gradio_tabs/train.py

import json
import os
import shutil
import socket
import subprocess
import sys
import time
import webbrowser
from datetime import datetime
from multiprocessing import cpu_count
from pathlib import Path

import gradio as gr
import yaml

from style_bert_vits2.logging import logger
from style_bert_vits2.utils.stdout_wrapper import SAFE_STDOUT
from style_bert_vits2.utils.subprocess import run_script_with_log, second_elem_of


logger_handler = None
tensorboard_executed = False

# Get path settings
with open(os.path.join("configs", "paths.yml"), "r", encoding="utf-8") as f:
    path_config: dict[str, str] = yaml.safe_load(f.read())
    dataset_root = Path(path_config["dataset_root"])


def get_path(model_name: str) -> tuple[Path, Path, Path, Path, Path]:
    assert model_name != "", "モデル名は空にできません"
    dataset_path = dataset_root / model_name
    lbl_path = dataset_path / "esd.list"
    train_path = dataset_path / "train.list"
    val_path = dataset_path / "val.list"
    config_path = dataset_path / "config.json"
    return dataset_path, lbl_path, train_path, val_path, config_path


def initialize(
    model_name: str,
    batch_size: int,
    epochs: int,
    save_every_steps: int,
    freeze_EN_bert: bool,
    freeze_JP_bert: bool,
    freeze_ZH_bert: bool,
    freeze_style: bool,
    freeze_decoder: bool,
    use_jp_extra: bool,
    log_interval: int,
):
    global logger_handler
    dataset_path, _, train_path, val_path, config_path = get_path(model_name)

    # 前処理のログをファイルに保存する
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    file_name = f"preprocess_{timestamp}.log"
    if logger_handler is not None:
        logger.remove(logger_handler)
    logger_handler = logger.add(os.path.join(dataset_path, file_name))

    logger.info(
        f"Step 1: start initialization...\nmodel_name: {model_name}, batch_size: {batch_size}, epochs: {epochs}, save_every_steps: {save_every_steps}, freeze_ZH_bert: {freeze_ZH_bert}, freeze_JP_bert: {freeze_JP_bert}, freeze_EN_bert: {freeze_EN_bert}, freeze_style: {freeze_style}, freeze_decoder: {freeze_decoder}, use_jp_extra: {use_jp_extra}"
    )

    default_config_path = (
        "configs/config.json" if not use_jp_extra else "configs/config_jp_extra.json"
    )

    with open(default_config_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        config = json.load(f)
    config["model_name"] = model_name
    config["data"]["training_files"] = str(train_path)
    config["data"]["validation_files"] = str(val_path)
    config["train"]["batch_size"] = batch_size
    config["train"]["epochs"] = epochs
    config["train"]["eval_interval"] = save_every_steps
    config["train"]["log_interval"] = log_interval

    config["train"]["freeze_EN_bert"] = freeze_EN_bert
    config["train"]["freeze_JP_bert"] = freeze_JP_bert
    config["train"]["freeze_ZH_bert"] = freeze_ZH_bert
    config["train"]["freeze_style"] = freeze_style
    config["train"]["freeze_decoder"] = freeze_decoder

    config["train"]["bf16_run"] = False  # デフォルトでFalseのはずだが念のため

    # 今はデフォルトであるが、以前は非JP-Extra版になくバグの原因になるので念のため
    config["data"]["use_jp_extra"] = use_jp_extra

    model_path = dataset_path / "models"
    if model_path.exists():
        logger.warning(
            f"Step 1: {model_path} already exists, so copy it to backup to {model_path}_backup"
        )
        shutil.copytree(
            src=model_path,
            dst=dataset_path / "models_backup",
            dirs_exist_ok=True,
        )
        shutil.rmtree(model_path)
    pretrained_dir = Path("pretrained" if not use_jp_extra else "pretrained_jp_extra")
    try:
        shutil.copytree(
            src=pretrained_dir,
            dst=model_path,
        )
    except FileNotFoundError:
        logger.error(f"Step 1: {pretrained_dir} folder not found.")
        return False, f"Step 1, Error: {pretrained_dir}フォルダが見つかりません。"

