选择 AngeVoice 部署方式
按硬件和驱动选择最稳的方式。不要因为有 GPU 就直接使用兼容模式。
部署方式对比
| 方式 | 适合谁 | 优点 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| CPU | NAS、无独显主机、功能验证 | 兼容性最好，排障简单 | 速度取决于 CPU；克隆模型可能较慢 |
| 标准 GPU | 常规 NVIDIA x86_64 主机 | Kokoro、MOSS、ZipVoice 可优先使用 CUDA | 需要宿主机驱动和容器 GPU 环境正常 |
| Legacy GPU | 标准 GPU 镜像无法启动的旧驱动环境 | 使用更保守的兼容组合 | 不是性能增强；部分模型默认回退 CPU |
手动启动
# CPU，默认端口 8100
cd docker/cpu && docker compose up -d
# 标准 NVIDIA GPU，默认端口 8101
cd docker/gpu && docker compose up -d
# 兼容模式，默认端口 8102
cd docker/legacy-gpu && docker compose up -d
确认 GPU 是否真的被使用
nvidia-smi
curl http://127.0.0.1:8101/v1/models/current
docker logs --tail 200 angevoice-gpu
状态页会展示请求的 Provider、实际 Provider 和回退原因。看到 requested=cuda、actual=cpu 时，服务通常仍可用，但当前模型已回退到 CPU。
必须持久化的数据
models/ 模型资产与下载缓存
prompts/ Voice Profiles 与参考音频
outputs/ 输出音频
credentials/ 管理员哈希凭据与 API Key
config/ 后台运行配置
logs/ 日志与诊断资料
切换 CPU、GPU 或 Legacy GPU 时继续挂载同一组目录。不要为了换运行方式重新生成凭据或下载全部模型。
什么时候换方式
| 现象 | 建议 |
|---|---|
| 标准 GPU 正常启动并能合成 | 保持标准 GPU |
| 标准 GPU 因 CUDA/cuDNN 兼容失败 | 先更新镜像和驱动；仍失败再试 Legacy GPU |
| GPU 显存不足 | 限制同时加载的模型，或临时让 MOSS/ZipVoice 回退 CPU |
| 只想验证接口和客户端 | 先用 CPU，确认链路后再迁移 GPU |