Songcomposer Sft

🚀 SongComposer

SongComposer は、歌の生成における歌詞とメロディの作曲を目的とした、InternLM2 に基づく大規模言語モデル（LLM）です。このモデルは、歌の生成に関する新しいアプローチを提供し、様々なシチュエーションでの歌の創作を支援します。

🚀 クイックスタート

SongComposerシリーズは2つのバージョンでリリースされています。

• SongComposer_pretrain: InternLM2をLLMの初期化として事前学習されたSongComposerで、歌詞とメロディに関する基本的な知識を獲得しています。
• SongComposer_sft: 歌詞からメロディ、メロディから歌詞、歌の続き、テキストから歌などの命令に従った歌の生成のために微調整されたSongComposerです。

💻 使用例

基本的な使用法

Transformersを使用してSongComposer_sftモデルをロードするには、以下のコードを使用します。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
ckpt_path = "Mar2Ding/songcomposer_sft"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(ckpt_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(ckpt_path, trust_remote_code=True).cuda().half()
prompt = 'Create a song on brave and sacrificing with a rapid pace.'
model.inference(prompt, tokenizer)

高度な使用法

このコードは、Transformersを通じてSongComposer_sftモデルをロードする方法を示しています。特定のテーマやペースを持った歌を生成するために使用できます。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
ckpt_path = "Mar2Ding/songcomposer_sft"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(ckpt_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(ckpt_path, trust_remote_code=True).cuda().half()
prompt = 'Create a song on brave and sacrificing with a rapid pace.'
model.inference(prompt, tokenizer)

📄 ライセンス

コードはApache-2.0ライセンスの下で公開されており、モデルの重みは学術研究用に完全にオープンであり、無料での商用利用も許可されています。