    with open(config_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(config, f, indent=2, ensure_ascii=False)
    if not Path("config.yml").exists():
        shutil.copy(src="default_config.yml", dst="config.yml")
    with open("config.yml", "r", encoding="utf-8") as f:
        yml_data = yaml.safe_load(f)
    yml_data["model_name"] = model_name
    yml_data["dataset_path"] = str(dataset_path)
    with open("config.yml", "w", encoding="utf-8") as f:
        yaml.dump(yml_data, f, allow_unicode=True)
    logger.success("Step 1: initialization finished.")
    return True, "Step 1, Success: 初期設定が完了しました"


def resample(model_name: str, normalize: bool, trim: bool, num_processes: int):
    logger.info("Step 2: start resampling...")
    dataset_path, _, _, _, _ = get_path(model_name)
    input_dir = dataset_path / "raw"
    output_dir = dataset_path / "wavs"
    cmd = [
        "resample.py",
        "-i",
        str(input_dir),
        "-o",
        str(output_dir),
        "--num_processes",
        str(num_processes),
        "--sr",
        "44100",
    ]
    if normalize:
        cmd.append("--normalize")
    if trim:
        cmd.append("--trim")
    success, message = run_script_with_log(cmd)
    if not success:
        logger.error("Step 2: resampling failed.")
        return False, f"Step 2, Error: 音声ファイルの前処理に失敗しました:\n{message}"
    elif message:
        logger.warning("Step 2: resampling finished with stderr.")
        return True, f"Step 2, Success: 音声ファイルの前処理が完了しました:\n{message}"
    logger.success("Step 2: resampling finished.")
    return True, "Step 2, Success: 音声ファイルの前処理が完了しました"


def preprocess_text(
    model_name: str, use_jp_extra: bool, val_per_lang: int, yomi_error: str
):
    logger.info("Step 3: start preprocessing text...")
    _, lbl_path, train_path, val_path, config_path = get_path(model_name)
    if not lbl_path.exists():
        logger.error(f"Step 3: {lbl_path} not found.")
        return False, f"Step 3, Error: 書き起こしファイル {lbl_path} が見つかりません。"

    cmd = [
        "preprocess_text.py",
        "--config-path",
        str(config_path),
        "--transcription-path",
        str(lbl_path),
        "--train-path",
        str(train_path),
        "--val-path",
        str(val_path),
        "--val-per-lang",
        str(val_per_lang),
        "--yomi_error",
        yomi_error,
        "--correct_path",  # 音声ファイルのパスを正しいパスに修正する
    ]
    if use_jp_extra:
        cmd.append("--use_jp_extra")
    success, message = run_script_with_log(cmd)
    if not success:
        logger.error("Step 3: preprocessing text failed.")
        return (
            False,
            f"Step 3, Error: 書き起こしファイルの前処理に失敗しました:\n{message}",
        )
    elif message:
        logger.warning("Step 3: preprocessing text finished with stderr.")
        return (
            True,
            f"Step 3, Success: 書き起こしファイルの前処理が完了しました:\n{message}",
        )
    logger.success("Step 3: preprocessing text finished.")
    return True, "Step 3, Success: 書き起こしファイルの前処理が完了しました"


def bert_gen(model_name: str):
    logger.info("Step 4: start bert_gen...")
    _, _, _, _, config_path = get_path(model_name)
    success, message = run_script_with_log(
        ["bert_gen.py", "--config", str(config_path)]
    )
    if not success:
        logger.error("Step 4: bert_gen failed.")
        return False, f"Step 4, Error: BERT特徴ファイルの生成に失敗しました:\n{message}"
    elif message:
        logger.warning("Step 4: bert_gen finished with stderr.")
        return (
            True,
            f"Step 4, Success: BERT特徴ファイルの生成が完了しました:\n{message}",
        )
    logger.success("Step 4: bert_gen finished.")
    return True, "Step 4, Success: BERT特徴ファイルの生成が完了しました"


def style_gen(model_name: str, num_processes: int):
    logger.info("Step 5: start style_gen...")
    _, _, _, _, config_path = get_path(model_name)
    success, message = run_script_with_log(
        [
            "style_gen.py",
            "--config",
            str(config_path),
            "--num_processes",
            str(num_processes),
        ]
    )
    if not success:
        logger.error("Step 5: style_gen failed.")
        return (
            False,
            f"Step 5, Error: スタイル特徴ファイルの生成に失敗しました:\n{message}",
        )
    elif message:
        logger.warning("Step 5: style_gen finished with stderr.")
        return (
            True,
            f"Step 5, Success: スタイル特徴ファイルの生成が完了しました:\n{message}",
        )
    logger.success("Step 5: style_gen finished.")
    return True, "Step 5, Success: スタイル特徴ファイルの生成が完了しました"


