前言

MusicGen模型是由Meta公司开发的开源音乐生成模型，而MusicGPT是GitHub上的一个开源项目。MusicGPT将MusicGen模型和使用方法封装在一起，提供友好的用户界面（webui）、快速部署、GPU加速、推理速度优化等功能，为本地音乐生成提供了简单的入门方案。

实际上这个仓库相对有些过时，musicgen模型早已更新v2，支持立体声音乐生成；而这个项目仍使用初代模型，只能生成最大30s的单声道音乐，且不支持melody模型。不过对于中端消费级计算机来说仍然是不错的入门选择。

项目

仓库地址：https://github.com/gabotechs/MusicGPT

Release下载地址：https://github.com/gabotechs/MusicGPT/releases

本文基于Windows，直接下载musicgpt-x86_64-pc-windows-msvc.exe即可。

运行前准备

MusicGPT支持两种运行方式：CPU和GPU。

• 如果你拥有一块显存6G以上的NVIDIA显卡，在下载CUDA、cuDNN并做好配置后可以使用GPU运行，生成速度会相对较快。
• 否则，你可以使用CPU来运行。实际速度并不会慢太多，但需要更多的内存。

CPU运行配置：
CPU：推荐桌面端i7-9700、移动端i7-11800H或更强的处理器
内存：至少16G，建议32G；推荐DDR4-3200或更高速率
硬盘：在C盘需预留3-20GB空间（取决于运行的模型），推荐固态硬盘
网络：国际互联网连接

GPU运行配置：
显卡：支持CUDA 12的NVIDIA GPU，建议3060及以上显卡
内存：建议不少于8G
硬盘：在C盘需预留3-20GB空间（取决于运行的模型），推荐固态硬盘
网络：国际互联网连接

由于模型会在初次运行时自动下载，因此需要稳定（最好是高速）的国际互联网连接。

• small模型约需下载2GB数据，medium模型约7.5GB。

开始使用

下载程序后，放在一个特定文件夹中，可以直接双击运行。
不带任何参数启动时，会默认下载/使用small模型，并采用CPU运行。

程序下载的模型位置：%APPDATA%\gabotechs\musicgpt\data\v1
其他数据位置：%APPDATA%\gabotechs\musicgpt\data

运行成功后，将主程序重命名为musicgpt.exe或其他方便的名字，随后编写批处理脚本方便后续使用。如果希望直接以想要的模型开始，也可以先写脚本再启动。

脚本示例1：使用GPU运行small模型

@echo off
musicgpt.exe --gpu
pause
exit

脚本示例2：使用GPU运行medium模型

@echo off
musicgpt.exe --gpu --model medium
pause
exit

启动成功后，网页会自动打开，直接在界面中进行对话即可。这也是这个项目的一大特色功能，即提供了类似chatGPT的聊天界面来生成音乐。发送你要生成的提示词即可生成。

程序在运行后无法切换模型，如果要切换则必须重新以不同的参数启动软件。

解决GPU问题

在初次运行时出现的错误一般是网络导致的，考虑使用代理服务器。

我个人遇到最大的问题是GPU运行错误。CPU模式下运行正常，但加入--gpu参数后程序报错。
典型的错误信息包含以下内容：

... D:\a\_work\1\s\onnxruntime\core\session\provider_bridge_ort.cc:1426 onnxruntime::ProviderLibrary::Get [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : LoadLibrary failed with error 126 "" when trying to load...
No GPU accelerator...

（因为这篇文章是一段时间之后写的了，部分内容是靠回忆写的，但大体的含义是一样的）

遇到这个信息说明硬件加速的环境配置有问题。我在网上查询了很长时间，最终在NVIDIA开发者论坛中找到了最终解决方案。但在此之间，请先进行健全性检查：

1. 在cmd中运行nvcc --version，检查cuda是否安装、配置正确，以及是否为正确的版本（需要12以上）；如果版本不正确则重新安装新版本，如果无法执行命令则环境变量没有配置好，请参考网上的cuda安装教程来配置环境变量。
2. 参照网上的教程安装cuDNN，这一步非常关键，MusicGPT采用的onnx硬件加速是需要cuDNN的，因此不安装或版本有误都会导致运行错误。

如果经过以上两个步骤仍然无法解决，则请出最终杀手：依赖项检查。

1. 在GitHub下载Dependencies：https://github.com/lucasg/Dependencies
2. 解压程序，运行DependenciesGui.exe
3. 找到报错信息中后面的dll文件路径，通常位于%APPDATA%\gabotechs\musicgpt\data\dynlibs\1.20.1\onnxruntime-win-x64-gpu-1.20.1\lib\onnxruntime_providers_cuda.dll
4. 将这个dll文件拖进刚才的DependenciesGui.exe窗口中，看左边列表中是否有缺失的依赖库（如图就缺失了一个，原因是电脑中安装的cuDNN版本是8，而程序需要9）
5. 根据缺失的信息可以上网搜索如何解决，将对应的文件补全后程序应该可以正常运行。