diff --git a/README.md b/README.md
index 13d06866..f3f8be67 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,3 +1,7 @@
+Voice Changer AI Trainer and Player Container
+----
+
+[MMVC](https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer)のトレーニングと実行を簡単にするためのDockerコンテナです。
# 使用方法
## 前提
@@ -31,11 +35,22 @@ Sun Sep 15 22:40:52 2019
```
こんな感じの出力が出ればOKです。
-ボイスチェンジ時にはGPUは必須ではありません。あればより高速にぼいちぇんできるかもしれません。
+ボイスチェンジ時にはGPUは必須ではありません。あればより高速にボイスチェンジできるかもしれません。
## トレーニングデータの準備
+### Data作成（自分の声）
+
+[MMVC](https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer)のドキュメントに従って、ITAコーパスなどの台本データ(textデータ)を入手し、でwavデータを作成してください。textデータとwavデータは、dataset/00_myvoiceフォルダの下においてください。
+
+wavデータの作成は、こちらの[voice-recorder](https://github.com/w-okada/voice-recorder)アプリケーションを使用しても作成できます。
+wavのサンプリングレートやファイル名など、MMVCに適したデータを作成するように作られているので、いくらか手間が省けるかと思います。
+
+### Data作成（なりたい声）
+[MMVC](https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer)のドキュメントに従って、公式サポートされている声データ(.zip形式)を取得してください。データはzip形式のまま、datasetフォルダにおいてください。
+
### Datasetの中身
+上記Data作成を実施すると、次のようなフォルダ構成になると思います。ご確認ください。
```
$ ls dataset -l
合計 1656692
@@ -61,10 +76,16 @@ $ EXP_NAME=001_exp
# テスト用フォルダ作成
$ sh template.sh $EXP_NAME
-$ docker run -it --gpus all --shm-size=2g \
+
+docker run -v .:/go/src/app:ro [container id]
+USER_ID=$(id -u)
+GROUP_ID=$(id -g)
+$ USER_ID=$(id -u) docker run -it --gpus all --shm-size=2g \
-v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/dataset:/MMVC_Trainer/dataset \
-v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/logs:/MMVC_Trainer/logs \
-v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/filelists:/MMVC_Trainer/filelists \
+ -e LOCAL_UID=$(id -u $USER) \
+ -e LOCAL_GID=$(id -g $USER) \
-p 6008:6006 mmvc_trainer_docker
```
diff --git a/start.sh b/start.sh
new file mode 100644
index 00000000..cff66724
--- /dev/null
+++ b/start.sh
@@ -0,0 +1,13 @@
+#!/bin/bash
+
+EXP_NAME=$1
+shift
+
+docker run -it --gpus all --shm-size=2g \
+ -v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/dataset:/MMVC_Trainer/dataset \
+ -v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/logs:/MMVC_Trainer/logs \
+ -v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/filelists:/MMVC_Trainer/filelists \
+ -v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/filelists:/voice-changer-internal/voice-change-service/filelists
+ -e LOCAL_UID=$(id -u $USER) \
+ -e LOCAL_GID=$(id -g $USER) \
+ -p 6008:6006 mmvc_trainer_docker "$@"
\ No newline at end of file
diff --git a/template.sh b/template.sh
index 911cf4b4..d1f5aea2 100644
--- a/template.sh
+++ b/template.sh
@@ -1,6 +1,5 @@
#!/bin/bash
-## 005_expより複数話者対応。myvoiceのフォルダ階層を一つ深くする。
EXP_NAME=$1
echo $EXP_NAME
diff --git a/trainer/Dockerfile b/trainer/Dockerfile
index 3ae5fda7..4d1a980e 100644
--- a/trainer/Dockerfile
+++ b/trainer/Dockerfile
@@ -36,7 +36,7 @@ RUN cythonize -3 -i core.pyx \
FROM debian:bullseye-slim
RUN apt-get update \
- && apt-get install -y python3-pip espeak\
+ && apt-get install -y python3-pip espeak gosu\
&& apt-get clean \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
@@ -46,11 +46,20 @@ COPY --from=base /MMVC_Trainer /MMVC_Trainer
COPY fine_model/G_180000.pth /MMVC_Trainer/fine_model/G_180000.pth
COPY fine_model/D_180000.pth /MMVC_Trainer/fine_model/D_180000.pth
+# RUN groupadd -g 61000 docker
+# RUN useradd -g 61000 -l -m -s /bin/false -u 61000 docker
+# USER docker
+
WORKDIR /MMVC_Trainer
ADD /setup.sh /MMVC_Trainer/
+ADD /exec.sh /MMVC_Trainer/
+RUN chmod 0777 . -R
+# RUN chmod 0777 exec.sh
+# RUN chmod 0666 train_ms.py
+RUN chmod 0777 /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/pyopenjtalk
-# ENTRYPOINT ["/bin/bash", "setup.sh"]
-# CMD [ "8", "false"]
+ENTRYPOINT ["/bin/bash", "setup.sh"]
+CMD [ "-h"]
# FROM ubuntu:focal-20220531 as base
diff --git a/trainer/exec.sh b/trainer/exec.sh
new file mode 100644
index 00000000..7bd03fbd
--- /dev/null
+++ b/trainer/exec.sh
@@ -0,0 +1,122 @@
+#!/bin/bash
+
+# 参考:https://programwiz.org/2022/03/22/how-to-write-shell-script-for-option-parsing/
+
+set -eu
+
+echo "------"
+echo "$@"
+echo "------"
+
+usage() {
+ echo "
+usage:
+ For training
+ $0 [-t] [-b batch_size] [-r]
+ -t: flag for training mode
+ -b: batch_size.
