دليل النشر المحلي

تثبيت HeartMuLa

شغّل مولد الموسيقى بالذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر على جهازك الخاص

24GB VRAMRTX 3090+Apache 2.0~12GB

متطلبات النظام

المكوّن	الحد الأدنى	الموصى به	ملاحظات
GPU	16GB VRAM (FP16 quantized)	24GB+ VRAM	NVIDIA GPU required (CUDA support)
RAM	32GB	64GB	More RAM helps with larger batches
Storage	20GB free space	50GB+ SSD	Model weights ~12GB, plus audio cache
OS	Linux / Windows 10+	Ubuntu 22.04 / Windows 11	macOS not supported (no CUDA)
Python	3.10	3.10 - 3.11	PyTorch 2.0+ required
CUDA	11.8	12.1+	cuDNN 8.6+ recommended

وحدات GPU المدعومة

الأمثل (24GB+ VRAM)

NVIDIA A100 80GB80GB VRAM

NVIDIA A100 40GB40GB VRAM

NVIDIA H10080GB VRAM

RTX 409024GB VRAM

RTX 309024GB VRAM

RTX 3090 Ti24GB VRAM

RTX A600048GB VRAM

RTX A500024GB VRAM

RTX 5000 Ada32GB VRAM

الموصى به (16-24GB)

RTX 408016GB VRAM

RTX 4070 Ti Super16GB VRAM

RTX A450020GB VRAM

الحد الأدنى (16GB مع التكميم)

RTX 4080 Super16GB VRAM

RTX 4070 Ti16GB VRAM

خدمات GPU السحابية

ليس لديك GPU قوية؟ استأجر واحدة من هذه الموفرين

موصى به

RunPod

GPU cloud platform with easy deployment and competitive pricing

السعر:$0.39 - $1.99/hr

الميزات:

RTX 4090 and A100 available
Pre-built templates
Persistent storage
Serverless option

زيارة الموقع

Vast.ai

Marketplace for GPU rentals with lowest prices

السعر:$0.20 - $2.00/hr

الميزات:

Bid-based pricing
Wide GPU selection
Docker support
Community instances

زيارة الموقع

Lambda Labs

ML-focused cloud with high-end GPUs

السعر:$0.50 - $2.49/hr

الميزات:

H100 and A100 available
Pre-installed ML stack
On-demand and reserved
Enterprise support

زيارة الموقع

Google Colab

Free tier available, good for testing

السعر:Free - $49.99/mo

الميزات:

Free T4 GPU tier
Jupyter notebook
Google Drive integration
A100 on Pro+ plan

زيارة الموقع

Paperspace

Developer-friendly GPU cloud platform

السعر:$0.45 - $3.09/hr

الميزات:

Gradient notebooks
A100 available
Persistent storage
Team collaboration

زيارة الموقع

طرق التثبيت

ComfyUI Workflow

سهل

Visual node-based interface for music generation

الخطوات:

1Install ComfyUI following its official guide
2Install the community HeartMuLa custom node (benjiyaya/HeartMuLa_ComfyUI)
3Download HeartMuLa model from Hugging Face
4Place model in ComfyUI/models/heartmula/
5Load the example workflow and start creating

الأوامر:

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/benjiyaya/HeartMuLa_ComfyUI
pip install -r HeartMuLa_ComfyUI/requirements.txt

التحميل من Hugging Face

احصل على أوزان نموذج HeartMuLa 3B مباشرة من Hugging Face. رخصة Apache 2.0 للاستخدام التجاري.

الأسئلة الشائعة

ما هي متطلبات وحدة معالجة الرسومات لـ HeartMuLa؟

لا تحدد وثائق HeartMuLa الرسمية متطلبًا ثابتًا لذاكرة VRAM. إذا نفدت ذاكرة وحدة معالجة رسومات واحدة، يمكنك تقسيم النموذج والترميز على عدة وحدات معالجة رسومات أو تفعيل التحميل الكسول.

هل يعمل HeartMuLa على Mac مع Apple Silicon؟

حالياً لا. يتطلب HeartMuLa CUDA (GPU من NVIDIA). macOS مع Apple Silicon غير مدعوم حتى الآن.

كم من الوقت يستغرق إنشاء أغنية؟

على RTX 4090، تستغرق أغنية مدتها 3 دقائق حوالي 2-3 دقائق. يتناسب وقت الإنشاء مع المدة.

هل يمكنني استخدام الموسيقى المُنشأة تجارياً؟

نعم! HeartMuLa مرخص بموجب Apache 2.0. تمتلك جميع الحقوق على الموسيقى التي تنشئها.

هل تحتاج مساعدة للبدء؟

جرّب HeartMuLa عبر الإنترنت أولاً، أو تصفح علامات الأنماط لاكتشاف الإمكانيات.