Dockerized FastAPI 래퍼로 구현된 Kokoro-82M 음성 합성 모델

docker run -p 8880:8880 ghcr.io/remsky/kokoro-fastapi-cpu:latest

docker run --gpus all -p 8880:8880 ghcr.io/remsky/kokoro-fastapi-gpu:latest

docker run --gpus all -p 8880:8880 ghcr.io/remsky/kokoro-fastapi-gpu:latest-cu128

docker run --gpus all -p 8880:8880 ghcr.io/remsky/kokoro-fastapi-gpu:latest

docker run --device=/dev/kfd --device=/dev/dri -p 8880:8880 ghcr.io/remsky/kokoro-fastapi-rocm:latest

./start-gpu_mac.sh

[설정 가이드](docs/configuration.md)에는 이미지 vs 빌드, 볼륨 마운트, 환경 변수에 대한 내용이 포함되어 있습니다.
</details>
<details>
<summary>직접 실행 (uv를 통해)</summary>

1. 필수 전제 조건 설치:
   - [astral-uv](https://docs.astral.sh/uv/) 설치
   - 알 수 없는 단어/소리에 대한 폴백(fallback)으로 사용하려면 시스템에 [espeak-ng](https://github.com/espeak-ng/espeak-ng)을 설치합니다. 상위 라이브러리에서 이를 처리하려고 시도할 수 있지만, 결과는 다양했습니다.
   - 저장소 클론:
        ```bash
        git clone https://github.com/remsky/Kokoro-FastAPI.git
        cd Kokoro-FastAPI
        ```
        
        아직 수행하지 않았다면 [모델 다운로드 스크립트](https://github.com/remsky/Kokoro-FastAPI/blob/master/docker/scripts/download_model.py)를 실행합니다.
     
        UV를 통해 직접 시작 (핫 리로딩 기능 포함)
        
        Linux 및 macOS
        ```bash
        ./start-cpu.sh OR
        ./start-gpu.sh 
        ```

        Windows
        ```powershell
        .\\\start-cpu.ps1 OR
        .\\start-gpu.ps1 
        ```

</details>

<details open>
<summary> 실행 및 확인? </summary>

OpenAI와 호환되는 음성 엔드포인트로 로컬에서 실행하기
    
```python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
...

# OpenAI의 Python 라이브러리 사용
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8880/v1", api_key="not-needed")
...

import requests

response = requests.get("http://localhost:8880/v1/audio/voices")
...

python examples/assorted_checks/test_openai/test_openai_tts.py # OpenAI 호환성 테스트
python examples/assorted_checks/test_voices/test_all_voices.py # 사용 가능한 모든 목소리 테스트

# OpenAI 호환 스트리밍
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
...

import requests

response = requests.post(
...

import requests
response = requests.get("http://localhost:8880/v1/audio/voices")
voices = [v["id"] for v in response.json()["voices"]]
...

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8880/v1", api_key="not-needed")

...

curl -X POST http://localhost:8880/v1/audio/speech \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{...}

curl -s http://localhost:8880/dev/tune -F [email protected] -F 'request={

- `request`는 `voice`를 제외한 `/v1/audio/speech` 본문입니다. 패키지는 `save_voice`가 이를 `VOICES_DIR`에 유지하지 않는 한 응답 길이 동안만 존재합니다.
- 이름은 기존 언어 접두사 패턴(`am_`, `bf_`, `ax_` 등)을 따르며, 저장된 음성에는 `_tuned` 접미사가 붙습니다. 번들링된 튜닝된 음성은 `_inno`로 끝납니다.
- 노브(Knobs): `prosody_head` (기본값 활성화), `fmax` 피치 천장(Hz) (기본값 자동)
- 기본적으로 비활성화: 
    - `ENABLE_INNO_TUNER=true`: 웹 플레이어 탭에서 활성화됩니다.
    - `ALLOW_LOCAL_VOICE_SAVING=true`: 라이브 서버에 저장하는 것을 허용합니다.
- 전체 참조는 [docs/inno-tune.md](docs/inno-tune.md)를 참고하십시오.