로컬에서 Chatterbox 설치 및 실행 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
개발 툴
대상자
- AI 개발자, TTS 모델 사용자, 클라우드 인프라 관리자
- 중급~고급 수준의 기술 이해가 필요 (GPU 설정, Anaconda, SSH 사용 등)
핵심 요약
- Chatterbox는 0.5B Llama 기반의 고품질 TTS 모델로, 감정 조절 기능을 지원하며 500,000시간의 정화된 음성 데이터로 훈련됨
- 시스템 요구사항: RTX A6000 GPU, 8GB RAM, 50GB 디스크 공간, Anaconda 설치 필요
- NodeShift 클라우드를 통해 GPU 가상 머신 생성 후 SSH 연결 및 패키지 설치를 통해 로컬에서 실행 가능
섹션별 세부 요약
1. Chatterbox 모델 개요
- Resemble AI가 개발한 무료 TTS 모델로, ElevenLabs 등 경쟁사보다 우수한 음성 합성 성능 제공
- 감정 과장 및 강도 조절 기능으로, AI 에이전트, 애니메이션 캐릭터 등에 사용 가능
- Alignment-informed inference 및 음성 변환 스크립트 지원
2. 시스템 구성 요건
- GPU: RTX 4090, RTX A6000 등 고성능 GPU 필요
- 디스크 공간: 50GB 이상
- RAM: 8GB 이상
- Anaconda 설치 필수
3. NodeShift 클라우드 설정
- NodeShift GPU 노드 생성 단계:
- GPU 종류 (예: RTX A6000), 저장소 용량, 지역 선택
- SSH 키 인증 방식 사용 권장 (보안성 향상)
- Nvidia Cuda 이미지 기반의 VM 생성
4. 클라우드 연결 및 설치
- SSH 연결 명령어 실행:
```bash
ssh -L 7860:localhost:7860 -p <포트> -i
```
- Anaconda 가상 환경 생성:
```bash
conda create -n chatterbox python=3.11 && conda activate chatterbox
```
- 패키지 설치:
```bash
pip install chatterbox-tts gradio
```
5. 모델 실행 및 테스트
- Gradio 앱 실행:
```bash
python gradio_tts_app.py
```
- 로컬/공유 URL로 앱 접속 가능
- 참조 음성 파일 업로드 후 텍스트 입력 시 합성 음성 생성
결론
- NodeShift 클라우드를 활용하면 고성능 GPU 자원을 저비용으로 사용 가능
- SSH 키 인증과 Nvidia Cuda 이미지 선택이 보안성 및 성능 최적화에 필수적
- Chatterbox 설치 시 Anaconda, GPU 설정, SSH 연결이 핵심 단계임