def preprocess_all(
    model_name: str,
    batch_size: int,
    epochs: int,
    save_every_steps: int,
    num_processes: int,
    normalize: bool,
    trim: bool,
    freeze_EN_bert: bool,
    freeze_JP_bert: bool,
    freeze_ZH_bert: bool,
    freeze_style: bool,
    freeze_decoder: bool,
    use_jp_extra: bool,
    val_per_lang: int,
    log_interval: int,
    yomi_error: str,
):
    if model_name == "":
        return False, "Error: モデル名を入力してください"
    success, message = initialize(
        model_name=model_name,
        batch_size=batch_size,
        epochs=epochs,
        save_every_steps=save_every_steps,
        freeze_EN_bert=freeze_EN_bert,
        freeze_JP_bert=freeze_JP_bert,
        freeze_ZH_bert=freeze_ZH_bert,
        freeze_style=freeze_style,
        freeze_decoder=freeze_decoder,
        use_jp_extra=use_jp_extra,
        log_interval=log_interval,
    )
    if not success:
        return False, message
    success, message = resample(
        model_name=model_name,
        normalize=normalize,
        trim=trim,
        num_processes=num_processes,
    )
    if not success:
        return False, message

    success, message = preprocess_text(
        model_name=model_name,
        use_jp_extra=use_jp_extra,
        val_per_lang=val_per_lang,
        yomi_error=yomi_error,
    )
    if not success:
        return False, message
    success, message = bert_gen(
        model_name=model_name
    )  # bert_genは重いのでプロセス数いじらない
    if not success:
        return False, message
    success, message = style_gen(model_name=model_name, num_processes=num_processes)
    if not success:
        return False, message
    logger.success("Success: All preprocess finished!")
    return (
        True,
        "Success: 全ての前処理が完了しました。ターミナルを確認しておかしいところがないか確認するのをおすすめします。",
    )


def train(
    model_name: str,
    skip_style: bool = False,
    use_jp_extra: bool = True,
    speedup: bool = False,
):
    dataset_path, _, _, _, config_path = get_path(model_name)
    # 学習再開の場合を考えて念のためconfig.ymlの名前等を更新
    with open("config.yml", "r", encoding="utf-8") as f:
        yml_data = yaml.safe_load(f)
    yml_data["model_name"] = model_name
    yml_data["dataset_path"] = str(dataset_path)
    with open("config.yml", "w", encoding="utf-8") as f:
        yaml.dump(yml_data, f, allow_unicode=True)

    train_py = "train_ms.py" if not use_jp_extra else "train_ms_jp_extra.py"
    cmd = [train_py, "--config", str(config_path), "--model", str(dataset_path)]
    if skip_style:
        cmd.append("--skip_default_style")
    if speedup:
        cmd.append("--speedup")
    success, message = run_script_with_log(cmd, ignore_warning=True)
    if not success:
        logger.error("Train failed.")
        return False, f"Error: 学習に失敗しました:\n{message}"
    elif message:
        logger.warning("Train finished with stderr.")
        return True, f"Success: 学習が完了しました:\n{message}"
    logger.success("Train finished.")
    return True, "Success: 学習が完了しました"


def wait_for_tensorboard(port: int = 6006, timeout: float = 10):
    start_time = time.time()
    while True:
        try:
            with socket.create_connection(("localhost", port), timeout=1):
                return True  # ポートが開いている場合
        except OSError:
            pass  # ポートがまだ開いていない場合

        if time.time() - start_time > timeout:
            return False  # タイムアウト

        time.sleep(0.1)


def run_tensorboard(model_name: str):
    global tensorboard_executed
    if not tensorboard_executed:
        python = sys.executable
        tensorboard_cmd = [
            python,
            "-m",
            "tensorboard.main",
            "--logdir",
            f"Data/{model_name}/models",
        ]
        subprocess.Popen(
            tensorboard_cmd,
            stdout=SAFE_STDOUT,  # type: ignore
            stderr=SAFE_STDOUT,  # type: ignore
        )
        yield gr.Button("起動中…")
        if wait_for_tensorboard():
            tensorboard_executed = True
        else:
            logger.error("Tensorboard did not start in the expected time.")
    webbrowser.open("http://localhost:6006")
    yield gr.Button("Tensorboardを開く")


