Cách sử dụng MusicGen của Meta cục bộ mà không cần tải tệp lên đám mây

¿Làm thế nào để sử dụng MusicGen của Meta tại địa phương? Ngày nay, việc tạo ra âm nhạc bằng trí tuệ nhân tạo mà không cần phụ thuộc vào các dịch vụ bên ngoài là hoàn toàn khả thi. MusicGen của Meta có thể chạy hoàn toàn trên máy tính của bạnTránh tải mẫu hoặc kết quả lên đám mây và luôn kiểm soát dữ liệu của bạn. Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn từng bước trong quy trình, với các khuyến nghị thực tế, cân nhắc về hiệu suất và các mẹo hữu ích giúp cải thiện đáng kể hiệu suất.

Một trong những lợi thế của việc làm việc tại địa phương là sự tự do thử nghiệm mà không bị giới hạn hạn ngạch, không phải chờ máy chủ quá tải và có được sự riêng tư cao hơn. Không giống như các giải pháp đám mây như SDK lưu trữ và xác thực được thiết kế cho ứng dụng di độngỞ đây, bạn không cần phải ủy thác âm thanh của mình cho bên thứ ba: các mô hình, lời nhắc và bản nhạc đã tạo sẽ vẫn thuộc về bạn.

MusicGen là gì và tại sao lại chạy nó cục bộ?

MusicGen là một mô hình tạo nhạc do Meta phát triển, có khả năng tạo ra các bản nhạc từ mô tả văn bản và trong một số biến thể, có thể điều chỉnh kết quả bằng giai điệu tham chiếu. Đề xuất của họ kết hợp sự dễ sử dụng với chất lượng âm nhạc đáng ngạc nhiêncung cấp nhiều kích thước mô hình khác nhau để cân bằng độ trung thực và mức tiêu thụ tài nguyên hệ thống.

Việc chạy máy tính cục bộ có một số ý nghĩa quan trọng. Đầu tiên, Riêng tưGiọng nói, mẫu âm thanh và bản nhạc của bạn không cần phải rời khỏi máy. Thứ hai, tốc độ lặp lạiBạn không cần phụ thuộc vào băng thông để tải tệp lên hoặc máy chủ từ xa. Và cuối cùng, kiểm soát kỹ thuậtBạn có thể sửa phiên bản thư viện, đóng băng trọng số và làm việc ngoại tuyến mà không bị bất ngờ bởi những thay đổi của API.

Điều quan trọng là phải hiểu sự tương phản với các giải pháp lưu trữ đám mây. Ví dụ, trong hệ sinh thái di động, Firebase giúp các nhà phát triển iOS và các nền tảng khác dễ dàng lưu âm thanh, hình ảnh và video. thông qua các SDK mạnh mẽ, xác thực tích hợp và khả năng kết nối tự nhiên với Cơ sở dữ liệu thời gian thực cho dữ liệu văn bản. Phương pháp này lý tưởng khi bạn cần đồng bộ hóa, cộng tác hoặc xuất bản nhanh chóng. Tuy nhiên, nếu ưu tiên của bạn không phải là tải bất cứ thứ gì lên máy chủ bên ngoàiChạy MusicGen trên máy tính của bạn sẽ tránh được hoàn toàn bước đó.

Cộng đồng cũng hoạt động vì lợi ích của bạn. Trong các không gian mở và không chính thức như r/StableDiffusion, công cụ sáng tạo tiên tiến dựa trên mô hình sinh sản sẽ được chia sẻ và thảo luận. Đây là nơi để đăng bài viết, trả lời câu hỏi, bắt đầu tranh luận, đóng góp công nghệ và khám phá. Mọi thứ đang diễn ra trong giới âm nhạc. Văn hóa khám phá, nguồn mở đó hoàn toàn phù hợp với việc sử dụng MusicGen cục bộ: bạn thử nghiệm, lặp lại, ghi chép và hỗ trợ những người kế nhiệm. Bạn quyết định tốc độ và cách tiếp cận.

Nếu trong khi nghiên cứu, bạn bắt gặp những đoạn kỹ thuật không liên quan đến dòng chảy âm nhạc—ví dụ, khối kiểu CSS có phạm vi hoặc đoạn mã front-end— Hãy nhớ rằng những điều này không liên quan đến việc tạo âm thanh, nhưng đôi khi chúng xuất hiện trên các trang thu thập tài nguyên. Sẽ hữu ích nếu tập trung vào các phụ thuộc âm thanh thực tế và các tệp nhị phân mà bạn thực sự cần trên hệ thống của mình.

