GPT-SoVITS项目中的WebUI服务调用问题与多卡训练解决方案

问题背景

在使用GPT-SoVITS项目时，部分用户遇到了通过WebUI启动UVR5服务或训练微调模型时出现的报错问题。错误信息显示与pydantic和fastapi相关的核心模式生成失败，导致ASGI应用异常。同时，用户也关注如何在不使用WebUI的情况下开启GPT微调的多卡训练。

错误分析

从错误堆栈中可以清晰地看到，问题源于pydantic库在尝试为Starlette的Request类生成核心模式时失败。具体表现为：

1. 系统尝试获取__pydantic_core_schema__属性失败
2. 随后尝试通过schema生成器创建模式也失败
3. 最终抛出PydanticSchemaGenerationError异常

这类问题通常出现在库版本不兼容的情况下，特别是当pydantic、fastapi和gradio等库的版本之间存在冲突时。

解决方案

经过项目贡献者的验证，可以通过以下步骤解决该问题：

1. 完全卸载现有的pydantic、fastapi和pydantic-core库
2. 将gradio升级到5.0之前的较新版本（推荐4.44.1）
3. 让升级过程自动安装兼容的依赖库

这一解决方案已经得到多位用户的验证，确认可以有效解决WebUI服务调用失败的问题。

多卡训练配置

对于不使用WebUI直接进行多卡训练的情况，项目提供了以下配置方式：

1. SoVITS训练：

   • 修改s2_train.py的配置文件tmp_s2.json
   • 调整其中的gpu_numbers字段来指定使用的GPU数量

2. GPT微调训练：

   • 目前s1_train.py的配置文件tmp_s1.yaml中未直接提供多卡配置选项
   • 需要通过其他方式（如环境变量或命令行参数）来启用多卡支持

不使用WebUI的训练方法

对于希望直接运行训练脚本的用户，可以采用以下方式：

1. 准备训练数据并配置好相应路径
2. 根据需求修改训练配置文件
3. 直接运行s1_train.py或s2_train.py脚本
4. 通过命令行参数或环境变量控制训练参数

最佳实践建议

1. 环境管理：

   • 建议使用conda或venv创建隔离的Python环境
   • 严格按照项目要求的版本安装依赖

2. 版本控制：

   • 记录所有库的版本信息以便复现
   • 在升级前备份当前工作环境

3. 训练监控：

   • 即使不使用WebUI，也应设置适当的日志记录
   • 监控GPU使用情况以确保多卡训练正常进行

通过以上方法，用户可以灵活选择适合自己需求的工作流程，无论是通过WebUI还是直接运行脚本，都能获得良好的训练体验。