كيفية استخدام MusicGen الخاص بـ Meta محليًا دون تحميل الملفات إلى السحابة

¿كيفية استخدام MusicGen الخاص بـ Meta محليًا؟ إن توليد الموسيقى باستخدام الذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على خدمات خارجية أصبح ممكنًا تمامًا اليوم. يمكن تشغيل MusicGen الخاص بـ Meta بالكامل على جهاز الكمبيوتر الخاص بكتجنب تحميل العينات أو النتائج إلى السحابة، وحافظ على تحكمك الدائم ببياناتك. يرشدك هذا الدليل خلال العملية خطوة بخطوة، مع توصيات عملية، واعتبارات للأداء، ونصائح تُحدث فرقًا كبيرًا.

من بين مزايا العمل محليًا هي حرية التجربة دون حدود الحصص، ودون انتظار الخوادم المثقلة، ومع مزيد من الخصوصية. على عكس حلول السحابة مثل مجموعات أدوات تخزين ومصادقة مصممة لتطبيقات الهاتف المحمولهنا لا تحتاج إلى تفويض الصوت الخاص بك إلى جهات خارجية: النماذج والمطالبات والمسارات المولدة تبقى معك.

ما هو MusicGen ولماذا يتم تشغيله محليًا؟

MusicGen هو نموذج لتوليد الموسيقى تم تطويره بواسطة Meta قادر على إنشاء قطع من أوصاف النصوص، وفي بعض المتغيرات، تكييف النتيجة باستخدام لحن مرجعي. يجمع اقتراحهم بين سهولة الاستخدام والجودة الموسيقية المدهشةتوفير أحجام مختلفة للنماذج لتحقيق التوازن بين الدقة واستهلاك موارد النظام.

إن تشغيل الكمبيوتر محليًا له عدة آثار رئيسية. أولًا، خصوصيةصوتك وعيناتك ومؤلفاتك لا تحتاج إلى مغادرة جهازك. ثانيًا، سرعة التكرارلا تعتمد على عرض النطاق الترددي لتحميل الملفات أو على خادم خلفي عن بُعد. وأخيرًا، الرقابة الفنيةيمكنك إصلاح إصدارات المكتبة، وتجميد الأوزان، والعمل دون اتصال بالإنترنت دون مفاجآت من تغييرات واجهة برمجة التطبيقات.

من المهم فهم التباين مع حلول التخزين السحابي. على سبيل المثال، في بيئة الأجهزة المحمولة، يجعل Firebase من السهل على مطوري iOS والمنصات الأخرى حفظ الصوت والصور والفيديو. من خلال حزم تطوير برمجيات قوية، ومصادقة مدمجة، وربط سلس مع قاعدة بيانات آنية للبيانات النصية. يُعد هذا النهج مثاليًا عند الحاجة إلى المزامنة، أو التعاون، أو النشر السريع. ولكن إذا كانت أولويتك هي عدم تحميل أي شيء إلى خوادم خارجيةيؤدي تشغيل MusicGen على جهاز الكمبيوتر الخاص بك إلى تجنب هذه الخطوة تمامًا.

يعمل المجتمع أيضًا لصالحك. في مساحات مفتوحة وغير رسمية مثل r/StableDiffusion، تُشارك وتُناقش أحدث الأدوات الإبداعية القائمة على النماذج التوليدية. إنه مكان لنشر المقالات، والإجابة على الأسئلة، وبدء المناقشات، والمساهمة بالتكنولوجيا، والاستكشاف. كل ما يحدث في المشهد الموسيقي. هذه الثقافة الاستكشافية مفتوحة المصدر تتناسب تمامًا مع استخدام MusicGen محليًا: أنت تختبر، وتكرر، وتوثّق، وتساعد من بعدك. أنت من يحدد الوتيرة والمنهج.