Điều thú vị là một số danh sách tài nguyên bao gồm các tài liệu tham khảo học thuật hoặc đề xuất dự án ở định dạng PDF được lưu trữ trên trang web của trường đại học. Mặc dù chúng có thể thú vị để lấy cảm hứngĐể chạy MusicGen cục bộ, những yếu tố cần thiết là môi trường Python, thư viện âm thanh và trọng số mô hình.

Yêu cầu và chuẩn bị môi trường

Trước khi tạo ghi chú đầu tiên, hãy xác nhận máy tính của bạn đáp ứng các yêu cầu tối thiểu. CPU có thể đáp ứng được, nhưng GPU sẽ cho trải nghiệm tốt hơn đáng kể. Card đồ họa hỗ trợ CUDA hoặc Metal và ít nhất 6-8 GB VRAM Nó cho phép sử dụng các mô hình lớn hơn và thời gian suy luận hợp lý.

Hệ điều hành tương thích: Windows 10/11, macOS (ưu tiên Apple Silicon vì hiệu suất tốt) và các bản phân phối Linux phổ biến. Bạn sẽ cần Python 3.9–3.11Bạn sẽ cần một trình quản lý môi trường (Conda hoặc venv) và FFmpeg để mã hóa/giải mã âm thanh. Trên GPU NVIDIA, hãy cài đặt PyTorch với CUDA phù hợp; trên macOS với Apple Silicon, hãy cài đặt bản dựng MPS; trên Linux, hãy cài đặt bản dựng tương ứng với trình điều khiển của bạn.

Trọng số mô hình MusicGen được tải xuống khi bạn lần đầu gọi nó từ các thư viện tương ứng (chẳng hạn như Audiocraft của Meta). Nếu bạn muốn hoạt động ngoại tuyếnHãy tải xuống trước và cấu hình đường dẫn cục bộ để chương trình không cố gắng truy cập internet. Điều này rất quan trọng khi làm việc trong môi trường kín.

Về lưu trữ: mặc dù các công cụ như Firebase Storage được thiết kế để lưu trữ và truy xuất các tệp trên đám mây với xác thực mạnh mẽ và SDK, Mục tiêu của chúng tôi ở đây là không phụ thuộc vào những dịch vụ đóLưu các tệp WAV/MP3 của bạn vào các thư mục cục bộ và sử dụng tính năng kiểm soát phiên bản Git LFS nếu bạn cần theo dõi thay đổi trên các tệp nhị phân.

Cuối cùng, chuẩn bị đầu vào/đầu ra âm thanh. FFmpeg là điều cần thiết Để chuyển đổi sang định dạng chuẩn và để làm sạch hoặc cắt bớt các mẫu tham chiếu. Hãy kiểm tra xem ffmpeg có nằm trong PATH của bạn không và bạn có thể gọi nó từ bảng điều khiển.

Cài đặt từng bước trong môi trường biệt lập

Tôi đề xuất một quy trình làm việc tương thích với Windows, macOS và Linux bằng cách sử dụng Conda. Nếu bạn thích venv, hãy điều chỉnh các lệnh. theo người quản lý môi trường của bạn.

# 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

Nếu môi trường của bạn không cho phép cài đặt từ Git, bạn có thể sao chép kho lưu trữ và tạo bản cài đặt có thể chỉnh sửa. Phương pháp này giúp dễ dàng thiết lập các cam kết cụ thể để có thể tái tạo.

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

Kiểm tra xem mọi thứ có hoạt động trong CLI không

Một cách nhanh chóng để xác thực cài đặt là khởi chạy bản demo dòng lệnh có trong Audiocraft. Điều này xác nhận rằng trọng số đang được tải xuống và quá trình suy luận đang bắt đầu. đúng trong CPU/GPU của bạn.

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

Lần chạy đầu tiên có thể mất nhiều thời gian hơn vì phải tải xuống mô hình. Nếu bạn không muốn kết nối điTrước tiên, hãy tải xuống các điểm kiểm tra và đặt chúng vào thư mục bộ nhớ đệm được môi trường của bạn sử dụng (ví dụ: trong ~/.cache/torch hoặc thư mục do Audiocraft chỉ định) và tắt mạng.

