როგორ გამოვიყენოთ Meta-ს MusicGen ლოკალურად, ფაილების ღრუბელში ატვირთვის გარეშე

¿როგორ გამოვიყენოთ Meta-ს MusicGen ლოკალურად? ხელოვნური ინტელექტით მუსიკის გენერირება გარე სერვისებზე დაყრდნობის გარეშე დღეს სრულიად შესაძლებელია. Meta-ს MusicGen-ს შეუძლია მთლიანად თქვენს კომპიუტერზე იმუშაოსმოერიდეთ ნიმუშების ან შედეგების ღრუბელში ატვირთვას და მუდმივად აკონტროლეთ თქვენი მონაცემები. ეს სახელმძღვანელო ეტაპობრივად გაგაცნობთ პროცესს პრაქტიკული რეკომენდაციებით, შესრულების გასათვალისწინებელი ფაქტორებითა და რჩევებით, რომლებიც ყველაფერს შეცვლის.

ლოკალურად მუშაობის ერთ-ერთი უპირატესობაა ექსპერიმენტების თავისუფლება კვოტების შეზღუდვის გარეშე, გადატვირთული სერვერების ლოდინის გარეშე და უფრო მეტი კონფიდენციალურობით. მობილური აპლიკაციებისთვის შექმნილი ღრუბლოვანი გადაწყვეტილებებისგან განსხვავებით, როგორიცაა შენახვისა და ავთენტიფიკაციის SDK-ებიაქ თქვენ არ გჭირდებათ თქვენი აუდიოს მესამე მხარისთვის დელეგირება: მოდელები, მინიშნებები და გენერირებული ტრეკები თქვენთან რჩება.

რა არის MusicGen და რატომ უნდა გავუშვათ ის ლოკალურად?

MusicGen არის Meta-ს მიერ შემუშავებული მუსიკის გენერირების მოდელი, რომელსაც შეუძლია ტექსტური აღწერილობებიდან ნაწარმოებების შექმნა და ზოგიერთ ვარიანტში შედეგის საცნობარო მელოდიით განპირობება. მათი შეთავაზება აერთიანებს გამოყენების სიმარტივეს გასაოცარ მუსიკალურ ხარისხთანსხვადასხვა მოდელის ზომის შეთავაზება სიზუსტისა და სისტემის რესურსების მოხმარების დასაბალანსებლად.

კომპიუტერის ლოკალურად გაშვებას რამდენიმე ძირითადი შედეგი აქვს. პირველი, კონფიდენციალურობათქვენი ხმა, თქვენი სემპლები და თქვენი კომპოზიციები არ უნდა დატოვონ თქვენი მოწყობილობა. მეორეც, იტერაციის სიჩქარეფაილების ატვირთვისთვის ან დისტანციური ბექენდისთვის თქვენ არ ხართ დამოკიდებული გამტარუნარიანობაზე. და ბოლოს, ტექნიკური კონტროლიშეგიძლიათ ბიბლიოთეკის ვერსიების გამოსწორება, წონების გაყინვა და ოფლაინში მუშაობა API ცვლილებებისგან გამოწვეული სიურპრიზების გარეშე.

მნიშვნელოვანია გვესმოდეს განსხვავება ღრუბლოვანი საცავის გადაწყვეტილებებთან. მაგალითად, მობილური ეკოსისტემაში, Firebase iOS-ისა და სხვა პლატფორმების დეველოპერებისთვის აუდიოს, სურათებისა და ვიდეოს შენახვას აადვილებს. ძლიერი SDK-ების, ჩაშენებული ავთენტიფიკაციისა და ტექსტური მონაცემების რეალურ დროში მონაცემთა ბაზასთან ბუნებრივი დაწყვილების გზით. ეს მიდგომა იდეალურია, როდესაც გჭირდებათ სინქრონიზაცია, თანამშრომლობა ან სწრაფი გამოქვეყნება. თუმცა თუ თქვენი პრიორიტეტი გარე სერვერებზე არაფრის ატვირთვა არ არისMusicGen-ის თქვენს კომპიუტერზე გაშვება ამ ნაბიჯს მთლიანად გამორიცხავს.

