클라우드에 파일을 업로드하지 않고 로컬에서 Meta의 MusicGen을 사용하는 방법

¿Meta의 MusicGen을 로컬에서 어떻게 사용할 수 있나요? 외부 서비스에 의존하지 않고도 인공지능으로 음악을 생성하는 것은 오늘날 완전히 가능합니다. Meta의 MusicGen은 컴퓨터에서만 실행될 수 있습니다.샘플이나 결과를 클라우드에 업로드하지 말고 항상 데이터를 관리하세요. 이 가이드는 실질적인 권장 사항, 성능 고려 사항, 그리고 중요한 변화를 가져올 팁을 통해 프로세스를 단계별로 안내합니다.

현지에서 작업하는 장점 중 하나는 할당량 제한 없이, 과부하된 서버를 기다릴 필요 없이, 더 큰 개인 정보 보호 속에서 자유롭게 실험할 수 있다는 것입니다. 모바일 앱용으로 설계된 스토리지 및 인증 SDK와 같은 클라우드 솔루션과 달리여기에서는 오디오를 제3자에게 위임할 필요가 없습니다. 모델, 프롬프트 및 생성된 트랙이 그대로 유지됩니다.

MusicGen이란 무엇이고 왜 로컬에서 운영해야 하나요?

MusicGen은 Meta가 개발한 음악 생성 모델로, 텍스트 설명을 바탕으로 음악을 만들고, 어떤 경우에는 결과에 참조 멜로디를 적용하는 기능을 갖추고 있습니다. 그들의 제안은 사용의 용이성과 놀라운 음악적 품질을 결합합니다.충실도와 시스템 리소스 소비의 균형을 맞추기 위해 다양한 모델 크기를 제공합니다.

컴퓨터를 로컬에서 실행하는 것에는 몇 가지 중요한 의미가 있습니다. 첫째, 은둔당신의 목소리, 당신의 샘플, 그리고 당신의 작곡은 당신의 기계에서 나올 필요가 없습니다. 둘째, 반복 속도파일 업로드나 원격 백엔드에 대역폭을 의존하지 않아도 됩니다. 마지막으로, 기술적 통제API 변경으로 인한 문제 없이 라이브러리 버전을 수정하고, 가중치를 고정하고, 오프라인으로 작업할 수 있습니다.

클라우드 스토리지 솔루션과의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 모바일 생태계에서는 Firebase를 사용하면 iOS 및 기타 플랫폼 개발자가 오디오, 이미지, 비디오를 쉽게 저장할 수 있습니다. 강력한 SDK, 내장된 인증 기능, 그리고 텍스트 데이터를 위한 실시간 데이터베이스와의 자연스러운 연동을 통해 이러한 접근 방식은 동기화, 협업 또는 신속한 게시가 필요할 때 이상적입니다. 하지만 외부 서버에 아무것도 업로드하지 않는 것이 우선순위인 경우자신의 컴퓨터에서 MusicGen을 실행하면 해당 단계를 전혀 거치지 않아도 됩니다.

커뮤니티 또한 여러분에게 유리하게 작용합니다. r/StableDiffusion과 같은 공개적이고 비공식적인 공간에서는 생성 모델 기반 크리에이티브 도구의 최신 기술이 공유되고 논의됩니다. 이곳은 글을 게시하고, 질문에 답하고, 토론을 시작하고, 기술을 기여하고, 탐구할 수 있는 곳입니다. 음악계에서 벌어지는 모든 일들. 오픈 소스의 탐구적인 문화는 MusicGen을 지역적으로 활용하는 데 완벽하게 부합합니다. 직접 테스트하고, 반복하고, 문서화하고, 후배들을 도울 수 있죠. 진행 속도와 접근 방식은 스스로 결정합니다.

연구하는 동안 음악 흐름과 관련 없는 기술적인 단편을 발견한 경우(예: 범위가 지정된 CSS 스타일 블록 또는 프런트엔드 스니펫— 이러한 파일들은 사운드 생성과는 관련이 없지만, 리소스 모음 페이지에 가끔씩 나타납니다. 실제 오디오 종속성과 시스템에 실제로 필요한 바이너리에 집중하는 것이 좋습니다.