how_to_md = """
## 使い方

- データを準備して、モデル名を入力して、必要なら設定を調整してから、「自動前処理を実行」ボタンを押してください。進捗状況等はターミナルに表示されます。

- 各ステップごとに実行する場合は「手動前処理」を使ってください（基本的には自動でいいはず）。

- 前処理が終わったら、「学習を開始する」ボタンを押すと学習が開始されます。

- 途中から学習を再開する場合は、モデル名を入力してから「学習を開始する」を押せばよいです。

注意: 標準スタイル以外のスタイルを音声合成で使うには、スタイルベクトルファイル`style_vectors.npy`を作る必要があります。これは、`Style.bat`を実行してそこで作成してください。
動作は軽いはずなので、学習中でも実行でき、何度でも繰り返して試せます。

## JP-Extra版について

元とするモデル構造として [Bert-VITS2 Japanese-Extra](https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/JP-Exta) を使うことができます。
日本語のアクセントやイントネーションや自然性が上がる傾向にありますが、英語と中国語は話せなくなります。
"""

prepare_md = """
まず音声データ（wavファイルで1ファイルが2-12秒程度の、長すぎず短すぎない発話のものをいくつか）と、書き起こしテキストを用意してください。

それを次のように配置します。
```
├── Data
│   ├── {モデルの名前}
│   │   ├── esd.list
│   │   ├── raw
│   │   │   ├── ****.wav
│   │   │   ├── ****.wav
│   │   │   ├── ...
```

wavファイル名やモデルの名前は空白を含まない半角で、wavファイルの拡張子は小文字`.wav`である必要があります。
`raw` フォルダにはすべてのwavファイルを入れ、`esd.list` ファイルには、以下のフォーマットで各wavファイルの情報を記述してください。
```
****.wav|{話者名}|{言語ID、ZHかJPかEN}|{書き起こしテキスト}
```

例：
```
wav_number1.wav|hanako|JP|こんにちは、聞こえて、いますか？
wav_next.wav|taro|JP|はい、聞こえています……。
english_teacher.wav|Mary|EN|How are you? I'm fine, thank you, and you?
...
```
日本語話者の単一話者データセットでも構いません。

- 音声ファイルはrawフォルダの直下でなくてもサブフォルダに入れても構いません。その場合は、`esd.list`の最初には`raw`からの相対パスを記述してください。
"""


def create_train_app():
    with gr.Blocks().queue() as app:
        with gr.Accordion("使い方", open=False):
            gr.Markdown(how_to_md)
            with gr.Accordion(label="データの前準備", open=False):
                gr.Markdown(prepare_md)
        model_name = gr.Textbox(label="モデル名")
        gr.Markdown("### 自動前処理")
        with gr.Row(variant="panel"):
            with gr.Column():
                use_jp_extra = gr.Checkbox(
                    label="JP-Extra版を使う（日本語の性能が上がるが英語と中国語は話せなくなる）",
                    value=True,
                )
                batch_size = gr.Slider(
                    label="バッチサイズ",
                    info="学習速度が遅い場合は小さくして試し、VRAMに余裕があれば大きくしてください。JP-Extra版でのVRAM使用量目安: 1: 6GB, 2: 8GB, 3: 10GB, 4: 12GB",
                    value=2,
                    minimum=1,
                    maximum=64,
                    step=1,
                )
                epochs = gr.Slider(
                    label="エポック数",
                    info="100もあれば十分そうだけどもっと回すと質が上がるかもしれない",
                    value=100,
                    minimum=10,
                    maximum=1000,
                    step=10,
                )
                save_every_steps = gr.Slider(
                    label="何ステップごとに結果を保存するか",
                    info="エポック数とは違うことに注意",
                    value=1000,
                    minimum=100,
                    maximum=10000,
                    step=100,
                )
                normalize = gr.Checkbox(
                    label="音声の音量を正規化する(音量の大小が揃っていない場合など)",
                    value=False,
                )
                trim = gr.Checkbox(
                    label="音声の最初と最後の無音を取り除く",
                    value=False,
                )
                yomi_error = gr.Radio(
                    label="書き起こしが読めないファイルの扱い",
                    choices=[
                        ("エラー出たらテキスト前処理が終わった時点で中断", "raise"),
                        ("読めないファイルは使わず続行", "skip"),
                        ("読めないファイルも無理やり読んで学習に使う", "use"),
                    ],
                    value="raise",
                )
                with gr.Accordion("詳細設定", open=False):
                    num_processes = gr.Slider(
                        label="プロセス数",
                        info="前処理時の並列処理プロセス数、前処理でフリーズしたら下げてください",
                        value=cpu_count() // 2,
                        minimum=1,
                        maximum=cpu_count(),
                        step=1,
                    )
                    val_per_lang = gr.Slider(
                        label="検証データ数",
                        info="学習には使われず、tensorboardで元音声と合成音声を比較するためのもの",
                        value=0,
                        minimum=0,
                        maximum=100,
                        step=1,
                    )
                    log_interval = gr.Slider(
                        label="Tensorboardのログ出力間隔",
                        info="Tensorboardで詳しく見たい人は小さめにしてください",
                        value=200,
                        minimum=10,
                        maximum=1000,
                        step=10,
                    )
                    gr.Markdown("学習時に特定の部分を凍結させるかどうか")
                    freeze_EN_bert = gr.Checkbox(
                        label="英語bert部分を凍結",
                        value=False,
                    )
                    freeze_JP_bert = gr.Checkbox(
                        label="日本語bert部分を凍結",
                        value=False,
                    )
                    freeze_ZH_bert = gr.Checkbox(
                        label="中国語bert部分を凍結",
                        value=False,
                    )
                    freeze_style = gr.Checkbox(
                        label="スタイル部分を凍結",
                        value=False,
                    )
                    freeze_decoder = gr.Checkbox(
                        label="デコーダ部分を凍結",
                        value=False,
                    )

