模型自定义接入-简易接入

需要掌握 python 开发能力

首先需要将python环境打包到同一个目录，比如 _aienv ，然后可以通过 python run.py ./config.json 的方式运行模型。

模型运行之后，通过标准输入输出的方式运行模型，通过标准输入传递参数，通过标准输出返回结果。

import json, base64

# 解析输入配置文件
config = json.loads(open(sys.argv[1], 'r').read())
modelConfig = config['modelConfig']

def printResult(key,value):
    global config
    print(f'AigcPanelRunResult[{config['id']}][' + base64.b64encode(json.dumps(data).encode()).decode()+']')

# 公共输出
## 输出给前端的是否是以 CUDA 运行
printResult('UseCuda', True)

## 语音合成输出结果
printResult('url', '/path/to/result.wav')

## 语音克隆输出结果
printResult('url', '/path/to/result.wav')

## 视频对口型输出结果
printResult('url', '/path/to/result.mp4')

config.json 文件示例

{
    "name": "server-xxx",          // 模型名称
    "version": "0.1.0",            // 模型版本
    "title": "语音模型",            // 模型标题
    "description": "模型描述",      // 模型描述
    "deviceDescription":"设备描述",
    "platformName": "win",         // 支持系统，win, osx, linux
    "platformArch": "x86",         // 支持架构，x86, arm64
    "serverRequire": ">=0.5.0",    // 对 AigcPanel 版本的要求，如 >=0.5.0
    "entry": "__EasyServer__",     // 固定值，不需要修改
    "easyServer": {
        // python 运行入口
        "entry": "./_aienv/bin/python",
        "entryArgs": [
            "run.py",
            "${CONFIG}"
        ],
        // 环境变量
        "envs": [
            "AAA=1"
        ]
    },
    "functions": [
        "videoGen",                // 支持视频生成
        "soundTTS",                // 支持语音合成
        "soundClone"               // 支持语音克隆
    ],
    "settings": [                  // 模型配置项，可以显示在模型配置页面
        {
            "name": "port",
            "type": "text",
            "title": "服务端口",
            "default": "",
            "placeholder": "留空会检测使用随机端口"
        }
    ]
}

测试导入

完成两个文件的开发之后，在软件中尝试选择模型文件夹中的config.json导入。