相信當您開始大量使用Airflow作業時， 難免會需要儲存空間的方案， 像是今天的主角minio就是其中之一， 而我們會建議您先閱讀相關篇章也是有道理的， 因為我們推薦的方法是盡量以容器化為導向來進行Airflow自動化流程的作業， 避免干擾到主機的
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在開始之前， 建議您先閱讀以下篇章， 相信當您開始大量使用Airflow作業時， 難免會需要儲存空間的方案， 像是今天的主角minio就是其中之一， 而我們會建議您先閱讀相關篇章也是有道理的， 因為我們推薦的方法是盡量以容器化為導向來進行Airflow自動化流程的作業， 避免干擾到主機的
🤔 簡單且靜態就足夠了？
相信我們在開發Python應用程式的過程中， 常常會借用Enum來定義我們可能的選項， 就像顏色紅、綠、黃會有這樣的結構：
class Color(str, Enum):
RED = 'red'
GREED = 'green'
YELLOW = 'yel
🤔 簡單且靜態就足夠了？
相信我們在開發Python應用程式的過程中， 常常會借用Enum來定義我們可能的選項， 就像顏色紅、綠、黃會有這樣的結構：
class Color(str, Enum):
RED = 'red'
GREED = 'green'
YELLOW = 'yel
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」介紹過如何透過docker啟動webui版的TTS服務器， 但假設我們想自行開發一個TTS服務， 並整合到系統裡面， 通常會需要一個傳輸介面來溝通， 而API就是最簡易的溝通方式， 正巧 ****GPT-SoVITS **
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」介紹過如何透過docker啟動webui版的TTS服務器， 但假設我們想自行開發一個TTS服務， 並整合到系統裡面， 通常會需要一個傳輸介面來溝通， 而API就是最簡易的溝通方式， 正巧 ****GPT-SoVITS **
當我們的系統發展到一定程度時， 難免會面臨到正式上線的問題， 要如何讓維運更加簡易呢？ 尤其隨著複雜的客製化配置的出現時， 我們應該如何有效的管理， 甚至驗證配置是否如預期資料型態、格式…， 而正好 pydantic 可以滿足這樣的需求， 就讓我們來看看怎麼使用吧！
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當我們的系統發展到一定程度時， 難免會面臨到正式上線的問題， 要如何讓維運更加簡易呢？ 尤其隨著複雜的客製化配置的出現時， 我們應該如何有效的管理， 甚至驗證配置是否如預期資料型態、格式…， 而正好 pydantic 可以滿足這樣的需求， 就讓我們來看看怎麼使用吧！
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要如何使用unicorn啟動多個FastAPI服務， 歡迎參考我們的「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】如何啟動多個Workers」。
當我們試著設計帶入模組化時…
我們在「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】使用 lifespan 來共享資料與管理生命週期
要如何使用unicorn啟動多個FastAPI服務， 歡迎參考我們的「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】如何啟動多個Workers」。
當我們試著設計帶入模組化時…
我們在「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】使用 lifespan 來共享資料與管理生命週期
我們在「【🔒 Python API框架篇 - FastAPI】Ep.1 啟航」有說明如何使用uvicorn來啟動FastAPI服務， 假設今天我們的API是一個CPU密集型的運算服務時， 通常我們會希望開啟多個行程來幫忙處理， 那麼大致上的撰寫方式會像這樣：
app = FastAPI(
ti
我們在「【🔒 Python API框架篇 - FastAPI】Ep.1 啟航」有說明如何使用uvicorn來啟動FastAPI服務， 假設今天我們的API是一個CPU密集型的運算服務時， 通常我們會希望開啟多個行程來幫忙處理， 那麼大致上的撰寫方式會像這樣：
app = FastAPI(
ti
今天要分享的主題是關於「語音合成技術 - TTS」一款好用的開源軟體， 名為「GPT-SoVITS」， 它具有以下的特點：
零樣本(Zero Shot)： 只需要五秒鐘的語音樣本就能即時文字轉語音。
少量樣本(Few Shot)： 只要1分鐘樣本就能提高語音相似度及真實感。
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今天要分享的主題是關於「語音合成技術 - TTS」一款好用的開源軟體， 名為「GPT-SoVITS」， 它具有以下的特點：
零樣本(Zero Shot)： 只需要五秒鐘的語音樣本就能即時文字轉語音。
少量樣本(Few Shot)： 只要1分鐘樣本就能提高語音相似度及真實感。
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sudo apt-get install libfuse2
chmod +x cursor-0.42.5x86_64.AppImage
./cursor-0.42.4x86_64.AppImage
sudo mv
當我們在Ubuntu下載 cursor 這套編輯工具並進行以下步驟安裝時：
sudo apt-get install libfuse2
chmod +x cursor-0.42.5x86_64.AppImage
./cursor-0.42.4x86_64.AppImage
sudo mv
當我們架設好Docker環境， 並撰寫一個DAG為Docker Operator的關卡時， 執行後竟然出現以下錯誤：
raise AirflowException("Failed to establish connection to any given Docker hosts.")
air
當我們架設好Docker環境， 並撰寫一個DAG為Docker Operator的關卡時， 執行後竟然出現以下錯誤：
raise AirflowException("Failed to establish connection to any given Docker hosts.")
air