საზოგადოებაც თქვენს სასარგებლოდ მუშაობს. ისეთ ღია და არაოფიციალურ სივრცეებში, როგორიცაა r/StableDiffusion, გენერაციულ მოდელებზე დაფუძნებული შემოქმედებითი ინსტრუმენტების თანამედროვე მდგომარეობა გაზიარებული და განხილულია. ეს არის ადგილი, სადაც შეგიძლიათ გამოაქვეყნოთ ნაშრომები, უპასუხოთ კითხვებს, დაიწყოთ დებატები, შეიტანოთ წვლილი ტექნოლოგიებში და შეისწავლოთ. ყველაფერი, რაც მუსიკალურ სცენაზე ხდება. ღია კოდის, კვლევითი კულტურა იდეალურად ერწყმის MusicGen-ის ადგილობრივად გამოყენებას: თქვენ ამოწმებთ, იმეორებთ, ადოკუმენტირებთ და ეხმარებით სხვებს, ვინც თქვენს შემდეგ მოდის. თქვენ წყვეტთ ტემპს და მიდგომას.

თუ კვლევის დროს წააწყდებით ტექნიკურ ფრაგმენტებს, რომლებიც მუსიკალურ დინებას არ უკავშირდება — მაგალითად, CSS სტილის ბლოკები ან წინა პლანის ფრონტ-ენდის ...— გახსოვდეთ, რომ ესენი ხმის გენერირებისთვის არ არის რელევანტური, თუმცა ზოგჯერ რესურსების შეგროვების გვერდებზე ჩნდება. სასარგებლოა ფოკუსირება აუდიოს რეალურ დამოკიდებულებებსა და ბინარულ ფაილებზე, რომლებიც რეალურად დაგჭირდებათ თქვენს სისტემაში.

საინტერესოა, რომ ზოგიერთი რესურსის სია შეიცავს აკადემიური მასალების ან პროექტის წინადადებების PDF ფორმატში მითითებებს, რომლებიც უნივერსიტეტის ვებსაიტებზეა განთავსებული. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი შეიძლება საინტერესო იყოს შთაგონებისთვისMusicGen-ის ლოკალურად გასაშვებად, აუცილებელია თქვენი Python გარემო, აუდიო ბიბლიოთეკები და მოდელის წონა.

გარემოს მოთხოვნები და მომზადება

პირველი ნოტის გენერირებამდე დარწმუნდით, რომ თქვენი კომპიუტერი აკმაყოფილებს მინიმალურ მოთხოვნებს. ეს შესაძლებელია პროცესორით, მაგრამ გრაფიკული პროცესორით გამოცდილება გაცილებით უკეთესია. ვიდეო ბარათი CUDA ან Metal მხარდაჭერით და მინიმუმ 6-8 GB VRAM-ით ეს საშუალებას იძლევა გამოყენებულ იქნას უფრო დიდი მოდელები და გონივრული დასკვნის დრო.

თავსებადი ოპერაციული სისტემები: Windows 10/11, macOS (კარგი მუშაობისთვის სასურველია Apple Silicon) და Linux-ის გავრცელებული დისტრიბუციები. დაგჭირდებათ Python 3.9–3.11აუდიოს კოდირების/გაშიფვრისთვის დაგჭირდებათ გარემოს მენეჯერი (Conda ან venv) და FFmpeg. NVIDIA ვიდეო დაფებზე დააინსტალირეთ PyTorch შესაბამისი CUDA-თი; macOS-ზე Apple Silicon-ით - MPS ბილდი; Linux-ზე - ის, რომელიც შეესაბამება თქვენს დრაივერებს.

MusicGen მოდელის წონა იტვირთება შესაბამისი ბიბლიოთეკებიდან (მაგალითად, Meta-ს Audiocraft) პირველად გამოძახებისას. თუ გსურთ ოფლაინ რეჟიმში მუშაობაწინასწარ ჩამოტვირთეთ ისინი და დააკონფიგურირეთ ლოკალური გზები ისე, რომ პროგრამამ არ სცადოს ინტერნეტზე წვდომა. ეს უმნიშვნელოვანესია დახურულ გარემოში მუშაობისას.

შენახვის საკითხთან დაკავშირებით: მიუხედავად იმისა, რომ ისეთი ინსტრუმენტები, როგორიცაა Firebase Storage, შექმნილია ფაილების ღრუბელში შესანახად და მოსაძიებლად ძლიერი ავთენტიფიკაციისა და SDK-ების გამოყენებით, ჩვენი მიზანია, რომ ამ სერვისებზე არ ვიყოთ დამოკიდებულნი.შეინახეთ თქვენი WAV/MP3 ფაილები ლოკალურ საქაღალდეებში და გამოიყენეთ Git LFS ვერსიის კონტროლი, თუ ბინარულ ფაილებში ცვლილებების თვალყურის დევნება გჭირდებათ.

