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版本：V2.0.5.x

2.1.安装和运行

系统环境要求​

Orin板的磁盘空间需要有12GB以上的空间（之所以要这么大空间是因为安装过程会有解压），安装完成后并不会全部占用。

文件准备​

注意

每次发布包的文件名不一样，都有时间戳，所以每次执行下述命令需要修改为对应的文件名和目录名。

先从本地电脑上将 tkvoice_release_0.3.25_0324_101621.tar 传到 41.2 的 Orin 板：

scp tkvoice_release_0.3.25_0324_101621.tar nvidia@192.168.41.2:/home/nvidia

然后41.2的Orin上就有如下文件

工作目录/
└── tkvoice_release_0.3.25_0324_101621.tar  (安装包)

执行解压：

tar -xvf tkvoice_release_0.3.25_0324_101621.tar tkvoice_release_0.3.25_0324_101621/install.sh

得到如下目录结构：

工作目录/
├── tkvoice_release_0.3.25_0324_101621.tar  (安装包)
└── tkvoice_release_0.3.25_0324_101621/
    └── install.sh

执行安装​

进入目录，执行安装脚本：

cd tkvoice_release_0.3.25_0324_101621
./install.sh
危险

执行 install.sh 的时候会多次要求输入密码，注意看清楚是需要输入 x86 上 ubuntu 用户的密码还是 Orin 板上 nvidia 用户的密码。

注意，安装时，所有Orin板都需要连接公网！！否则会安装失败。

该安装脚本会做以下操作：

  1. 将 docker_funasr 需要的文件传到 x86上，并在 x86 板上安装 docker, 导入镜像，启动容器运行 Funasr 服务
  2. 在 orin 板上安装 ollama 服务，导入 qwen2.5_1.5b.tar.gz 大语言模型
  3. 安装必要的 Python 包，包括 piper-tts, onnxruntime-gpu, websockets

如果install.sh脚本顺利执行成功，则安装tkvoice项目已完成安装。

信息

关于Ollama模型，如果后续想切换到 qwen2.5:3b，可在安装Ollama的机器上执行 ollama pull qwen2.5:3b，该模型将会占用 1.9GB 硬盘空间，本项目会优先使用该模型，如果不存在该模型，本项目会使用内置安装的 qwen2.5:1.5b 模型。

针对无疆，Ollama是安装在 192.168.41.3 上；

针对无界，Ollama是安装在 192.168.41.2 上。

测试运行​

先登录到 41.2 的 Orin 板，进入目录：

cd tkvoice_release_0.3.25_0324_101621

然后可用如下命令进行管理:
# 启动服务
./tkvoice.sh start

# 停止服务
./tkvoice.sh stop

# 重启服务
./tkvoice.sh restart

# 查看状态
./tkvoice.sh status

# 查看日志"
tail -f /home/nvidia/tkvoice_release_0.3.25_0324_101621/tkvoice.log

注意

如果到这一步都顺利完成，说明整体流程已通，tkvoice后续的文档可有选择性的浏览，只浏览自己需要的。

卸载​

由于本项目占用大量磁盘空间，在紧急需要磁盘空间的时候，可卸载本项目，后续需要的时候再安装回来即可。

执行 uninstall.sh 的时候会多次要求输入密码，注意看清楚是需要输入 x86 上 ubuntu 用户的密码还是 Orin 板上 nvidia 用户的密码。

危险
  • 卸载脚本会卸载 Orin 板上的 ollama 和 x86 上的 Funasr 容器和镜像以及 docker 服务，请谨慎使用。
  • 执行uninstall.sh 后 ~/tkvoice_release_0.3.25_0324_101621 目录会删除掉，也就是卸载脚本自身也会删除掉，但是 ~/tkvoice_release_0.3.25_0324_101621.tar 文件不会删除
cd ~/tkvoice_release_0.3.25_0324_101621
chmod +x uninstall.sh
./uninstall.sh