כיצד להשתמש ב-MusicGen של Meta באופן מקומי מבלי להעלות קבצים לענן

¿כיצד להשתמש ב-MusicGen של מטא באופן מקומי? יצירת מוזיקה באמצעות בינה מלאכותית מבלי להסתמך על שירותים חיצוניים אפשרית לחלוטין כיום. MusicGen של מטא יכול לפעול כולו על המחשב שלךהימנעו מהעלאת דגימות או תוצאות לענן ושמרו על שליטה על הנתונים שלכם בכל עת. מדריך זה ידריך אתכם בתהליך שלב אחר שלב, עם המלצות מעשיות, שיקולי ביצועים וטיפים שעושים את כל ההבדל.

אחד היתרונות של עבודה מקומית הוא החופש להתנסות ללא מגבלות מכסה, ללא המתנה לשרתים עמוסים, ועם פרטיות רבה יותר. בניגוד לפתרונות ענן כגון ערכות SDK לאחסון ואימות המיועדות לאפליקציות מוביילכאן אינך צריך להאציל את האודיו שלך לצדדים שלישיים: המודלים, ההנחיות והטרקים שנוצרו נשארים איתך.

מה זה MusicGen ולמה להפעיל אותו באופן מקומי?

MusicGen הוא מודל ליצירת מוזיקה שפותח על ידי Meta, המסוגל ליצור יצירות מתיאורי טקסט, ובכמה גרסאות, להתנות את התוצאה עם מנגינה להתייחסות. ההצעה שלהם משלבת קלות שימוש עם איכות מוזיקלית מפתיעהמציע גדלי מודל שונים כדי לאזן בין דיוק לבין צריכת משאבי מערכת.

להפעלת המחשב באופן מקומי יש כמה השלכות מרכזיות. ראשית, פְּרָטִיוּתהקול שלך, הדגימות שלך והקומפוזיציות שלך לא חייבות לעזוב את המכשיר שלך. שנית, מהירות האיטרציהאינך תלוי ברוחב פס להעלאת קבצים או בשרת צד-שרת מרוחק. ולבסוף, בקרה טכניתניתן לתקן גרסאות ספרייה, להקפיא משקלים ולעבוד במצב לא מקוון ללא הפתעות משינויים ב-API.

חשוב להבין את הניגוד עם פתרונות אחסון בענן. לדוגמה, במערכת האקולוגית הניידת, Firebase מאפשר למפתחי iOS ופלטפורמות אחרות לשמור בקלות אודיו, תמונות ווידאו. באמצעות SDK חזקים, אימות מובנה ושילוב טבעי עם מסד נתונים בזמן אמת עבור נתוני טקסט. גישה זו אידיאלית כשאתם זקוקים לסנכרון, שיתוף פעולה או פרסום מהיר. אבל אם העדיפות שלך אינה להעלות שום דבר לשרתים חיצונייםהפעלת MusicGen במחשב שלך תמנעת לחלוטין את השלב הזה.

גם הקהילה פועלת לטובתכם. במרחבים פתוחים ולא רשמיים כמו r/StableDiffusion, משותף ונדון מצב העדכני של כלים יצירתיים המבוססים על מודלים יצירתיים. זהו מקום לפרסם מאמרים, לענות על שאלות, להתחיל דיונים, לתרום טכנולוגיה ולחקור. כל מה שקורה בסצנת המוזיקה. תרבות הקוד הפתוח והחקרנית הזו משתלבת בצורה מושלמת עם השימוש ב-MusicGen באופן מקומי: אתם בודקים, מבצעים איטרציות, מתעדים ועוזרים לאחרים שבאים אחריכם. אתם מחליטים על הקצב והגישה.

אם, במהלך המחקר, אתם נתקלים בקטעים טכניים שאינם קשורים לזרימה המוזיקלית - לדוגמה, בלוקי סגנון CSS או קטעי טקסט של חזית הרשת (front-end) מוגדרים— זכרו שאלו אינם רלוונטיים ליצירת צליל, אך לעיתים הם מופיעים בדפי קומפילציית משאבים. כדאי להתמקד בתלות שמע בפועל ובקבצים הבינאריים שתצטרכו בפועל במערכת שלכם.