და ბოლოს, მოამზადეთ აუდიო შეყვანა/გამოყვანა. FFmpeg აუცილებელია სტანდარტულ ფორმატებში კონვერტაციისა და საცნობარო ნიმუშების გასაწმენდად ან შესამცირებლად. შეამოწმეთ, რომ ffmpeg თქვენს PATH-შია და რომ მისი გამოძახება კონსოლიდან შეგიძლიათ.

ეტაპობრივი ინსტალაცია იზოლირებულ გარემოში

მე გთავაზობთ სამუშაო პროცესს, რომელიც თავსებადია Windows-თან, macOS-თან და Linux-თან Conda-ს გამოყენებით. თუ venv-ს ანიჭებთ უპირატესობას, შეცვალეთ ბრძანებები. თქვენი გარემოსდაცვითი მენეჯერის თქმით.

# 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

თუ თქვენი გარემო არ იძლევა Git-დან ინსტალაციის საშუალებას, შეგიძლიათ კლონირება გაუკეთოთ რეპოზიტორს და შექმნათ რედაქტირებადი ინსტალაცია. ეს მეთოდი კონკრეტული კომიტების დაყენებას აადვილებს. რეპროდუცირებისთვის.

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

შეამოწმეთ, რომ ყველაფერი მუშაობს CLI-ში

ინსტალაციის დასადასტურებლად სწრაფი გზაა Audiocraft-ში შემავალი ბრძანების ხაზის დემო ვერსიის გაშვება. ეს ადასტურებს, რომ წონები იტვირთება და დასკვნის გამოტანის პროცესი იწყება. სწორად დააინსტალირეთ თქვენს CPU/GPU-ში.

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

პირველ გაშვებას შეიძლება მეტი დრო დასჭირდეს, რადგან მოდელის ჩამოტვირთვა მოხდება. თუ არ გსურთ გამავალი კავშირებიპირველ რიგში, ჩამოტვირთეთ საკონტროლო წერტილები და მოათავსეთ ისინი თქვენი გარემოს მიერ გამოყენებულ ქეშის დირექტორიაში (მაგალითად, ~/.cache/torch-ში ან Audiocraft-ის მიერ მითითებულში) და გამორთეთ ქსელი.

Python-ის გამოყენება: დახვეწა

უფრო მოწინავე სამუშაო პროცესებისთვის, გამოიძახეთ MusicGen Python-დან. ეს საშუალებას გაძლევთ დააყენოთ თესლი, კანდიდატების რაოდენობა და ტემპერატურა. და იმუშავეთ საცნობარო მელოდიებით განპირობებულ ტრეკებთან.

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')

თუ გსურთ მელოდიით კონდიცირება, გამოიყენეთ მელოდიის ტიპის მოდელი და გადაეცით თქვენი საცნობარო კლიპი. ეს რეჟიმი პატივს სცემს მელოდიურ კონტურებს და ხელახლა განმარტავს სტილს მოთხოვნის შესაბამისად.

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')

ოფლაინ რეჟიმში მუშაობა და მოდელების მართვა

100%-ით ლოკალური სამუშაო პროცესის უზრუნველსაყოფად, ჩამოტვირთეთ საკონტროლო წერტილები და დააკონფიგურირეთ გარემოს ცვლადები ან მარშრუტები, რათა Audiocraft-მა იპოვოს ისინი. შეინახეთ ვერსიებისა და წონების ინვენტარი რეპროდუცირებისთვის და შემთხვევითი ჩამოტვირთვების თავიდან ასაცილებლად, თუ ქსელს გამორთავთ.

• მოდელის ზომა აირჩიეთ თქვენი VRAM-ის მიხედვით: პატარა ნაკლებს მოიხმარს და უფრო სწრაფად რეაგირებს.
• შეინახეთ წონების სარეზერვო ასლი ლოკალურ ან გარე დისკზე.
• დოკუმენტირება მოახდინეთ Audiocraft-ის რომელ კომიტს და PyTorch-ის რომელ ბილდს იყენებთ.

თუ რამდენიმე მანქანას იყენებთ, შეგიძლიათ შექმნათ შიდა სარკე თქვენი ბიბლიოთეკებითა და წონებით. ყოველთვის ლოკალურ ქსელში და ინტერნეტთან არაფრის გათვალისწინების გარეშეეს პრაქტიკულია მკაცრი პოლიტიკის მქონე საწარმოო გუნდებისთვის.

საუკეთესო პრაქტიკა მოთხოვნებისა და პარამეტრებისთვის

ინსტრუქციის ხარისხი ძალიან მნიშვნელოვანია. ის აღწერს ინსტრუმენტებს, ტემპს, ატმოსფეროს და სტილისტურ მითითებებს. მოერიდეთ ურთიერთგამომრიცხავ მოთხოვნებს და ფრაზები უნდა იყოს ლაკონური, მაგრამ მუსიკალური შინაარსით მდიდარი.