            with gr.Column():
                preprocess_button = gr.Button(
                    value="自動前処理を実行", variant="primary"
                )
                info_all = gr.Textbox(label="状況")
        with gr.Accordion(open=False, label="手動前処理"):
            with gr.Row(variant="panel"):
                with gr.Column():
                    gr.Markdown(value="#### Step 1: 設定ファイルの生成")
                    use_jp_extra_manual = gr.Checkbox(
                        label="JP-Extra版を使う",
                        value=True,
                    )
                    batch_size_manual = gr.Slider(
                        label="バッチサイズ",
                        value=2,
                        minimum=1,
                        maximum=64,
                        step=1,
                    )
                    epochs_manual = gr.Slider(
                        label="エポック数",
                        value=100,
                        minimum=1,
                        maximum=1000,
                        step=1,
                    )
                    save_every_steps_manual = gr.Slider(
                        label="何ステップごとに結果を保存するか",
                        value=1000,
                        minimum=100,
                        maximum=10000,
                        step=100,
                    )
                    log_interval_manual = gr.Slider(
                        label="Tensorboardのログ出力間隔",
                        value=200,
                        minimum=10,
                        maximum=1000,
                        step=10,
                    )
                    freeze_EN_bert_manual = gr.Checkbox(
                        label="英語bert部分を凍結",
                        value=False,
                    )
                    freeze_JP_bert_manual = gr.Checkbox(
                        label="日本語bert部分を凍結",
                        value=False,
                    )
                    freeze_ZH_bert_manual = gr.Checkbox(
                        label="中国語bert部分を凍結",
                        value=False,
                    )
                    freeze_style_manual = gr.Checkbox(
                        label="スタイル部分を凍結",
                        value=False,
                    )
                    freeze_decoder_manual = gr.Checkbox(
                        label="デコーダ部分を凍結",
                        value=False,
                    )
                with gr.Column():
                    generate_config_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
                    info_init = gr.Textbox(label="状況")
            with gr.Row(variant="panel"):
                with gr.Column():
                    gr.Markdown(value="#### Step 2: 音声ファイルの前処理")
                    num_processes_resample = gr.Slider(
                        label="プロセス数",
                        value=cpu_count() // 2,
                        minimum=1,
                        maximum=cpu_count(),
                        step=1,
                    )
                    normalize_resample = gr.Checkbox(
                        label="音声の音量を正規化する",
                        value=False,
                    )
                    trim_resample = gr.Checkbox(
                        label="音声の最初と最後の無音を取り除く",
                        value=False,
                    )
                with gr.Column():
                    resample_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
                    info_resample = gr.Textbox(label="状況")
            with gr.Row(variant="panel"):
                with gr.Column():
                    gr.Markdown(value="#### Step 3: 書き起こしファイルの前処理")
                    val_per_lang_manual = gr.Slider(
                        label="検証データ数",
                        value=0,
                        minimum=0,
                        maximum=100,
                        step=1,
                    )
                    yomi_error_manual = gr.Radio(
                        label="書き起こしが読めないファイルの扱い",
                        choices=[
                            ("エラー出たらテキスト前処理が終わった時点で中断", "raise"),
                            ("読めないファイルは使わず続行", "skip"),
                            ("読めないファイルも無理やり読んで学習に使う", "use"),
                        ],
                        value="raise",
                    )
                with gr.Column():
                    preprocess_text_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
                    info_preprocess_text = gr.Textbox(label="状況")
            with gr.Row(variant="panel"):
                with gr.Column():
                    gr.Markdown(value="#### Step 4: BERT特徴ファイルの生成")
                with gr.Column():
                    bert_gen_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
                    info_bert = gr.Textbox(label="状況")
            with gr.Row(variant="panel"):
                with gr.Column():
                    gr.Markdown(value="#### Step 5: スタイル特徴ファイルの生成")
                    num_processes_style = gr.Slider(
                        label="プロセス数",
                        value=cpu_count() // 2,
                        minimum=1,
                        maximum=cpu_count(),
                        step=1,
                    )
                with gr.Column():
                    style_gen_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
                    info_style = gr.Textbox(label="状況")
        gr.Markdown("## 学習")
        with gr.Row():
            skip_style = gr.Checkbox(
                label="スタイルファイルの生成をスキップする",
                info="学習再開の場合の場合はチェックしてください",
                value=False,
            )
            use_jp_extra_train = gr.Checkbox(
                label="JP-Extra版を使う",
                value=True,
            )
            speedup = gr.Checkbox(
                label="ログ等をスキップして学習を高速化する",
                value=False,
                visible=False,  # Experimental
            )
            train_btn = gr.Button(value="学習を開始する", variant="primary")
            tensorboard_btn = gr.Button(value="Tensorboardを開く")
        gr.Markdown(
            "進捗はターミナルで確認してください。結果は指定したステップごとに随時保存されており、また学習を途中から再開することもできます。学習を終了するには単にターミナルを終了してください。"
        )
        info_train = gr.Textbox(label="状況")