מעניין לציין, שחלק מרשימות המשאבים כוללות הפניות לחומרים אקדמיים או הצעות לפרויקטים בפורמט PDF המאוחסן באתרי האינטרנט של האוניברסיטאות. למרות שהם עשויים להיות מעניינים להשראהכדי להריץ את MusicGen באופן מקומי, המרכיבים החיוניים הם סביבת הפייתון שלכם, ספריות האודיו ומשקלי המודל.

דרישות והכנת הסביבה

לפני יצירת ההערה הראשונה, ודא שהמחשב שלך עומד בדרישות המינימום. זה אפשרי עם מעבד, אבל החוויה טובה משמעותית עם כרטיס מסך. כרטיס מסך עם תמיכה ב-CUDA או Metal ולפחות 6-8 ג'יגה-בייט של VRAM זה מאפשר שימוש במודלים גדולים יותר וזמני הסקה סבירים.

מערכות הפעלה תואמות: Windows 10/11, macOS (Apple Silicon מועדף לביצועים טובים) והפצות לינוקס נפוצות. תצטרכו את פיתון 3.9–3.11תזדקק למנהל סביבה (Conda או venv), ו-FFmpeg לקידוד/פענוח אודיו. בכרטיסי מסך של NVIDIA, התקן את PyTorch עם ה-CUDA המתאים; ב-macOS עם Apple Silicon, את גרסת ה-MPS; וב-Linux, את זו שתואמת את הדרייברים שלך.

משקלי המודל של MusicGen יורדים כאשר אתם מפעילים אותו לראשונה מהספריות המתאימות (כגון Audiocraft של Meta). אם אתם רוצים לפעול במצב לא מקווןהורידו אותם מראש והגדירו את הנתיבים המקומיים כך שהתוכנית לא תנסה לגשת לאינטרנט. זה קריטי כשעובדים בסביבות סגורות.

לגבי אחסון: למרות שכלים כמו Firebase Storage נועדו לאחסן ולאחזר קבצים בענן באמצעות אימות וערכות SDK חזקות, המטרה שלנו כאן היא לא להיות תלויים בשירותים האלהשמור את קבצי ה-WAV/MP3 שלך בתיקיות מקומיות והשתמש בבקרת גרסאות Git LFS אם אתה זקוק למעקב אחר שינויים בקבצים בינאריים.

לבסוף, הכינו את קלט/פלט השמע. FFmpeg חיוני להמרות לפורמטים סטנדרטיים ולניקוי או חיתוך של דגימות ייחוס. ודא שקובץ ffmpeg נמצא בנתיב שלך ושאתה יכול להפעיל אותו מהקונסול.

התקנה שלב אחר שלב בסביבה מבודדת

אני מציע תהליך עבודה תואם ל-Windows, macOS ו-Linux באמצעות Conda. אם אתה מעדיף venv, התאם את הפקודות. לפי מנהל הסביבה שלך.

# 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

אם הסביבה שלך אינה מאפשרת התקנה מ-Git, תוכל לשכפל את המאגר וליצור התקנה הניתנת לעריכה. שיטה זו מקלה על הגדרת קומיטים ספציפיים לצורך שחזור.

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

בדיקה שהכל עובד ב-CRI

דרך מהירה לאמת את ההתקנה היא להפעיל את דמו שורת הפקודה הכלול ב-Audiocraft. זה מאשר שהמשקלים הורדו ושתהליך ההסקה מתחיל. בצורה נכונה במעבד/כרטיס המסך שלך.

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

הריצה הראשונה עשויה להימשך זמן רב יותר מכיוון שהיא תוריד את המודל. אם אינך מעוניין בחיבורים יוצאיםראשית, הורידו את נקודות הביקורת והניחו אותן בספריית המטמון בה משתמשת הסביבה שלכם (לדוגמה, ב-~/.cache/torch או זו שמצוינה על ידי Audiocraft) והשביתו את הרשת.