흥미로운 점은 일부 자료 목록에 대학 웹사이트에 게재된 PDF 형식의 학술 자료나 프로젝트 제안서에 대한 참조가 포함되어 있다는 것입니다. 영감을 얻는 데 흥미로울 수 있지만MusicGen을 로컬에서 실행하려면 Python 환경, 오디오 라이브러리, 모델 가중치가 필수입니다.

환경의 요구 사항 및 준비

첫 번째 노트를 생성하기 전에 컴퓨터가 최소 사양을 충족하는지 확인하세요. CPU로도 가능하지만, GPU를 사용하면 훨씬 더 나은 환경을 경험할 수 있습니다. CUDA 또는 Metal을 지원하는 그래픽 카드와 최소 6-8GB의 VRAM 이를 통해 더 큰 모델과 합리적인 추론 시간을 사용할 수 있습니다.

호환되는 운영 체제: Windows 10/11, macOS(성능이 좋으면 Apple Silicon이 더 좋음) 및 일반적인 Linux 배포판. Python 3.9–3.11이 필요합니다.환경 관리자(Conda 또는 venv)와 오디오 인코딩/디코딩을 위한 FFmpeg가 필요합니다. NVIDIA GPU에서는 적절한 CUDA를 사용하는 PyTorch를, Apple Silicon이 설치된 macOS에서는 MPS 빌드를, Linux에서는 드라이버에 맞는 빌드를 설치하세요.

MusicGen 모델 가중치는 해당 라이브러리(예: Meta의 Audiocraft)에서 처음 호출할 때 다운로드됩니다. 오프라인으로 작업하고 싶다면미리 다운로드하고 로컬 경로를 설정하여 프로그램이 인터넷에 접속하지 않도록 하세요. 폐쇄된 환경에서 작업할 때 매우 중요합니다.

저장소와 관련하여: Firebase Storage와 같은 도구는 강력한 인증 및 SDK를 사용하여 클라우드에서 파일을 저장하고 검색하도록 설계되었지만 여기서 우리의 목표는 그러한 서비스에 의존하지 않는 것입니다.WAV/MP3 파일을 로컬 폴더에 저장하고 바이너리에 대한 변경 추적이 필요한 경우 Git LFS 버전 제어를 사용하세요.

마지막으로 오디오 I/O를 준비합니다. FFmpeg는 필수입니다 표준 형식으로 변환하거나 참조 샘플을 정리하거나 다듬는 데 사용합니다. ffmpeg가 PATH에 있는지, 그리고 콘솔에서 실행할 수 있는지 확인하세요.

격리된 환경에서의 단계별 설치

저는 Conda를 사용하여 Windows, macOS, Linux와 호환되는 워크플로를 제안합니다. venv를 선호한다면 명령어를 수정하세요. 환경 관리자에 따르면.

# 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

사용자 환경에서 Git에서의 설치가 허용되지 않으면 저장소를 복제하여 편집 가능한 설치를 만들 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 특정 커밋을 더 쉽게 설정할 수 있습니다. 재현성을 위해.

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

CLI에서 모든 것이 작동하는지 테스트합니다.

설치를 확인하는 빠른 방법은 Audiocraft에 포함된 명령줄 데모를 실행하는 것입니다. 이는 가중치가 다운로드되고 추론 프로세스가 시작되고 있음을 확인합니다. CPU/GPU에 올바르게 설치하세요.

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

첫 번째 실행은 모델을 다운로드해야 하므로 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 발신 연결을 원하지 않는 경우먼저, 체크포인트를 다운로드하여 사용자 환경에서 사용하는 캐시 디렉토리(예: ~/.cache/torch 또는 Audiocraft에서 지정한 디렉토리)에 넣고 네트워크를 비활성화합니다.

