Ebook2audiobook

還記得我之前分享過如何在 Windows 和 Mac 上安裝 ebook2audiobook，把電子書變成有聲書嗎？那兩支影片推出後，很多網友在底下留言詢問：「阿發，可不可以出一個 Docker 的部署教學？」 你們的聲音我都聽到了！今天這篇文章就是要來回應大家的需求，手把手教你在 Mac 跟 Windows 上使用 Docker 來安裝 ebook2audiobook。 ⚠️ 安裝前重要須知 (必看！) 在使用 Docker 版本之前，有兩點關於硬體加速（GPU）的限制必須先跟各位說明，請評估後再決定要用 Docker 版還是原生版： Mac 用戶：Docker 部署是運行在 Linux 容器內，目前無法支援 Apple Silicon (M1/M2/M3) 的 MPS 加速。這意味著用 Docker 版只能靠 CPU 運算，速度會比原生安裝慢。如果你追求速度，建議參考我之前的[Mac 原生安裝教學]。 Windows 用戶：最近 Docker 對於 NVIDIA 顯卡的支援有些問題（偵測不到 GPU），作者目前還在修復調整中。所以現階段在 Windows 用 Docker 部署，也暫時只能使用 CPU 模式。 簡單來說：想省事、怕環境弄亂電腦的人選 Docker；想追求極致轉檔速度的人，請選原生安裝！ 準備工作：安裝 Docker 無論你是 Mac 還是 Windows，第一步都是要先安裝 Docker Desktop。 Mac：你可以去官網下載，或是像我一樣習慣用終端機，透過 brew 安裝。 Windows：直接去 Docker 官網下載安裝檔。 Mac 安裝教學 🍎 Step 1：下載專案 首先，前往 ebook2audiobook 的 GitHub 頁面（或點擊影片下方連結）下載程式碼壓縮檔，並解壓縮。我習慣把它放在「下載項目 (Downloads)」資料夾。 ...

還記得我之前介紹過一個超強的開源專案 ebook2audiobook 嗎？它可以幫你把手邊的電子書（PDF、EPUB）直接轉換成有聲書。之前我們分享過 Windows 和 Mac 的基礎安裝，但最近有網友回報了一個問題： 「阿發，我在 Windows 上明明選了 GPU 加速，為什麼跑起來還是用 CPU？速度好慢啊！」 沒錯！原本的安裝方式在 Windows 上確實會遇到無法正確呼叫 NVIDIA 顯卡的問題。所以今天這篇就是**「除錯特輯」**，我要教大家如何解決這個 bug，成功讓你的顯卡動起來，享受飆速轉檔的快感！🚀 準備工作 在開始修改之前，請確認你已經完成以下準備： 安裝 VS Code：我們需要用它來修改程式碼設定檔（官網下載安裝即可）。 更新 NVIDIA 驅動程式：請到 GeForce Experience 或 NVIDIA 官網，確認你的顯卡驅動已經更新到最新版本，確保 CUDA 支援正常。 下載 ebook2audiobook 專案：如果你還沒下載，請先到 GitHub 下載專案包（建議放在 D 槽或其他非系統槽），並執行 Windows 的自動安裝指令。 關鍵步驟：解決 GPU 無法調用問題 如果你發現安裝完後，介面上雖然選了 GPU，但後台還是顯示 CPU 在跑，請跟著我做以下兩個關鍵修正： Step 1：重新安裝 PyTorch (CUDA 版本) 原本的安裝包在 Windows 上可能預設抓到了不支援 GPU 的 PyTorch 版本。我們需要手動覆蓋它。 開啟你的終端機 (CMD 或 PowerShell)，進入 ebook2audiobook 的專案資料夾。 輸入特定的 PyTorch 安裝指令（這串指令通常很長，用來指定 CUDA 12.x 或 11.x 的版本）。 註：詳細指令請參考影片下方資訊欄或 GitHub 討論串，確保版本與你的顯卡相符。 Step 2：修改 requirements.txt 這一步最重要！有一個套件卡住了我們的運作。 ...