• ინსტრუმენტაცია: აკუსტიკური გიტარა, ინტიმური ფორტეპიანო, რბილი სიმები, ლოუ-ფაი დასარტყამი ინსტრუმენტები.
• რიტმი და ტემპი: 90 BPM, ტაიმის შესვენება, გამოხატული რიტმი.
• ატმოსფერო: კინემატოგრაფიული, ინტიმური, ბნელი, ამბიენტური, მხიარული.
• წარმოება: დახვეწილი რევერბერაცია, ზომიერი შეკუმშვა, ანალოგური გაჯერება.

პარამეტრებთან დაკავშირებით: top_k და top_p აკონტროლებენ მრავალფეროვნებას; ტემპერატურა არეგულირებს კრეატიულობას. დაიწყეთ საშუალო მნიშვნელობებით და თანდათანობით იმოძრავეთ მანამ, სანამ თქვენი სტილისთვის შესაფერის ადგილს არ იპოვით.

შესრულება, შეყოვნება და ხარისხი

CPU-ს შემთხვევაში, დასკვნა შეიძლება ნელი იყოს, განსაკუთრებით უფრო დიდ მოდელებზე და უფრო ხანგრძლივ ხანგრძლივობებზე. თანამედროვე გრაფიკულ პროცესორებზე დრო მკვეთრად მცირდება.გაითვალისწინეთ ეს მითითებები:

• იდეების განსამეორებლად დაიწყეთ 8–12 წამიანი კლიპებით.
• შექმენით რამდენიმე მოკლე ვარიაცია და გააერთიანეთ საუკეთესოები.
• შედეგის დასახვეწად, თქვენს DAW-ში გააკეთეთ აფსიმპლინგი ან პოსტ-პროდაქშენი.

Apple Silicon-ით დამონტაჟებულ macOS-ზე, MPS გთავაზობთ შუალედურ ვარიანტს სპეციალურ CPU-სა და GPU-ს შორის. PyTorch-ის უახლესი ვერსიების განახლება შესრულებისა და მეხსიერების გაუმჯობესების გამოსავლენად.

პოსტ-პროდაქშენი და სამუშაო პროცესი თქვენი DAW-ით

WAV ფაილების გენერირების შემდეგ, იმპორტირეთ ისინი თქვენს საყვარელ DAW-ში. ეკვალაიზინგი, შეკუმშვა, რევერბერაცია და რედაქტირება ისინი საშუალებას გაძლევთ, იმედისმომცემი სამაგრები სრულ ნაწილებად გარდაქმნათ. თუ ღეროების ან ინსტრუმენტის გამოყოფა გჭირდებათ, ხელახლა შესაერთებლად და შესარევად წყაროს გამოყოფის ხელსაწყოებს დაეყრდნოთ.

100%-ით ლოკალურად მუშაობა ხელს არ უშლის თანამშრომლობას: უბრალოდ გააზიარეთ საბოლოო ფაილები თქვენთვის სასურველი კერძო არხებით. არ არის საჭირო გამოქვეყნება ან სინქრონიზაცია ღრუბლოვან სერვისებთან თუ თქვენი კონფიდენციალურობის პოლიტიკა ამის საწინააღმდეგოს გვირჩევს.

საერთო პრობლემები და მათი გადაჭრის გზები

ინსტალაციის შეცდომები: შეუთავსებელი ვერსიები პიტორჩი ან CUDA, როგორც წესი, მიზეზია. გადაამოწმეთ, რომ ჩირაღდნის კონსტრუქცია შეესაბამება თქვენს დრაივერს და სისტემა. თუ Apple Silicon-ს იყენებთ, დარწმუნდით, რომ ბორბლებს მხოლოდ x86-ისთვის არ ამონტაჟებთ.

ჩამოტვირთვები დაბლოკილია: თუ არ გსურთ, რომ თქვენი მოწყობილობა ინტერნეტთან დაუკავშირდეს, მოათავსეთ წონა ქეშში, როგორც ამას Audiocraft-ი ელოდება. და გამორთეთ ნებისმიერი გარე ზარი. შეამოწმეთ საქაღალდეების წაკითხვის ნებართვები.

დაზიანებული ან ჩუმი აუდიო: შეამოწმეთ შერჩევის სიხშირე და ფორმატი. გადააკეთეთ თქვენი შრიფტები ffmpeg-ით და არტეფაქტების თავიდან ასაცილებლად შეინარჩუნეთ საერთო სიხშირე (მაგ., 32 ან 44.1 kHz).