שימוש בפייתון: כוונון עדין

עבור זרימות עבודה מתקדמות יותר, הפעל את MusicGen מתוך Python. זה מאפשר לך להגדיר את הזרע, מספר המועמדים והטמפרטורה. ולעבוד עם רצועות המותנות על ידי מנגינות רפרנס.

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')

אם אתם רוצים להתנות עם מנגינה, השתמשו במודל סוג המנגינה והעבירו את קליפ ההתייחסות שלכם. מצב זה מכבד קווי מתאר מלודיים ומפרש מחדש את הסגנון בהתאם להנחיה.

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')

עבודה במצב לא מקוון וניהול מודלים

עבור זרימת עבודה מקומית לחלוטין, הורידו את נקודות הביקורת והגדירו משתני סביבה או נתיבים עבור Audiocraft כדי למצוא אותם. שמור מלאי של גרסאות ומשקלים לצורך שחזור ולמניעת הורדות מקריות אם תשביתו את הרשת.

• בחר גודל דגם בהתאם ל-VRAM שלך: קטן צורך פחות ומגיב מהר יותר.
• שמור עותק גיבוי של המשקלים בדיסק מקומי או חיצוני.
• תעדו איזה קומיט של Audiocraft ואיזה Build של PyTorch אתם משתמשים.

אם אתם משתמשים במספר מכונות, תוכלו ליצור מראה פנימית עם הספריות והמשקלים שלכם. תמיד ברשת מקומית ומבלי לחשוף דבר לאינטרנטזה פרקטי עבור צוותי הפקה עם מדיניות נוקשה.

שיטות עבודה מומלצות עבור הנחיות ופרמטרים

לאיכות ההנחיה יש השפעה משמעותית. היא מתארת ​​כלי נגינה, קצב, אווירה והתייחסויות סגנוניות. הימנעו מבקשות סותרות ולשמור על משפטים תמציתיים אך עשירים בתוכן מוזיקלי.

• נגינה: גיטרה אקוסטית, פסנתר אינטימי, כלי מיתר רכים, תופי לו-פיי.
• קצב וקצב: 90 פעימות לדקה, מחצית, גרוב מסומן.
• אווירה: קולנועית, אינטימית, אפלה, אמביינטית, עליזה.
• הפקה: ריברב עדין, דחיסה בינונית, רוויה אנלוגית.

לגבי פרמטרים: top_k ו- top_p שולטים בגיוון; הטמפרטורה מתאימה את היצירתיות. התחל עם ערכים מתונים והתקדמו בהדרגה עד שתמצאו את הסגנון המושלם עבורכם.

ביצועים, השהייה ואיכות

עם מעבד, הסקה יכולה להיות איטית, במיוחד בדגמים גדולים יותר ובמשכי זמן ארוכים יותר. במעבדים גרפיים מודרניים, הזמנים יורדים באופן דרסטי.שקול את ההנחיות הבאות:

• התחילו עם קטעים בני 8-12 שניות כדי לחזור על רעיונות.
• צור מספר וריאציות קצרות ושרשר את הטובות ביותר.
• בצע דגימה נוספת או פוסט-פרודקשן ב-DAW שלך כדי ללטש את התוצאה.

ב-macOS עם Apple Silicon, MPS מציע פתרון ביניים בין מעבד ייעודי לכרטיס מסך ייעודי. עדכון לגרסאות האחרונות של PyTorch כדי לסחוט שיפורי ביצועים וזיכרון.

פוסט-פרודקשן וזרימת עבודה עם ה-DAW שלך

לאחר שיצרתם את קבצי ה-WAV שלכם, ייבאו אותם לתוכנת ה-DAW המועדפת עליכם. אקולייזציה, דחיסה, ריברב ועריכה הם מאפשרים לך להפוך קליפסים מבטיחים לחלקים שלמים. אם אתה זקוק להפרדת גבעולים או מכשירים, הסתמך על כלי הפרדת מקור כדי לשלב ולערבב מחדש.

עבודה מקומית לחלוטין לא מונעת שיתוף פעולה: פשוט שתפו את הקבצים הסופיים דרך הערוצים הפרטיים המועדפים עליכם. אין צורך לפרסם או לסנכרן עם שירותי ענן אם מדיניות הפרטיות שלך ממליצה נגדה.