Python 사용: 미세 조정

더욱 고급 워크플로를 사용하려면 Python에서 MusicGen을 호출하세요. 이를 통해 시드, 후보자 수, 온도를 설정할 수 있습니다. 그리고 참조 멜로디에 따라 조건이 정해진 트랙으로 작업합니다.

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')

멜로디로 컨디셔닝을 하고 싶다면 멜로디 유형 모델을 사용하고 참고 클립을 전달하세요. 이 모드는 멜로디 윤곽을 존중합니다. 그리고 프롬프트에 따라 스타일을 재해석합니다.

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')

오프라인 작업 및 모델 관리

100% 로컬 워크플로의 경우 체크포인트를 다운로드하고 Audiocraft에서 해당 체크포인트를 찾을 수 있도록 환경 변수나 경로를 구성합니다. 버전 및 무게 목록을 유지하세요 재생산성을 위해, 그리고 네트워크를 비활성화할 경우 실수로 다운로드하는 것을 방지하기 위해.

• VRAM에 따라 모델 크기를 선택하세요. 작은 크기가 전력 소모가 적고 응답 속도가 빠릅니다.
• 가중치의 백업 사본을 로컬 또는 외부 디스크에 저장합니다.
• 어떤 Audiocraft 커밋과 어떤 PyTorch 빌드를 사용하는지 문서화합니다.

여러 대의 기계를 사용하는 경우 라이브러리와 가중치를 사용하여 내부 미러를 만들 수 있습니다. 항상 로컬 네트워크에 있고 인터넷에 아무것도 노출하지 않음엄격한 정책을 갖춘 제작팀에 적합합니다.

프롬프트 및 매개변수에 대한 모범 사례

프롬프트의 질은 매우 중요합니다. 악기, 템포, 분위기, 그리고 스타일적 참조를 설명합니다. 모순되는 요청을 피하세요 그리고 문구는 간결하게 유지하되 음악적 내용은 풍부하게 유지하세요.

• 악기 구성: 어쿠스틱 기타, 은은한 피아노, 부드러운 현악기, 로파이 드럼.
• 리듬과 템포: 90 BPM, 하프타임, 표시된 그루브.
• 분위기: 영화적, 친밀함, 어둡고, 잔잔하고, 쾌활함.
• 제작: 미묘한 리버브, 적당한 압축, 아날로그 채도.

매개변수에 관하여: top_k와 top_p는 다양성을 제어하고, 온도는 창의성을 조정합니다. 적당한 값으로 시작하세요 그리고 점차적으로 움직여서 당신의 스타일에 가장 잘 맞는 지점을 찾으세요.

성능, 지연 시간 및 품질

CPU를 사용하면 추론 속도가 느려질 수 있으며, 특히 모델이 크고 기간이 길수록 그렇습니다. 최신 GPU에서는 시간이 엄청나게 단축됩니다.다음 지침을 고려하세요.

• 아이디어를 반복하기 위해 8~12초 분량의 클립으로 시작하세요.
• 여러 개의 짧은 변형을 생성하고 가장 좋은 변형을 연결합니다.
• DAW에서 업샘플링이나 후반작업을 해서 결과물을 다듬으세요.

Apple Silicon이 탑재된 macOS에서 MPS는 전용 CPU와 GPU의 중간 지점을 제공합니다. PyTorch 최신 버전으로 업데이트 성능과 메모리 개선을 위해 노력합니다.

DAW를 활용한 후반작업 및 워크플로

WAV 파일을 생성한 후, 원하는 DAW로 가져오세요. 이퀄라이제이션, 압축, 리버브 및 편집 이 도구를 사용하면 유망한 클립을 완벽한 조각으로 변환할 수 있습니다. 스템이나 악기 분리가 필요한 경우, 소스 분리 도구를 사용하여 재결합하고 믹싱하세요.

100% 현지에서 작업하더라도 협업이 불가능한 것은 아닙니다. 선호하는 비공개 채널을 통해 최종 파일을 공유하기만 하면 됩니다. 클라우드 서비스와의 게시나 동기화가 필요 없습니다. 귀하의 개인정보 보호정책이 이를 권장하지 않는 경우.

