Как да използвате MusicGen на Meta локално, без да качвате файлове в облака

¿Как да използвам локално MusicGen на Meta? Генерирането на музика с изкуствен интелект, без да се разчита на външни услуги, е напълно възможно днес. MusicGen на Meta може да работи изцяло на вашия компютърИзбягвайте качването на проби или резултати в облака и поддържайте контрол върху данните си по всяко време. Това ръководство ви превежда през процеса стъпка по стъпка, с практически препоръки, съображения за производителност и съвети, които са от решаващо значение.

Едно от предимствата на локалната работа е свободата да се експериментира без ограничения на квотите, без да се чака за претоварени сървъри и с по-голяма поверителност. За разлика от облачните решения, като например SDK за съхранение и удостоверяване, предназначени за мобилни приложенияТук не е необходимо да делегирате аудиото си на трети страни: моделите, подканите и генерираните тракове остават при вас.

Какво е MusicGen и защо да го стартирате локално?

MusicGen е модел за генериране на музика, разработен от Meta, способен да създава произведения от текстови описания и в някои варианти да обуславя резултата с референтна мелодия. Тяхното предложение съчетава лекота на използване с изненадващо музикално качествопредлагайки различни размери на моделите, за да се балансира прецизността на обработката и потреблението на системни ресурси.

Локалното стартиране на компютъра има няколко ключови последици. Първо, поверителностВашият глас, вашите семпли и вашите композиции не е нужно да напускат вашата машина. Второ, скоростта на итерацияНе разчитате на честотна лента за качване на файлове или отдалечен бекенд. И накрая, технически контролМожете да коригирате версиите на библиотеките, да замразите теглата и да работите офлайн без изненади от промени в API.

Важно е да се разбере контрастът с решенията за съхранение в облак. Например, в мобилната екосистема, Firebase улеснява разработчиците на iOS и други платформи да запазват аудио, изображения и видео. чрез надеждни SDK, вградено удостоверяване и естествено сдвояване с база данни в реално време за текстови данни. Този подход е идеален, когато се нуждаете от синхронизация, сътрудничество или бързо публикуване. Но ако вашият приоритет не е да качвате нищо на външни сървъриСтартирането на MusicGen на вашия компютър напълно избягва тази стъпка.

Общността също работи във ваша полза. В отворени и неофициални пространства като r/StableDiffusion се споделя и обсъжда най-съвременните креативни инструменти, базирани на генеративни модели. Това е място за публикуване на материали, отговаряне на въпроси, започване на дебати, допринасяне с технологии и проучване. Всичко, което се случва на музикалната сцена. Тази култура на отворен код, изследване, се вписва идеално в използването на MusicGen локално: вие тествате, итерирате, документирате и помагате на другите, които идват след вас. Вие определяте темпото и подхода.

Ако по време на проучването попаднете на технически фрагменти, несвързани с музикалния поток – например, CSS стилови блокове с ограничен обхват или фрагменти от предния край— Не забравяйте, че те не са от значение за генерирането на звук, но понякога се появяват на страници с ресурси. Полезно е да се съсредоточите върху действителните аудио зависимости и двоичните файлове, от които действително ще се нуждаете на вашата система.

Интересното е, че някои списъци с ресурси включват препратки към академични материали или предложения за проекти в PDF формат, публикувани на университетски уебсайтове. Въпреки че може да са интересни за вдъхновениеЗа да стартирате MusicGen локално, основните неща са вашата Python среда, аудио библиотеките и теглата на модела.

Изисквания и подготовка на средата

Преди да генерирате първата бележка, уверете се, че компютърът ви отговаря на минималните изисквания. Възможно е с процесор, но с графичен процесор работата е значително по-добра. Графична карта с поддръжка на CUDA или Metal и поне 6-8 GB VRAM Това позволява използването на по-големи модели и разумни времена за извод.

Съвместими операционни системи: Windows 10/11, macOS (Apple Silicon е за предпочитане заради добрата производителност) и често срещани Linux дистрибуции. Ще ви е необходим Python 3.9–3.11Ще ви е необходим мениджър на среда (Conda или venv) и FFmpeg за кодиране/декодиране на аудио. На графични процесори NVIDIA инсталирайте PyTorch с подходящата CUDA; на macOS с Apple Silicon, MPS компилацията; на Linux, тази, която съответства на вашите драйвери.