בעיות נפוצות וכיצד לפתור אותן

שגיאות התקנה: גרסאות לא תואמות של PyTorch או CUDA הם בדרך כלל הגורם. ודא שמבנה הפנס תואם את המפעיל שלך ומערכת. אם אתם משתמשים בסיליקון של אפל, ודאו שאתם לא מתקינים גלגלים רק עבור x86.

הורדות חסומות: אם אינך רוצה שהמכשיר שלך יתחבר לאינטרנט, מקם את המשקולות במטמון כפי שמצופה על ידי Audiocraft והשבת כל שיחות חיצוניות. בדוק את הרשאות הקריאה בתיקיות.

אודיו פגום או שקט: בדוק את קצב הדגימה והפורמט. המר את הגופנים שלך באמצעות ffmpeg ולשמור על תדר משותף (למשל, 32 או 44.1 קילוהרץ) כדי למנוע ארטיפקטים.

ביצועים גרועים: מקטין את גודל המודל או את משך הקטע, סגירת תהליכים הצורכים VRAM ולהגדיל בהדרגה את המורכבות כשרואים שוליים חופשיים.

סוגיות רישוי ושימוש אחראי

עיין ברישיון MusicGen ובכל מערך נתונים בו אתה משתמש לצורך עיון. יצירה מקומית אינה פוטרת אותך מציות לחוקי זכויות יוצרים.הימנעו מהנחיות המחקות ישירות יצירות או אמנים מוגנים ובחרו בסגנונות וז'אנרים כלליים.

השוואה קונספטואלית: ענן לעומת מקומי

עבור צוותים המפתחים אפליקציות, שירותים כמו Firebase Storage מציעים SDKs עם אימות וניהול של קבצי אודיו, תמונה ווידאו, כמו גם מסד נתונים בזמן אמת לטקסט. מערכת אקולוגית זו אידיאלית כשצריך לסנכרן משתמשים ותוכן.לעומת זאת, עבור זרימת עבודה יצירתית פרטית עם MusicGen, מצב מקומי נמנע מהשהייה, מכסות וחשיפת נתונים.

חשבו על זה כשני מסלולים נפרדים. אם אתם רוצים לפרסם, לשתף או לשלב תוצאות באפליקציות מובייל, שרת צד-על מבוסס ענן שימושי. אם המטרה שלך היא ליצור אב טיפוס וליצור מבלי להעלות דברהתמקדו בסביבה שלכם, במשקל שלכם ובדיסק המקומי שלכם.

כיצד להשתמש ב-MusicGen של Meta באופן מקומי: משאבים וקהילה

פורומים וסאב-רדיטים המוקדשים לכלי יצירתיים הם אינדיקציה טובה לפיתוחים וטכניקות חדשות. בפרט, ישנן קהילות לא רשמיות המאמצות פרויקטים בקוד פתוח. היכן שתוכלו לפרסם אמנות, לשאול שאלות, לפתוח דיונים, לתרום טכנולוגיה או פשוט לגלושהקהילה פותחת דלתות שתיעוד רשמי לא תמיד מכסה.

תוכלו למצוא גם הצעות ומסמכים טכניים במאגרים אקדמיים ובאתרי אינטרנט של אוניברסיטאות, לעיתים בקבצי PDF הניתנים להורדה. השתמשו בהם כהשראה מתודולוגיתאבל שמרו על המיקוד המעשי שלכם בתלות וזרימות אודיו אמיתיות כדי ש-MusicGen יפעל בצורה חלקה על המחשב שלכם.

עם כל האמור לעיל, כעת יש לכם הבנה ברורה כיצד להגדיר את הסביבה, ליצור את היצירות הראשונות שלכם ולשפר את התוצאות מבלי לחשוף את החומר שלכם לצדדים שלישיים. השילוב של סידור מקומי טוב, הנחיות קפדניות ומנה של פוסט-פרודקשן זה ייתן לך זרימה יצירתית עוצמתית, תחת שליטתך המלאה. עכשיו אתה יודע. כיצד להשתמש ב-MusicGen של מטא באופן מקומי.