Sử dụng Python: Tinh chỉnh

Để có quy trình làm việc nâng cao hơn, hãy gọi MusicGen từ Python. Tính năng này cho phép bạn thiết lập hạt giống, số lượng ứng viên và nhiệt độ. và làm việc với các bản nhạc được điều chỉnh theo giai điệu tham chiếu.

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')

Nếu bạn muốn tạo điều kiện bằng giai điệu, hãy sử dụng mô hình loại giai điệu và truyền đoạn tham chiếu của bạn. Chế độ này tôn trọng các đường nét giai điệu và diễn giải lại phong cách theo yêu cầu.

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')

Làm việc ngoại tuyến và quản lý mô hình

Để có quy trình làm việc cục bộ 100%, hãy tải xuống các điểm kiểm tra và cấu hình các biến môi trường hoặc tuyến đường để Audiocraft tìm thấy chúng. Giữ một bản kiểm kê các phiên bản và trọng lượng để có thể tái tạo và ngăn chặn việc tải xuống vô tình nếu bạn tắt mạng.

• Chọn kích thước mô hình theo VRAM của bạn: nhỏ sẽ tiêu thụ ít hơn và phản hồi nhanh hơn.
• Lưu bản sao lưu của trọng số trên ổ đĩa cục bộ hoặc ổ đĩa ngoài.
• Ghi lại cam kết của Audiocraft và bản dựng PyTorch mà bạn sử dụng.

Nếu bạn sử dụng nhiều máy, bạn có thể tạo một bản sao bên trong với các thư viện và trọng số của mình. luôn ở trên mạng cục bộ và không để lộ bất cứ thông tin gì ra internetTính năng này hữu ích cho các nhóm sản xuất có chính sách nghiêm ngặt.

Thực hành tốt nhất cho lời nhắc và tham số

Chất lượng của lời nhắc có tác động đáng kể. Nó mô tả nhạc cụ, nhịp độ, bầu không khí và các tham chiếu phong cách. Tránh các yêu cầu mâu thuẫn và giữ cho câu văn ngắn gọn nhưng giàu nội dung âm nhạc.

• Nhạc cụ: guitar acoustic, piano nhẹ nhàng, đàn dây nhẹ, trống lo-fi.
• Nhịp điệu và nhịp độ: 90 BPM, nghỉ giữa hiệp, có nhịp điệu rõ ràng.
• Không khí: điện ảnh, thân mật, u ám, xung quanh, vui vẻ.
• Sản xuất: âm vang tinh tế, độ nén vừa phải, độ bão hòa tương tự.

Về các tham số: top_k và top_p kiểm soát tính đa dạng; nhiệt độ điều chỉnh tính sáng tạo. Bắt đầu với các giá trị vừa phải và dần dần di chuyển cho đến khi bạn tìm được điểm phù hợp nhất với phong cách của mình.

Hiệu suất, độ trễ và chất lượng

Với CPU, quá trình suy luận có thể chậm, đặc biệt là trên các mô hình lớn hơn và thời lượng dài hơn. Trên GPU hiện đại, thời gian giảm đáng kể.Hãy xem xét những hướng dẫn sau:

• Bắt đầu với các đoạn clip dài 8–12 giây để lặp lại các ý tưởng.
• Tạo ra nhiều biến thể ngắn và nối các biến thể tốt nhất lại với nhau.
• Thực hiện upsampling hoặc hậu kỳ trong DAW của bạn để hoàn thiện kết quả.

Trên macOS có Apple Silicon, MPS cung cấp giải pháp trung gian giữa CPU và GPU chuyên dụng. Cập nhật lên phiên bản PyTorch gần đây để cải thiện hiệu suất và bộ nhớ.

Hậu kỳ và quy trình làm việc với DAW của bạn

Sau khi tạo xong tệp WAV, hãy nhập chúng vào DAW yêu thích của bạn. Cân bằng, nén, hồi âm và chỉnh sửa Chúng cho phép bạn chuyển đổi các đoạn clip đầy hứa hẹn thành các đoạn hoàn chỉnh. Nếu bạn cần tách âm thanh gốc hoặc nhạc cụ, hãy sử dụng các công cụ tách âm thanh gốc để kết hợp và trộn lại.

Làm việc 100% tại địa phương không ngăn cản sự cộng tác: chỉ cần chia sẻ các tệp cuối cùng thông qua các kênh riêng tư mà bạn ưa thích. Không cần phải xuất bản hoặc đồng bộ hóa với các dịch vụ đám mây nếu chính sách bảo mật của bạn không khuyến khích điều đó.