Теглата на моделите на MusicGen се изтеглят, когато го извикате за първи път от съответните библиотеки (като например Audiocraft на Meta). Ако искате да работите офлайнИзтеглете ги предварително и конфигурирайте локалните пътища, така че програмата да не се опитва да осъществи достъп до интернет. Това е изключително важно при работа в затворени среди.

Относно съхранението: въпреки че инструменти като Firebase Storage са предназначени за съхраняване и извличане на файлове в облака с мощно удостоверяване и SDK, Нашата цел тук е да не зависим от тези услугиЗапазете вашите WAV/MP3 файлове в локални папки и използвайте контрола на версиите на Git LFS, ако се нуждаете от проследяване на промените в двоичните файлове.

Накрая, подгответе аудио входно/изходните устройства. FFmpeg е от съществено значение За преобразуване в стандартни формати и за почистване или изрязване на референтни семпли. Проверете дали ffmpeg е във вашия PATH и дали можете да го извикате от конзолата.

Поетапна инсталация в изолирана среда

Предлагам работен процес, съвместим с Windows, macOS и Linux, използващ Conda. Ако предпочитате venv, адаптирайте командите. според вашия мениджър по околна среда.

# 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

Ако вашата среда не позволява инсталиране от Git, можете да клонирате хранилището и да създадете редактируема инсталация. Този метод улеснява задаването на специфични коммити за възпроизводимост.

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

Тествайте дали всичко работи в CLI

Бърз начин за валидиране на инсталацията е да стартирате демо версията от командния ред, включена в Audiocraft. Това потвърждава, че теглата се изтеглят и че процесът на извеждане на данни започва. правилно във вашия процесор/графичен процесор.

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

Първото изпълнение може да отнеме повече време, защото ще се изтегли моделът. Ако не искате изходящи връзкиПърво, изтеглете контролните точки и ги поставете в директорията на кеша, използвана от вашата среда (например в ~/.cache/torch или тази, посочена от Audiocraft) и деактивирайте мрежата.

Използване на Python: Фина настройка

За по-разширени работни процеси, извикайте MusicGen от Python. Това ви позволява да зададете семената, броя на кандидатите и температурата. и работа с песни, обусловени от референтни мелодии.

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')

Ако искате да го обусловите с мелодия, използвайте модела тип мелодия и предайте референтния си клип. Този режим зачита мелодичните контури и преосмисля стила според подканата.

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')

Работа офлайн и управление на модели

За 100% локален работен процес, изтеглете контролните точки и конфигурирайте променливи на средата или маршрути, за да може Audiocraft да ги намери. Поддържайте инвентаризация на версиите и теглата за възпроизводимост и за предотвратяване на случайни изтегляния, ако деактивирате мрежата.

• Изберете размера на модела според вашата VRAM: малкият консумира по-малко памет и реагира по-бързо.
• Запазете резервно копие на теглата на локален или външен диск.
• Документирайте кой commit на Audiocraft и коя компилация на PyTorch използвате.

Ако използвате няколко машини, можете да създадете вътрешно огледало с вашите библиотеки и тегла. винаги в локална мрежа и без да се излага нищо на интернетТова е практично за производствени екипи със строги политики.

Най-добри практики за подкани и параметри

Качеството на подсказката има значително влияние. Тя описва инструменти, темпо, атмосфера и стилистични препратки. Избягвайте противоречиви заявки и поддържайте фразите кратки, но богати на музикално съдържание.

• Инструментация: акустична китара, интимно пиано, меки струни, лоу-фи барабани.
• Ритъм и темпо: 90 BPM, полувреме, маркиран груув.
• Атмосфера: кинематографична, интимна, мрачна, ембиентна, весела.
• Продукция: фина реверберация, умерена компресия, аналогово насищане.

Относно параметрите: top_k и top_p контролират разнообразието; температурата настройва креативността. Започнете с умерени стойности и постепенно се движете, докато намерите идеалното място за вашия стил.

