Spaces:
Runtime error
Runtime error
| import spaces | |
| import gradio as gr | |
| import torchaudio | |
| from audiocraft.models import MusicGen | |
| from audiocraft.data.audio import audio_write | |
| import logging | |
| import os | |
| import uuid | |
| from torch.cuda.amp import autocast | |
| import torch | |
| # Configura el logging | |
| logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') | |
| # Cargar el modelo globalmente solo una vez | |
| logging.info("Iniciando y cargando el modelo preentrenado.") | |
| model = None | |
| def cargar_modelo(): | |
| global model | |
| if model is None: | |
| logging.info("Cargando MusicGen por primera vez.") | |
| model = MusicGen.get_pretrained('nateraw/musicgen-songstarter-v0.2') | |
| logging.info("Modelo cargado exitosamente.") | |
| else: | |
| logging.info("El modelo ya ha sido cargado anteriormente, reutilizando.") | |
| # Llamar a la función para cargar el modelo inmediatamente al inicio del script | |
| cargar_modelo() | |
| def generar_musica(descripcion, melodia_audio, duracion): | |
| # Limpiar la caché de la GPU antes de generar | |
| torch.cuda.empty_cache() | |
| torch.cuda.synchronize() | |
| with autocast(): | |
| logging.info("Iniciando la generación de música.") | |
| model.set_generation_params(duration=duracion) | |
| if descripcion: | |
| descripcion = [descripcion] | |
| if melodia_audio: | |
| logging.info(f"Cargando la melodía de audio desde: {melodia_audio}") | |
| melodia, sr = torchaudio.load(melodia_audio) | |
| logging.info("Generando música con descripción y melodía.") | |
| wav = model.generate_with_chroma(descripcion, melodia[None], sr) | |
| else: | |
| logging.info("Generando música solo con descripción.") | |
| wav = model.generate(descripcion) | |
| else: | |
| logging.info("Generando música de manera incondicional.") | |
| wav = model.generate_unconditional(1) | |
| filename = f'{str(uuid.uuid4())}.wav' | |
| logging.info(f"Guardando la música generada con el nombre: {filename}") | |
| path = audio_write(filename, wav[0].cpu().to(torch.float32), model.sample_rate, strategy="loudness", loudness_compressor=True) | |
| print("Música guardada en", path, ".") | |
| # Verifica la forma del tensor de audio generado y si fue guardado correctamente | |
| logging.info(f"La forma del tensor de audio generado: {wav[0].shape}") | |
| logging.info("Música generada y guardada con éxito.") | |
| if not os.path.exists(path): | |
| raise ValueError(f'No se pudo guardar el audio en {path}') | |
| return path | |
| # Definir la interfaz Gradio | |
| descripcion = gr.Textbox(label="Descripción", placeholder="acústico, guitarra, melodía, trap, re menor, 90 bpm") | |
| melodia_audio = gr.Audio(label="Melodía de audio (opcional)", type="filepath") | |
| duracion = gr.Slider(label="Duración (segundos)", minimum=10, maximum=600, step=10, value=30) # Máximo 10 minutos (600 segundos) | |
| output_path = gr.Audio(label="Música generada", type="filepath") | |
| # Iniciar la aplicación en el puerto 7860 | |
| gr.Interface( | |
| fn=generar_musica, | |
| inputs=[descripcion, melodia_audio, duracion], | |
| outputs=output_path, | |
| title="Generador de Música", | |
| description="Genera música utilizando el modelo MusicGen.", | |
| ).launch(server_port=7860) | |