/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
29 янв 2024

musiclang-chord-v2-4k

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Генеративная GPT-2 модель MusicLang для создания и продолжения аккордовых прогрессий в формате MusicLang.

344скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены7 фев 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MusicLang Chord Predictor — генеративная модель от MusicLang для создания и продолжения последовательностей аккордов в формате MusicLang. Она позволяет сгенерировать прогрессию заданной длины с нуля или продолжить её по промпту. Модель основана на GPT-2 и предназначена для работы через пакет musiclang-predict; в репозитории хранятся веса safetensors.

Модель подходит для музыкальных экспериментов, набросков гармонии и генерации аккордовых прогрессий для дальнейшей работы в MusicLang. Указанное в метаданных контекстное окно — 512 токенов. Лицензия разрешает бесплатное использование в исследовательских и open-source целях с указанием авторства Флориана Гардина и MusicLang; для коммерческого применения нужно согласовать условия с разработчиками.

Сценарии применения

  • генерация аккордовой прогрессии заданной длины
  • продолжение музыкальной последовательности аккордов по промпту
  • создание гармонических набросков для музыкальной композиции

Ограничения

Модель генерирует последовательности в формате MusicLang и рассчитана на использование через пакет musiclang-predict. Коммерческое использование требует отдельного согласования лицензии.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MusicLang Chord Predictor model

MusicLang logo

MusicLang Chord Predictor is a model for creating original chord scale progressions in the musiclang format with generative AI model.

It can be used for different use cases :

  • Predict a chord progression from scratch (a fixed number of chords)
  • Continue a chord progression (using a MusicLang prompt)

If you are only looking to generate chord progressions in an easily readable format, consider using our text chord predictor

To make the prediction we have an inference package available here : MusicLang Predict which is based on the musiclang language : MusicLang.

Installation

Install the musiclang-predict package with pip :

pip install musiclang-predict

How to use ?

  1. Generate a 4 chords progression in few lines :
from musiclang_predict import predict_chords, MusicLangTokenizer
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from musiclang.library import *

# Load model and tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('musiclang/musiclang-chord-v2-4k')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('musiclang/musiclang-chord-v2-4k')
soundtrack = predict_chords(model, tokenizer, nb_chords=4, temperature=1.0)

# Give the chord a simple voicing (closed position chord)
soundtrack = soundtrack(b0, b1, b2, b3)

# Save it to midi
soundtrack.to_midi('song.mid', tempo=120, time_signature=(4, 4))
  1. Use a prompt
from musiclang_predict import predict_chords, MusicLangTokenizer
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from musiclang.library import *

prompt = (I % I.M) + (V % I.M)['6'].o(-1)

# Load model and tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('musiclang/musiclang-chord-v2-4k')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('musiclang/musiclang-chord-v2-4k')
soundtrack = predict_chords(model, tokenizer, nb_chords=4, prompt=prompt)

# Give the chord a simple voicing (closed position chord)
soundtrack = soundtrack(b0, b1, b2, b3)

# Save it to midi
soundtrack.to_midi('song.mid', tempo=120, time_signature=(4, 4))

Contact us

If you want to help shape the future of open source music generation, please contact us

License

This model is free to use for research and open source purpose only. Please credit me (Florian GARDIN) and musiclang if you do so.

If you would like to use this in a commercial product please contact us to discuss licensing terms and potential integration in your product. I am looking forward to hearing about your project !

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
adc0671

0 моделей