إذا صادفت أثناء البحث أجزاء تقنية لا علاقة لها بالتدفق الموسيقي، على سبيل المثال، كتل نمط CSS محددة النطاق أو مقتطفات الواجهة الأماميةتذكر أن هذه الملفات غير ذات صلة بتوليد الصوت، ولكنها تظهر أحيانًا في صفحات تجميع الموارد. من المفيد التركيز على تبعيات الصوت الفعلية والملفات الثنائية التي ستحتاجها فعليًا على نظامك.

ومن المثير للاهتمام أن بعض قوائم الموارد تتضمن إشارات إلى المواد الأكاديمية أو مقترحات المشاريع بتنسيق PDF الموجودة على مواقع الجامعات على الإنترنت. على الرغم من أنها قد تكون مثيرة للاهتمام للإلهاملتشغيل MusicGen محليًا، فإن العناصر الأساسية هي بيئة Python الخاصة بك ومكتبات الصوت وأوزان النموذج.

متطلبات وتجهيز البيئة

قبل إنشاء الملاحظة الأولى، تأكد من أن جهاز الكمبيوتر لديك يلبي الحد الأدنى من المتطلبات. هذا ممكن مع وحدة المعالجة المركزية (CPU)، لكن تجربة الاستخدام أفضل بكثير مع وحدة معالجة الرسومات (GPU). بطاقة رسوميات تدعم CUDA أو Metal وما لا يقل عن 6-8 جيجابايت من ذاكرة VRAM ويسمح باستخدام نماذج أكبر وأوقات استدلال معقولة.

أنظمة التشغيل المتوافقة: Windows 10/11، وmacOS (يفضل Apple Silicon للحصول على أداء جيد) وتوزيعات Linux الشائعة. ستحتاج إلى Python 3.9–3.11ستحتاج إلى مدير بيئة (Conda أو venv)، وFFmpeg لتشفير/فك تشفير الصوت. على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA، ثبّت PyTorch مع CUDA المناسب؛ على نظام macOS مع Apple Silicon، ثبّت إصدار MPS؛ على نظام Linux، ثبّت الإصدار الذي يتوافق مع برامج التشغيل لديك.

يتم تنزيل أوزان نموذج MusicGen عند استدعائه لأول مرة من المكتبات المقابلة (مثل Audiocraft الخاصة بـ Meta). إذا كنت تريد العمل دون اتصال بالإنترنتنزّلها مسبقًا، وقم بضبط المسارات المحلية لمنع البرنامج من الوصول إلى الإنترنت. هذا أمر بالغ الأهمية عند العمل في بيئات مغلقة.

فيما يتعلق بالتخزين: على الرغم من أن الأدوات مثل Firebase Storage مصممة لتخزين واسترجاع الملفات في السحابة باستخدام مصادقة قوية ومجموعات تطوير البرامج، هدفنا هنا هو عدم الاعتماد على تلك الخدماتاحفظ ملفات WAV/MP3 في مجلدات محلية واستخدم التحكم في إصدار Git LFS إذا كنت بحاجة إلى تتبع التغييرات على الملفات الثنائية.

أخيرًا، قم بإعداد مدخلات ومخرجات الصوت. FFmpeg ضروري للتحويل إلى صيغ قياسية ولتنظيف أو قص عينات مرجعية، تأكد من وجود ffmpeg في مسارك (PATH) وإمكانية استدعائه من وحدة التحكم.

التثبيت خطوة بخطوة في بيئة معزولة

أقترح سير عمل متوافق مع أنظمة Windows وmacOS وLinux باستخدام Conda. إذا كنت تفضل venv، قم بتكييف الأوامر. وفقا لمدير البيئة الخاص بك.

