sbv2-model-ops

name	sbv2-model-ops
description	Style-Bert-VITS2 の制作系 CLI 操作を始める前後の確認チェックリスト

SBV2 Model Ops — 制作系操作チェックリスト

このスキルは、TTS 再生より重い SBV2 制作系操作を始める前後の確認に使います。詳細な学習手順は model-production、声色選択は voice を参照してください。

対象操作:

• datasets ingest / datasets prepare
• style 素材分類と style_gen
• training run
• models merge-plan / models merge-run
• evaluation run
• models promote / models rename-*

実行前確認

長時間処理、GPU/CPU 高負荷、artifact 作成、既存 model への影響がある操作では、実行前に次をユーザーへ提示して確認します。

SBV2 の制作処理を開始します。
入力: <source / manifest / model / candidate>
出力名: <modelName または outputModelName>
処理: <ingest/prepare/style/training/merge/evaluation/promote/rename と stage>
設定: <stage / merge parameters / base-url / confirmation scope>
bridge state: <workspace または job output/log>
SBV2 dataset: <resolved dataset_root>/<modelName>
SBV2 loadable model: <resolved assets_root>/<modelName>
既存出力への上書きは行いません。開始してよいですか。

確認なしに、既存 dataset、model assets、checkpoint、job artifact の上書きや削除、生成音声や素材の公開・共有・外部送信を行いません。

長めの制作処理の委譲

datasets prepare、training run、models merge-run、evaluation run は、ユーザーが同期実行を明示しない限り OpenClaw sub-agent / background task へ委譲します。

親 session では plan、ユーザー確認、起動結果だけ扱い、実行中の poll loop は持ちません。実行中の監視は OpenClaw task ledger を使います。

起動直後に親へ返す ID は OpenClaw runId / childSessionKey、または plugin runtime に渡した sessionKey と返却された runId です。sbv2-bridge jobId は起動時に必ず存在するものとして扱わず、完了後の job manifest ID として扱います。

sub-agent へ渡す情報:

• operation と full command / cwd
• 入力 manifest、model、output model name、stage、base-url
• ユーザー確認済み範囲
• overwrite しない前提
• 外部送信禁止
• 完了後に読むべき CLI JSON、summary.json、manifest.json、job.log、artifactPaths

親へすぐ返す情報:

• OpenClaw runId
• childSessionKey または plugin runtime に渡した sessionKey
• operation、実行 command / cwd、入力 / 出力名
• openclaw tasks show <runId|childSessionKey|sessionKey>
• 完了時に sub-agent が bridge jobId と summary を返すこと

実行後確認

処理完了後は、コマンド成功だけで採用判断をしません。次を確認します。

• job manifest、job log、summary.json、必要に応じて recipe.json
• config.json の model_name、data.spk2id、data.style2id
• style_vectors.npy と style 数の整合
• /models/refresh 後の /models/info 登録
• 評価 sample 音声の A/B 比較と人間の listening note

Merge 判断

models merge-plan で入力 model、選択 .safetensors、出力名、互換性、weight / coefficient、必要なら --style-recipe を先に確認します。

• usual: 2モデルの通常ブレンド。声質、pitch、style、tempo の各 weight を調整します。
• add-diff: model B と model C の差分を model A に適用します。
• weighted-sum: model A/B/C の係数で合成します。
• add-null: model B を model A へ足す方向の2モデル合成です。

未指定の merge 数値は 0.5 です。処理成功は artifact 生成の成功であり、意味のあるモデルかどうかは recipe.json、/models/info、sample 音声で確認します。

Style Merge 判断

独立した models style-merge-* は使いません。複数 style を持つ派生モデルを作る時は、models merge-plan/run --style-recipe <path> を使い、モデル本体と style_vectors.npy / config.json:data.style2id を同じ merge operation の中で一貫して作ります。

--style-recipe は style 対応表だけを持ちます。method、model A/B/C、weight / coefficient は models merge-* の引数を正とします。

{
  "schemaVersion": 1,
  "styles": [
    { "styleA": "Neutral", "styleB": "Happy", "outputStyle": "Happy" }
  ]
}

usual / add-null では styleA / styleB / outputStyle、add-diff / weighted-sum では styleA / styleB / styleC / outputStyle を使います。style vector の混合比は、usual / add-diff / add-null では --speech-style-weight、weighted-sum では A/B/C 係数です。

clear、soft、bright、alert などの tone ラベルは、実際に style2id に存在する style 名として確認できる場合だけ使います。感情 style の効きが弱い時に最初に調整するのは生成時 /voice style_weight です。model merge の --speech-style-weight はモデルと style vector を作り直す時の混合比であり、既存 style の再生時の強さではありません。

失敗時の切り分け

1. bridge jobId があれば sbv2-bridge jobs status <jobId> と sbv2-bridge jobs log <jobId> --tail 80
2. bridge jobId が無ければ OpenClaw runId、実行 command、cwd、stdout/stderr、入力 manifest / model path
3. summary.json / recipe.json / job manifest の first error
4. 入力 manifest、model assets、選択 .safetensors、出力名衝突
5. config.json、style2id、style_vectors.npy
6. SBV2 scripts、pretrained directory、GPU/CPU、依存関係、base-url