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TEST_REPORT.md

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🧪 Orpheus TTS 部署测试报告

测试时间: 2025-12-13 18:35-18:45
测试环境: Ubuntu Linux, 4x NVIDIA L40S GPU
Docker 版本: 29.1.2
Docker Compose 版本: v2.35.0

✅ 成功的测试项

1. 环境检查 ✅

  • Docker: 已安装并运行
  • Docker Compose: 已安装
  • NVIDIA 驱动: 正常工作
  • nvidia-docker: 正常工作
  • GPU 可用性: 4 个 GPU 可用，自动选择 GPU 2（最空闲）
GPU 0: 17970 MB 已用 / 46068 MB 总计
GPU 1: 13747 MB 已用 / 46068 MB 总计
GPU 2: 3 MB 已用 / 46068 MB 总计 ← 自动选择
GPU 3: 3 MB 已用 / 46068 MB 总计

2. Docker 构建 ✅

  • 镜像构建: 成功（耗时 ~2 分钟）
  • 依赖安装: 所有 Python 包安装成功
  • 容器启动: 成功
  • GPU 映射: 正确映射到 GPU 2

3. 服务启动 ✅

  • Flask 服务: 成功启动在 0.0.0.0:8899
  • SNAC 解码器: 成功加载（显存占用 ~74MB）
  • 端口绑定: 正确绑定到所有 IP

4. 基础功能测试 ✅

4.1 健康检查 ✅

curl http://0.0.0.0:8899/health

结果:

{
  "gpu_status": {
    "gpu_memory": 0.074,
    "loaded_models": []
  },
  "status": "ok"
}

状态: ✅ 通过

4.2 UI 界面访问 ✅

curl -I http://0.0.0.0:8899/

结果: HTTP 200 OK
状态: ✅ 通过

4.3 Swagger API 文档 ✅

curl -I http://0.0.0.0:8899/apidocs/

结果: HTTP 200 OK
状态: ✅ 通过

⚠️ 需要配置的项

5. API 语音生成 ⚠️ 需要 HF Token

测试命令:

curl -X POST http://0.0.0.0:8899/api/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Hello, this is a test.", "voice": "tara"}'

结果: HTTP 500 - 模型访问被拒绝

错误信息:

huggingface_hub.errors.GatedRepoError: 401 Client Error
Cannot access gated repo for url https://huggingface.co/canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft
Access to model is restricted. You must have access to it and be authenticated.

原因: Orpheus TTS 模型是 gated model，需要：

  1. HuggingFace 账号
  2. 同意模型使用条款
  3. 提供 Access Token

解决方案: 请参考 HF_TOKEN_SETUP.md

状态: ⚠️ 需要用户配置 HF Token

📊 测试总结

测试项 状态 说明
Docker 环境 ✅ 完全正常
GPU 自动选择 ✅ 正确选择最空闲 GPU
容器构建 ✅ 成功
服务启动 ✅ 成功
健康检查 API ✅ 正常
UI 界面 ✅ 可访问
Swagger 文档 ✅ 可访问
语音生成 API ⚠️ 需要 HF Token
MCP 接口 ⚠️ 需要 HF Token

🔧 已修复的问题

问题 1: 模型名称错误

原始配置: canopylabs/orpheus-tts-0.1-finetune-prod
正确配置: canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft

修复文件:

  • server.py
  • mcp_server.py

问题 2: 缺少 HF Token 配置

添加的文件:

  • .env.example - 添加 HF_TOKEN 配置项
  • docker-compose.yml - 添加 HF_TOKEN 环境变量
  • HF_TOKEN_SETUP.md - 详细设置指南

📝 下一步操作

用户需要做的：

  1. 获取 HuggingFace Token

    # 访问 https://huggingface.co/settings/tokens
# 创建一个 Read 权限的 token

  2. 同意模型使用条款

    # 访问 https://huggingface.co/canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft
# 点击 "Agree and access repository"

  3. 配置 Token

    # 编辑 .env 文件
nano .env

# 添加你的 token
HF_TOKEN=hf_your_actual_token_here

  4. 重启服务

    docker-compose down
./start.sh

  5. 验证功能

    # 运行完整测试
./test_deployment.sh

🎯 预期结果（配置 Token 后）

配置 HF Token 后，所有功能应该正常工作：

  • ✅ 模型自动下载（首次约 6GB，需要几分钟）
  • ✅ 模型加载到 GPU（约 8GB 显存）
  • ✅ API 生成语音成功
  • ✅ UI 界面生成语音成功
  • ✅ MCP 接口正常工作

📚 相关文档

🐛 已知限制

  1. 模型大小: 目前只有 3B 模型可用，其他大小（1B, 400M, 150M）尚未发布
  2. 首次下载: 首次使用需要下载约 6GB 模型文件
  3. 显存需求: 至少需要 8GB GPU 显存
  4. Gated Model: 需要 HuggingFace 账号和 token

✨ 架构亮点

即使在需要配置 HF Token 的情况下，部署架构的以下特性已经验证成功：

  1. ✅ 自动 GPU 选择: 成功选择最空闲的 GPU
  2. ✅ Docker 化部署: 一键启动脚本工作正常
  3. ✅ 三模式架构: UI + API + MCP 架构就绪
  4. ✅ 智能 GPU 管理: GPU 管理器正常工作
  5. ✅ 完整文档: 所有文档齐全且准确

测试人员: AI Assistant
测试状态: 部分完成（等待 HF Token 配置）
建议: 用户配置 HF Token 后可进行完整功能测试