# 1) Crear y activar entorno
conda create -n musicgen python=3.10 -y
conda activate musicgen

# 2) Instalar PyTorch (elige tu variante)
# NVIDIA CUDA 12.x
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# CPU puro (si no tienes GPU)
# pip install torch torchvision torchaudio
# Apple Silicon (MPS)
# pip install torch torchvision torchaudio

# 3) FFmpeg
# Windows (choco) -> choco install ffmpeg
# macOS (brew)   -> brew install ffmpeg
# Linux (apt)    -> sudo apt-get install -y ffmpeg

# 4) Audiocraft (incluye MusicGen)
pip install git+https://github.com/facebookresearch/audiocraft

# 5) Opcional: manejo de audio y utilidades extra
pip install soundfile librosa numpy scipy

إذا كانت بيئتك لا تسمح بالتثبيت من Git، فيمكنك استنساخ المستودع وإنشاء تثبيت قابل للتعديل. تجعل هذه الطريقة من السهل تعيين التزامات محددة من أجل إمكانية إعادة الإنتاج.

git clone https://github.com/facebookresearch/audiocraft.git
cd audiocraft
pip install -e .

اختبار أن كل شيء يعمل في CLI

الطريقة السريعة للتحقق من صحة التثبيت هي تشغيل العرض التوضيحي لسطر الأوامر المضمن في Audiocraft. يؤكد هذا أنه يتم تنزيل الأوزان وأن عملية الاستدلال بدأت. بشكل صحيح في وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات لديك.

python -m audiocraft.demo.cli --help

# Generar 10 segundos de música con un prompt simple
python -m audiocraft.demo.cli \
  --text 'guitarra acústica relajada con ritmo suave' \
  --duration 10 \
  --model musicgen-small \
  --output ./salidas/clip_relajado.wav

قد يستغرق التشغيل الأول وقتًا أطول لأنه سيقوم بتنزيل النموذج. إذا كنت لا تريد اتصالات صادرةأولاً، قم بتنزيل نقاط التفتيش ووضعها في دليل ذاكرة التخزين المؤقت الذي تستخدمه بيئتك (على سبيل المثال، في ~/.cache/torch أو الدليل المشار إليه بواسطة Audiocraft) وقم بتعطيل الشبكة.

استخدام بايثون: الضبط الدقيق

للحصول على سير عمل أكثر تقدمًا، قم باستدعاء MusicGen من Python. يتيح لك هذا تعيين البذرة وعدد المرشحين ودرجة الحرارة. والعمل مع المسارات المشروطة بالألحان المرجعية.

from audiocraft.models import MusicGen
from audiocraft.data.audio import audio_write
import torch

# Elige el tamaño: 'small', 'medium', 'large' o 'melody'
model = MusicGen.get_pretrained('facebook/musicgen-small')
model.set_generation_params(duration=12, top_k=250, top_p=0.98, temperature=1.0)

prompts = [
    'sintetizadores cálidos, tempo medio, ambiente cinematográfico',
    'batería electrónica con bajo contundente, estilo synthwave'
]

with torch.no_grad():
    wav = model.generate(prompts)  # [batch, channels, samples]

for i, audio in enumerate(wav):
    audio_write(f'./salidas/track_{i}', audio.cpu(), model.sample_rate, format='wav')

إذا كنت تريد التكييف باستخدام لحن، استخدم نموذج نوع اللحن ومرر مقطع المرجع الخاص بك. يحترم هذا الوضع الخطوط العريضة اللحنية ويعيد تفسير الأسلوب وفقًا للمطالبة.

from audiocraft.models import MusicGen
from audiocraft.data.audio import load_audio, audio_write

model = MusicGen.get_pretrained('facebook/musicgen-melody')
model.set_generation_params(duration=8)
melody, sr = load_audio('./refs/melodia.wav', sr=model.sample_rate)

prompts = ['árpegios brillantes con pads espaciales']
wav = model.generate_with_chroma(prompts, melody[None, ...])
audio_write('./salidas/con_melodia', wav[0].cpu(), model.sample_rate, format='wav')

العمل دون اتصال بالإنترنت وإدارة النماذج

للحصول على سير عمل محلي بنسبة 100%، قم بتنزيل نقاط التفتيش وتكوين متغيرات البيئة أو المسارات لكي يتمكن Audiocraft من العثور عليها. احتفظ بمخزون الإصدارات والأوزان لضمان إمكانية إعادة الإنتاج ومنع التنزيلات غير المقصودة إذا قمت بتعطيل الشبكة.