ცუდი შესრულება: ამცირებს მოდელის ზომას ან კლიპის ხანგრძლივობას, დახურეთ პროცესები, რომლებიც VRAM-ს მოიხმარენ და თანდათან გაზარდეთ სირთულე, როდესაც თავისუფალ ზღვრებს დაინახავთ.

ლიცენზირებისა და პასუხისმგებლიანი გამოყენების საკითხები

მითითებისთვის გაეცანით MusicGen ლიცენზიას და ნებისმიერ მონაცემთა ნაკრებს, რომელსაც იყენებთ. ადგილობრივად გენერირება არ გათავისუფლებთ საავტორო უფლებების შესახებ კანონების დაცვისგან.მოერიდეთ მინიშნებებს, რომლებიც პირდაპირ ბაძავს დაცულ ნამუშევრებს ან მხატვრებს და აირჩიეთ ზოგადი სტილები და ჟანრები.

კონცეპტუალური შედარება: ღრუბელი vs ლოკალური

აპლიკაციების შემმუშავებელი გუნდებისთვის, ისეთი სერვისები, როგორიცაა Firebase Storage, გთავაზობთ SDK-ებს აუდიო, სურათისა და ვიდეო ფაილების ავთენტიფიკაციითა და მართვით, ასევე ტექსტის რეალურ დროში მონაცემთა ბაზას. ეს ეკოსისტემა იდეალურია, როდესაც მომხმარებლებისა და კონტენტის სინქრონიზაცია გჭირდებათ.ამის საპირისპიროდ, MusicGen-ით კერძო შემოქმედებითი სამუშაო პროცესის შემთხვევაში, ლოკალური რეჟიმი თავიდან აიცილებს შეყოვნებას, კვოტებს და მონაცემთა ექსპოზიციას.

წარმოიდგინეთ ეს, როგორც ორი ცალკეული ტრეკი. თუ გსურთ შედეგების გამოქვეყნება, გაზიარება ან მობილურ აპლიკაციებში ინტეგრირება, ღრუბელზე დაფუძნებული ბექენდი სასარგებლოა. თუ თქვენი მიზანია პროტოტიპის შექმნა და არაფრის ატვირთვის გარეშე შექმნაფოკუსირდით თქვენს გარემოზე, თქვენს წონასა და ლოკალურ დისკზე.

როგორ გამოვიყენოთ Meta's MusicGen ადგილობრივად: რესურსები და საზოგადოება

გენერაციული ინსტრუმენტებისადმი მიძღვნილი ფორუმები და ქვერედიტები ახალი განვითარებისა და ტექნიკის კარგი მაჩვენებელია. კერძოდ, არსებობენ არაოფიციალური საზოგადოებები, რომლებიც ღია კოდის პროექტებს ემხრობიან. სადაც შეგიძლიათ გამოაქვეყნოთ ხელოვნების ნიმუშები, დასვათ კითხვები, დაიწყოთ დებატები, შეიტანოთ წვლილი ტექნოლოგიებში ან უბრალოდ დაათვალიეროთსაზოგადოება აღებს კარებს, რომლებსაც ფორმალური დოკუმენტაცია ყოველთვის არ ფარავს.

ასევე, წინადადებებსა და ტექნიკურ დოკუმენტებს აკადემიურ საცავებსა და უნივერსიტეტების ვებსაიტებზე ნახავთ, ზოგჯერ კი ჩამოსატვირთ PDF ფაილებში. გამოიყენეთ ისინი მეთოდოლოგიურ შთაგონებადთუმცა, პრაქტიკული ყურადღება რეალურ აუდიო დამოკიდებულებებსა და ნაკადებზე გაამახვილეთ, რათა MusicGen-მა თქვენს მოწყობილობაზე შეუფერხებლად იმუშაოს.

ყოველივე ზემოთქმულის გათვალისწინებით, თქვენ უკვე ნათლად გესმით, თუ როგორ შექმნათ გარემო, შექმნათ თქვენი პირველი ნამუშევრები და გააუმჯობესოთ შედეგები თქვენი მასალის მესამე მხარისთვის გადაცემის გარეშე. კარგი ადგილობრივი განლაგების, ფრთხილად შეთავაზებებისა და პოსტ-პროდაქშენის დოზის კომბინაცია ეს მოგცემთ ძლიერ შემოქმედებით ნაკადს, რომელიც მთლიანად თქვენს კონტროლს დაექვემდებარება. ახლა თქვენ იცით. როგორ გამოვიყენოთ Meta-ს MusicGen ლოკალურად.