일반적인 문제와 해결 방법

설치 오류: 호환되지 않는 버전 파이 토치 또는 CUDA가 원인인 경우가 많습니다. 토치 빌드가 드라이버와 일치하는지 확인하세요 및 시스템. Apple Silicon을 사용하는 경우 x86 전용 휠을 설치하지 마세요.

다운로드 차단: 기기를 인터넷에 연결하지 않으려면 Audiocraft에서 예상한 대로 캐시에 가중치를 배치합니다. 외부 통화를 모두 비활성화하세요. 폴더에 대한 읽기 권한을 확인하세요.

손상되었거나 소리가 나지 않는 오디오: 샘플 속도와 형식을 확인하세요. ffmpeg로 글꼴 변환 그리고 인공물을 피하기 위해 공통 주파수(예: 32kHz 또는 44.1kHz)를 유지합니다.

성능 저하: 모델 크기 또는 클립 지속 시간이 감소합니다. VRAM을 소모하는 프로세스 닫기 여유 마진이 생기면 점차 복잡성을 높이세요.

라이센스 및 책임 있는 사용 문제

MusicGen 라이선스와 참조로 사용하는 모든 데이터 세트를 확인하세요. 지역적으로 생성하더라도 저작권법을 준수하지 않아도 되는 것은 아닙니다.보호된 작품이나 예술가를 직접 모방하는 프롬프트는 피하고 일반적인 스타일과 장르를 선택하세요.

개념적 비교: 클라우드 대 로컬

앱을 개발하는 팀의 경우 Firebase Storage와 같은 서비스는 오디오, 이미지, 비디오 파일의 인증 및 관리 기능을 갖춘 SDK와 텍스트용 실시간 데이터베이스를 제공합니다. 이 생태계는 사용자와 콘텐츠를 동기화해야 할 때 이상적입니다.이와 대조적으로 MusicGen을 사용한 개인 크리에이티브 워크플로의 경우 로컬 모드는 지연, 할당량 및 데이터 노출을 방지합니다.

두 개의 별도 트랙으로 생각해 보세요. 결과를 게시, 공유 또는 모바일 앱에 통합하려면 클라우드 기반 백엔드가 유용합니다. 아무것도 업로드하지 않고 프로토타입을 만들고 생성하는 것이 목표라면주변 환경, 체중, 국소 디스크에 집중하세요.

Meta의 MusicGen을 로컬에서 사용하는 방법: 리소스 및 커뮤니티

생성 도구 전문 포럼과 서브레딧은 새로운 개발 및 기술을 보여주는 좋은 지표입니다. 특히 오픈소스 프로젝트를 적극적으로 수용하는 비공식 커뮤니티도 있습니다. 예술 작품을 게시하고, 질문을 하고, 토론을 시작하고, 기술을 기여하거나 간단히 탐색할 수 있는 곳입니다.커뮤니티는 공식적인 문서에서 항상 다루지 않는 문을 열어줍니다.

학술 저장소와 대학 웹사이트에서 제안서와 기술 문서를 찾을 수도 있으며, 때로는 다운로드 가능한 PDF 형태로도 제공됩니다. 방법론적 영감으로 활용하세요하지만 MusicGen이 여러분의 컴퓨터에서 원활하게 실행되려면 실제 오디오 종속성과 흐름에 실질적인 초점을 맞춰야 합니다.

위의 내용을 통해 이제 환경을 설정하고, 첫 작품을 제작하고, 제3자에게 자료를 공개하지 않고도 결과를 개선하는 방법을 명확하게 이해하게 되었습니다. 좋은 현지 설정, 신중한 프롬프트 및 후반 작업의 조합 그러면 완전히 당신의 통제 하에 강력한 창의력이 발휘될 겁니다. 이제 아시겠죠? Meta의 MusicGen을 로컬로 사용하는 방법.