Các vấn đề thường gặp và cách giải quyết

Lỗi cài đặt: phiên bản không tương thích của Kim tự tháp hoặc CUDA thường là nguyên nhân. Xác minh rằng bản dựng đèn pin phù hợp với trình điều khiển của bạn và hệ thống. Nếu bạn đang sử dụng Apple Silicon, hãy đảm bảo bạn không cài đặt bánh xe chỉ dành cho x86.

Tải xuống bị chặn: Nếu bạn không muốn thiết bị của mình kết nối với Internet, Đặt trọng lượng vào bộ nhớ đệm theo yêu cầu của Audiocraft và vô hiệu hóa mọi cuộc gọi bên ngoài. Kiểm tra quyền đọc trên các thư mục.

Âm thanh bị hỏng hoặc im lặng: hãy kiểm tra tốc độ lấy mẫu và định dạng. Chuyển đổi phông chữ của bạn bằng ffmpeg và duy trì tần số chung (ví dụ: 32 hoặc 44.1 kHz) để tránh hiện tượng nhiễu.

Hiệu suất kém: làm giảm kích thước mô hình hoặc thời lượng clip, Đóng các tiến trình sử dụng VRAM và tăng dần độ phức tạp khi bạn thấy có khoảng trống.

Các vấn đề cấp phép và sử dụng có trách nhiệm

Tham khảo giấy phép MusicGen và bất kỳ tập dữ liệu nào bạn sử dụng để tham khảo. Việc tạo nội dung cục bộ không có nghĩa là bạn được miễn tuân thủ luật bản quyền.Tránh những lời nhắc bắt chước trực tiếp các tác phẩm hoặc nghệ sĩ được bảo hộ và hãy chọn những phong cách và thể loại chung.

So sánh khái niệm: đám mây so với cục bộ

Đối với các nhóm phát triển ứng dụng, các dịch vụ như Firebase Storage cung cấp SDK có tính năng xác thực và quản lý tệp âm thanh, hình ảnh và video, cũng như cơ sở dữ liệu thời gian thực cho văn bản. Hệ sinh thái này lý tưởng khi bạn cần đồng bộ hóa người dùng và nội dung.Ngược lại, đối với quy trình sáng tạo riêng tư với MusicGen, chế độ cục bộ sẽ tránh được độ trễ, hạn ngạch và lộ dữ liệu.

Hãy coi nó như hai kênh riêng biệt. Nếu bạn muốn xuất bản, chia sẻ hoặc tích hợp kết quả vào ứng dụng di động, một nền tảng đám mây sẽ rất hữu ích. Nếu mục tiêu của bạn là tạo nguyên mẫu và sáng tạo mà không cần tải lên bất cứ thứ gìTập trung vào môi trường, cân nặng và đĩa đệm của bạn.

Cách sử dụng MusicGen của Meta tại địa phương: Tài nguyên và cộng đồng

Các diễn đàn và subreddit dành riêng cho các công cụ tạo sinh là một chỉ báo tốt về những phát triển và kỹ thuật mới. Đặc biệt, có những cộng đồng không chính thức ủng hộ các dự án nguồn mở. nơi bạn có thể xuất bản tác phẩm nghệ thuật, đặt câu hỏi, bắt đầu tranh luận, đóng góp công nghệ hoặc chỉ đơn giản là duyệtCộng đồng mở ra những cánh cửa mà tài liệu chính thức không phải lúc nào cũng đề cập đến.

Bạn cũng sẽ tìm thấy các đề xuất và tài liệu kỹ thuật trong kho lưu trữ học thuật và trang web của trường đại học, đôi khi ở dạng PDF có thể tải xuống. Sử dụng chúng như nguồn cảm hứng về phương pháp luậnNhưng hãy tập trung thực tế vào các luồng và phụ thuộc âm thanh thực tế để MusicGen chạy mượt mà trên máy của bạn.

Với tất cả những điều trên, giờ đây bạn đã hiểu rõ cách thiết lập môi trường, tạo ra những tác phẩm đầu tiên và cải thiện kết quả mà không tiết lộ tài liệu của mình cho bên thứ ba. Sự kết hợp giữa thiết lập địa phương tốt, lời nhắc cẩn thận và một liều hậu kỳ Nó sẽ mang đến cho bạn một luồng sáng tạo mạnh mẽ, hoàn toàn nằm trong tầm kiểm soát của bạn. Giờ thì bạn đã biết rồi đấy. Cách sử dụng MusicGen của Meta tại địa phương.