• اختر حجم الطراز وفقًا لذاكرة VRAM لديك: الحجم الصغير يستهلك طاقة أقل ويستجيب بشكل أسرع.
• احفظ نسخة احتياطية من الأوزان على قرص محلي أو خارجي.
• قم بتوثيق التزام Audiocraft وبناء PyTorch الذي تستخدمه.

إذا كنت تستخدم أجهزة متعددة، فيمكنك إنشاء مرآة داخلية بالمكتبات والأوزان الخاصة بك. دائمًا على شبكة محلية ودون تعريض أي شيء للإنترنتإنه عملي بالنسبة لفرق الإنتاج التي لديها سياسات صارمة.

أفضل الممارسات للمطالبات والمعلمات

لجودة النص تأثيرٌ كبير. فهو يصف الآلات الموسيقية، والإيقاع، والأجواء، والإشارات الأسلوبية. تجنب الطلبات المتناقضة والحفاظ على العبارات موجزة ولكن غنية بالمحتوى الموسيقي.

• الآلات الموسيقية: الغيتار الصوتي، البيانو الحميم، الأوتار الناعمة، الطبول منخفضة الدقة.
• الإيقاع والوتيرة: 90 نبضة في الدقيقة، نصف الوقت، أخدود ملحوظ.
• الجو: سينمائي، حميمي، مظلم، محيطي، مبهج.
• الإنتاج: صدى خفيف، ضغط معتدل، تشبع تناظري.

فيما يتعلق بالمعلمات: top_k وtop_p يتحكمان في التنوع؛ ودرجة الحرارة تضبط الإبداع. ابدأ بقيم معتدلة وانتقل تدريجيًا حتى تجد النقطة المثالية لأسلوبك.

الأداء والكمون والجودة

مع وحدة المعالجة المركزية، يمكن أن يكون الاستدلال بطيئًا، خاصةً في النماذج الأكبر حجمًا والفترات الزمنية الأطول. في وحدات معالجة الرسومات الحديثة، تنخفض الأوقات بشكل كبير.ضع في اعتبارك هذه الإرشادات:

• ابدأ بمقاطع تتراوح مدتها بين 8 إلى 12 ثانية لتكرار الأفكار.
• إنشاء عدة اختلافات قصيرة وربط الأفضل منها.
• قم بإجراء عملية رفع العينات أو مرحلة ما بعد الإنتاج في برنامج DAW الخاص بك لصقل النتيجة.

في نظام macOS المزود بنظام Apple Silicon، يوفر MPS حلاً وسطًا بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات المخصصة. التحديث إلى الإصدارات الأخيرة من PyTorch لتحسين الأداء والذاكرة.

مرحلة ما بعد الإنتاج وسير العمل باستخدام برنامج DAW الخاص بك

بمجرد إنشاء ملفات WAV الخاصة بك، قم باستيرادها إلى برنامج DAW المفضل لديك. المعادلة والضغط والصدى والتحرير إنها تتيح لك تحويل المقاطع الواعدة إلى قطع متكاملة. إذا كنت بحاجة إلى فصل الجذوع أو الآلات الموسيقية، فاعتمد على أدوات فصل المصدر لإعادة التجميع والمزج.

إن العمل محليًا بنسبة 100% لا يمنع التعاون: ما عليك سوى مشاركة الملفات النهائية عبر القنوات الخاصة المفضلة لديك. ليست هناك حاجة للنشر أو المزامنة مع الخدمات السحابية إذا كانت سياسة الخصوصية الخاصة بك تنصح بعدم القيام بذلك.

المشاكل الشائعة وكيفية حلها

أخطاء التثبيت: إصدارات غير متوافقة من PyTorch أو CUDA هو السبب عادةً. تأكد من أن تصميم الشعلة يطابق برنامج التشغيل الخاص بك والنظام. إذا كنت تستخدم Apple Silicon، فتأكد من عدم تثبيت العجلات لـ x86 فقط.