        preprocess_button.click(
            second_elem_of(preprocess_all),
            inputs=[
                model_name,
                batch_size,
                epochs,
                save_every_steps,
                num_processes,
                normalize,
                trim,
                freeze_EN_bert,
                freeze_JP_bert,
                freeze_ZH_bert,
                freeze_style,
                freeze_decoder,
                use_jp_extra,
                val_per_lang,
                log_interval,
                yomi_error,
            ],
            outputs=[info_all],
        )

        # Manual preprocess
        generate_config_btn.click(
            second_elem_of(initialize),
            inputs=[
                model_name,
                batch_size_manual,
                epochs_manual,
                save_every_steps_manual,
                freeze_EN_bert_manual,
                freeze_JP_bert_manual,
                freeze_ZH_bert_manual,
                freeze_style_manual,
                freeze_decoder_manual,
                use_jp_extra_manual,
                log_interval_manual,
            ],
            outputs=[info_init],
        )
        resample_btn.click(
            second_elem_of(resample),
            inputs=[
                model_name,
                normalize_resample,
                trim_resample,
                num_processes_resample,
            ],
            outputs=[info_resample],
        )
        preprocess_text_btn.click(
            second_elem_of(preprocess_text),
            inputs=[
                model_name,
                use_jp_extra_manual,
                val_per_lang_manual,
                yomi_error_manual,
            ],
            outputs=[info_preprocess_text],
        )
        bert_gen_btn.click(
            second_elem_of(bert_gen),
            inputs=[model_name],
            outputs=[info_bert],
        )
        style_gen_btn.click(
            second_elem_of(style_gen),
            inputs=[model_name, num_processes_style],
            outputs=[info_style],
        )

        # Train
        train_btn.click(
            second_elem_of(train),
            inputs=[model_name, skip_style, use_jp_extra_train, speedup],
            outputs=[info_train],
        )
        tensorboard_btn.click(
            run_tensorboard, inputs=[model_name], outputs=[tensorboard_btn]
        )

        use_jp_extra.change(
            lambda x: gr.Checkbox(value=x),
            inputs=[use_jp_extra],
            outputs=[use_jp_extra_train],
        )
        use_jp_extra_manual.change(
            lambda x: gr.Checkbox(value=x),
            inputs=[use_jp_extra_manual],
            outputs=[use_jp_extra_train],
        )

    return app