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RVC-WebUI
RVC-WebUI网页端训练镜像支持RVC/Replay翻唱模型/变声器
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v1.0
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RVC-WebUI 一键训练镜像

在线一键训练 AI翻唱/变声器RVC模型训练,支持多种显卡型号部署,支持上传压缩文件,支持无人值守训练模型,支持训练完成发送通知提醒,支持网页端一键下载训练好的模型,无需多余的命令行和文件移动,由网页端自动处理,支持网页端一键清空训练环境,追求的就是超高效率 。

镜像信息

  • 基于RVC1006Nvidia整合包搭建
  • 本镜像由:AiMusicLab@乔大峰 搭建并且完全免费
  • 本地客户端已支持RTX50系显卡:了解详情
  • Replay客户端也可以用RVC模型,支持苹果电脑:了解详情
  • 如果觉得镜像好用,欢迎关注我的公众号,镜像问题亦可联系我本人,谢谢大家@_@

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公众号:乔大峰

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v1.0更新说明

  • 已支持后台训练,可以关闭WEBUI不影响训练进度
  • 刷新WEBUI自动激活训练标签
  • 其他细节优化

支持的功能

  • 无需复制ip地址,直接点击公网ip链接访问WebUI
  • 框架改为pytorch2.7.0+cu128支持更多显卡
  • RTX20-RTX50显卡都测试过均能完美运行
  • 支持训练完成自动发送提醒
  • 新增模型下载tab支持下载选中的训练好的模型
  • 支持导入zip压缩包直接分片,并自动输出到训练目录
  • 除训练素材上传外,其他功能均已在网页端实现
  • 网页增加停止训练模型按钮,不需要按ctrl+c结束
  • 网页上新增“清空训练环境”功能,一键清理所有训练相关数据
  • 标题显示当前主机的IP地址,方便区分
  • 一键训练完成自动发送提醒到钉钉群,管理多台主机不再手忙脚乱 ! image.png

图文教程

如何部署这个镜像

1.点击直达镜像链接:一键部署:RVC-WebUI

2.在此页面右侧点击使用该镜像创建实例 VeryCapture_20260511103350.png

3.在新页面选择配置以及付费方式后,点击立即部署 VeryCapture_20260511103548.png

4.开机后,等待左侧显示运行中。再等待1分钟左右,再点击JupyterLab按钮进入后台如下图,如果超过5分钟没显示运行中,点旁边的重启,重新等待。

1. 运行 WebUI(必须) 和 TensorBoard(可选,非必须)

VeryCapture_20260510033054.png

温馨提示:WebUI打开后,不要开网页翻译,大部分问题都是翻译导致的

如何关闭网页翻译?-->页面翻译选项选择:更多 - 一律不翻译此网站

  1. 运行 WebUI:
    • 点击快速开始.ipynb标签,点击选中启动webui的代码框,前面会出现一条蓝色方块(🟦),在窗口上面的工具栏,有一个像“播放”符号(▶)的按钮,点它!
  • 等待片刻控制台会输出一个公网IP链接,点击即可访问WebUI界面。
  1. 运行 TensorBoard (可选,用于查看训练曲线):
    • 点击启动ensorBoard.ipynb标签,点击选中启动tensorboard的代码框,前面会出现一条蓝色方块(🟦),在窗口上面的工具栏,有一个像“播放”符号(▶)的按钮,点它!
      等待片刻
  • 控制台会输出一个公网IP链接,点击即可访问TensorBoard界面。

2. 导入训练素材

(训练素材需要是10-30分钟的唱歌音频,可以是多个文件,包含高中低音各声线,安静环境录制不要加混响)录音建议

上传原始音频:

  • 如果遇到网页端导入较慢,我们针对性制作了一款上传工具SFTP文件上传工具RVC版
  • 将您的原始音频文件(例如歌曲干声、录音等)上传到以下目录:
    /workspace/workdir/rvc/a_slicer_fold/
    您可以直接拖动音频文件上传到这个目录,也可以上传一个 .zip 格式的压缩包。
    VeryCapture_20260510032807.png

3. 数据预处理与开始训练

可以点击 一键训练 或按照下面的流程手动开始训练

3.1. 数据预处理:

VeryCapture_20260509223609.png

  • 在 WebUI 界面中,切换到 训练 标签页。
  • 输入实验名,只支持英文减号下划线,不支持中文。
  • 点击: 处理数据 按钮。
  • 确认 预处理xxx成功 显示正确。(其他选项保持默认即可)
  • 点击 特征提取 按钮。
  • 确认 特征提取xxx完成 显示正确。(其他选项保持默认即可)

3.2 开始训练

VeryCapture_20260509230705.png

  • 修改 设置好 总训练轮数
  • 如果需要钉钉通知,填写 钉钉机器人 Access Token
  • 点击 开始训练 即可

4. 下载训练好的模型

出现这个提示是代表模型训练好了 VeryCapture_20260510003742.png

您可以通过以下2种方式下载训练好的模型:

a. 网页端下载 (推荐!):

  1. 在 WebUI 界面中,切换到 模型下载 标签页。
  2. 选择想要打包的模型(在下拉框中选择)。
  3. 点击 生成下载链接 按钮。
  4. 打包完成后,在右边 点击下载文件文件 区域会出现一个可下载的文件链接,点击即可下载。

b.直接在JupyterLab右侧文件管理窗口下载:

VeryCapture_20260509213850.png 前往以下目录下载您的模型文件: /workspace/workdir/rvc/assets/weights/
在线训练模型目录结构:

/workspace/workdir/rvc/assets/weights/  
├─── xxx.index(特征索引文件,可不训练)    
└─── xxx.pth(RVC模型)    

5. 清空线上训练环境,方便下次直接运行(可选)

请在模型下载完成并检查无误后再执行此操作。 操作步骤:

  1. 在 WebUI 界面中,切换到 清空训练环境 标签页。
  2. 仔细阅读警告信息,确认您已备份所有重要数据。
  3. 点击 清空训练环境 按钮 (主要按钮)。
  4. 清空环境输出信息 文本框中,您将看到清理过程的日志。

最后,线上的电脑使用完记得关机,enjoy!

训练素材问题导致的训练效果不理想,联系我们可提供素材修复服务

VeryCapture_20251102162402.png
VeryCapture_20251102162411.png
VeryCapture_20251102162422.png

提供SVC模型代训练服务,对SVC咬字进行了增强

点击查看微调前后模型发音对比

@乔大峰
乔大峰认证作者
镜像信息
已使用0
运行时长
0 H
镜像大小
110GB
最后更新时间
2026-05-11
支持卡型
3080TiRTX40系RTX50系48G RTX40系2080Ti30902080
+7
框架版本
PyTorch-2.7.0
CUDA版本
128
应用
JupyterLab: 8888
自定义开放端口
60066007
+2
版本
v1.0
2026-05-11
PyTorch:2.7.0 | CUDA:128 | 大小:110.00GB
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股票代码:688158

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