Производителност, латентност и качество

При процесор, изводът може да бъде бавен, особено при по-големи модели и по-дълги периоди на работа. На съвременните графични процесори времената спадат драстично.Обмислете тези насоки:

• Започнете с клипове от 8–12 секунди, за да повторите идеите.
• Генерирайте няколко кратки варианта и комбинирайте най-добрите.
• Направете пресемплиране или постпродукция във вашата DAW, за да шлифовате резултата.

В macOS с Apple Silicon, MPS предлага средно положение между специален процесор (CPU) и графичен процесор (GPU). Актуализиране до последните версии на PyTorch за да се извлекат подобрения в производителността и паметта.

Постпродукция и работен процес с вашата DAW

След като генерирате WAV файловете си, импортирайте ги в любимата си DAW. Еквалайзиране, компресия, реверберации и редактиране Те ви позволяват да трансформирате обещаващи клипове в цялостни части. Ако имате нужда от разделяне на стемове или инструменти, разчитайте на инструменти за разделяне на източници, за да ги рекомбинирате и смесите.

Работата 100% локално не пречи на сътрудничеството: просто споделете крайните файлове чрез предпочитаните от вас частни канали. Няма нужда от публикуване или синхронизиране с облачни услуги ако вашата политика за поверителност ви съветва да не го правите.

Често срещани проблеми и как да ги разрешите

Грешки при инсталиране: несъвместими версии на PyTorch или CUDA обикновено са причината. Проверете дали конструкцията на горелката съответства на вашия драйвер и система. Ако използвате Apple Silicon, уверете се, че не инсталирате драйвери само за x86.

Блокирани изтегляния: Ако не искате устройството ви да се свързва с интернет, Поставете тежестите в кеша, както се очаква от Audiocraft и деактивирайте всички външни повиквания. Проверете разрешенията за четене на папките.

Повреден или беззвучен звук: проверете честотата на семплиране и формата. Конвертирайте шрифтовете си с ffmpeg и поддържайте обща честота (например 32 или 44.1 kHz), за да избегнете артефакти.

Лоша производителност: намалява размера на модела или продължителността на клипа, Затворете процесите, които консумират VRAM и постепенно увеличавайте сложността, когато видите свободни полета.

Проблеми с лицензирането и отговорното използване

Консултирайте се с лиценза на MusicGen и всеки набор от данни, който използвате, за справка. Генерирането на локално ниво не ви освобождава от спазване на законите за авторското право.Избягвайте подкани, които директно имитират защитени произведения или творци, и се насочете към общи стилове и жанрове.

Концептуално сравнение: облак срещу локално

За екипи, които разработват приложения, услуги като Firebase Storage предлагат SDK с удостоверяване и управление на аудио, графични и видео файлове, както и база данни в реално време за текст. Тази екосистема е идеална, когато е необходимо да синхронизирате потребители и съдържание.За разлика от това, за частен творчески работен процес с MusicGen, локалният режим избягва латентност, квоти и излагане на данни.

Мислете за това като за две отделни части. Ако искате да публикувате, споделяте или интегрирате резултати в мобилни приложения, облачният бекенд е полезен. Ако целта ви е да създадете прототип и да го създадете, без да качвате нищоСъсредоточете се върху околната среда, теглото си и локалния си диск.

Как да използвате Meta's MusicGen локално: Ресурси и общност

Форуми и subreddits, посветени на генеративни инструменти, са добър индикатор за нови разработки и техники. По-специално, има неофициални общности, които подкрепят проекти с отворен код. където можете да публикувате произведения на изкуството, да задавате въпроси, да започвате дебати, да допринасяте с технологии или просто да разглеждатеОбщността отваря врати, които официалната документация не винаги покрива.

Ще намерите предложения и технически документи и в академични хранилища и университетски уебсайтове, понякога и в PDF файлове за изтегляне. Използвайте ги като методологическо вдъхновениеНо запазете практическия си фокус върху реалните аудио зависимости и потоци, за да може MusicGen да работи безпроблемно на вашата машина.

С всичко горепосочено, вече имате ясна представа как да настроите средата, да генерирате първите си произведения и да подобрите резултатите, без да излагате материала си на трети страни. Комбинацията от добра локална настройка, внимателни подсказки и доза постпродукция Това ще ви даде мощен творчески поток, напълно под ваш контрол. Сега вече знаете. Как да използвате MusicGen на Meta локално.