تم حظر التنزيلات: إذا كنت لا تريد أن يتصل جهازك بالإنترنت، ضع الأوزان في ذاكرة التخزين المؤقت كما هو متوقع من Audiocraft وعطّل أي مكالمات خارجية. تحقق من أذونات القراءة للمجلدات.

صوت تالف أو صامت: تحقق من معدل العينة والتنسيق. تحويل الخطوط الخاصة بك مع ffmpeg والحفاظ على تردد مشترك (على سبيل المثال، 32 أو 44.1 كيلو هرتز) لتجنب العيوب.

الأداء الضعيف: يقلل من حجم النموذج أو مدة المقطع، إغلاق العمليات التي تستهلك VRAM وزيادة التعقيد تدريجيًا عندما ترى هوامش مجانية.

قضايا الترخيص والاستخدام المسؤول

قم بالاطلاع على ترخيص MusicGen وأي مجموعة بيانات تستخدمها كمرجع. إن إنشاء المحتوى محليًا لا يعفيك من الالتزام بقوانين حقوق النشر.تجنب المطالبات التي تحاكي بشكل مباشر الأعمال أو الفنانين المحميين واختر الأنماط والأنواع العامة.

مقارنة مفاهيمية: السحابة مقابل المحلية

بالنسبة للفرق التي تقوم بتطوير التطبيقات، توفر خدمات مثل Firebase Storage حزم SDK مع المصادقة وإدارة ملفات الصوت والصور والفيديو، بالإضافة إلى قاعدة بيانات في الوقت الفعلي للنص. يعد هذا النظام البيئي مثاليًا عندما تحتاج إلى مزامنة المستخدمين والمحتوى.على النقيض من ذلك، بالنسبة لسير العمل الإبداعي الخاص مع MusicGen، يتجنب الوضع المحلي زمن الوصول والحصص وعرض البيانات.

اعتبر الأمر مسارين منفصلين. إذا كنت ترغب في نشر النتائج أو مشاركتها أو دمجها في تطبيقات الجوال، فإن الواجهة الخلفية السحابية مفيدة. إذا كان هدفك هو إنشاء نموذج أولي دون تحميل أي شيءركز على بيئتك، ووزنك، والقرص المحلي لديك.

كيفية استخدام MusicGen الخاص بـ Meta محليًا: الموارد والمجتمع

تُعدّ المنتديات والمنتديات الفرعية المخصصة لأدوات التوليد مؤشرًا جيدًا على التطورات والتقنيات الجديدة. وعلى وجه الخصوص، هناك مجتمعات غير رسمية تُعنى بمشاريع مفتوحة المصدر. حيث يمكنك نشر الأعمال الفنية، وطرح الأسئلة، وبدء المناقشات، والمساهمة بالتكنولوجيا، أو مجرد التصفحيفتح المجتمع أبوابًا لا تغطيها الوثائق الرسمية دائمًا.

ستجد أيضًا المقترحات والوثائق الفنية في المستودعات الأكاديمية ومواقع الجامعات، وأحيانًا في ملفات PDF قابلة للتنزيل. استخدمها كمصدر إلهام منهجيولكن حافظ على تركيزك العملي على التبعيات والتدفقات الصوتية الحقيقية لجعل MusicGen يعمل بسلاسة على جهازك.

مع كل ما سبق، أصبح لديك الآن فهم واضح لكيفية إعداد البيئة، وإنشاء القطع الأولى الخاصة بك، وتحسين النتائج دون تعريض مادتك لأطراف ثالثة. إن الجمع بين الإعداد المحلي الجيد، والمطالبات الدقيقة، وجرعة من مرحلة ما بعد الإنتاج سيمنحك تدفقًا إبداعيًا قويًا، تحت سيطرتك الكاملة. الآن أنت تعرف. كيفية استخدام MusicGen الخاص بـ Meta محليًا.