+ -r: flag for resuming training.
+ For changing voice
+ $0 [-v] [-c config] [-m model]
+ -v: flag for voice change mode
+ -c: config
+ -m: model name
+ For help
+ $0 [-h]
+ -h: show this help
+" >&2
+}
+warn () {
+ echo "! ! ! $1 ! ! !"
+ exit 1
+}
+
+
+training_flag=false
+batch_size=10
+resume_flag=false
+
+voice_change_flag=false
+config=
+model=
+
+# オプション解析
+while getopts tb:rvc:m:h OPT; do
+ case $OPT in
+ t)
+ training_flag=true
+ ;;
+ b)
+ batch_size="$OPTARG"
+ ;;
+ r)
+ resume_flag=true
+ ;;
+ v)
+ voice_change_flag=true
+ ;;
+ c)
+ config="$OPTARG"
+ ;;
+ m)
+ model="$OPTARG"
+ ;;
+ h | \?)
+ usage && exit 1
+ ;;
+
+ esac
+done
+
+
+## コマンドライン引数から、オプション引数分を削除
+# shift $((OPTIND - 1))
+
+# モード解析
+if $training_flag && $voice_change_flag; then
+ warn "-t（トレーニングモード） と -v（ボイチェンモード）は同時に指定できません。"
+ exit 1
+elif $training_flag; then
+ echo "■■■ ト レ ー ニ ン グ モ ー ド ■■■"
+elif $voice_change_flag; then
+ echo "■■■ ボ イ チ ェ ン モ ー ド ■■■"
+else
+ warn "-t（トレーニングモード） と -v（ボイチェンモード）のいずれかを指定してください。"
+ exit 1
+fi
+
+
+
+if $training_flag; then
+
+
+ python3 create_dataset_jtalk.py -f train_config -s 24000 -m dataset/multi_speaker_correspondence.txt
+ # date_tag=`date +%Y%m%d%H%M%S`
+ sed -ie 's/80000/8000/' train_ms.py
+ sed -ie "s/\"batch_size\": 10/\"batch_size\": $batch_size/" configs/train_config.json
+
+ python3 -m tensorboard.main --logdir logs --port 6006 --host 0.0.0.0 &
+
+ if ${resume_flag}; then
+ echo "トレーニング再開。バッチサイズ: ${batch_size}。"
+ python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m vc
+ else
+ echo "トレーニング開始。バッチサイズ: ${batch_size}。"
+ python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m vc -fg fine_model/G_180000.pth -fd fine_model/D_180000.pth
+ fi
+fi
+
+# if $voice_change_flag; then
+# if [[ -z "$config" ]]; then
+# warn "コンフィグファイル(-c)を指定してください"
+# fi
+# if [[ -z "$model" ]]; then
+# warn "モデルファイル(-m)を指定してください"
+# fi
+
+# cp -r /resources/* .
+# if [[ -e ./setting.json ]]; then
+# cp ./setting.json ../frontend/dist/assets/setting.json
+# fi
+# python3 serverSIO.py 8080 $config $model
+# fi
diff --git a/trainer/setup.sh b/trainer/setup.sh
index f573e0f1..4e869938 100644
--- a/trainer/setup.sh
+++ b/trainer/setup.sh
@@ -1,20 +1,18 @@
#!/bin/bash
-BATCH_SIZE=$1
-RESUME=$2
-echo batch:${BATCH_SIZE}
-echo resume:${RESUME}
+# 参考:https://programwiz.org/2022/03/22/how-to-write-shell-script-for-option-parsing/
-python3 create_dataset_jtalk.py -f train_config -s 24000 -m dataset/multi_speaker_correspondence.txt
+set -eu
-sed -ie 's/80000/8000/' train_ms.py
-sed -ie "s/\"batch_size\": 10/\"batch_size\": $BATCH_SIZE/" configs/train_config.json
+# 実行ユーザ作成
+USER_ID=${LOCAL_UID:-9001}
+GROUP_ID=${LOCAL_GID:-9001}
+echo ""
+echo "アプリケーション開始... （内部ユーザー [UID : $USER_ID, GID: $GROUP_ID]）"
+useradd -u $USER_ID -o -m user
+groupmod -g $GROUP_ID user
-# cd monotonic_align/ \
-# && cythonize -3 -i core.pyx \
-# && mv core.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so monotonic_align/ \
-# && cd -
-
-python3 -m tensorboard.main --logdir logs --port 6006 --host 0.0.0.0 &
-python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m 20220306_24000 -fg fine_model/G_180000.pth -fd fine_model/D_180000.pth
\ No newline at end of file
+#su user
+echo "parameter: $@"
+exec /usr/sbin/gosu user /bin/bash exec.sh "$@"