ローカルデプロイガイド

HeartMuLa インストール

オープンソース AI 音楽ジェネレーターを自分のハードウェアで実行

24GB VRAMRTX 3090+Apache 2.0~12GB

システム要件

コンポーネント	最小	推奨	備考
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

大きな GPU がない？オンラインで曲を作ろう

曲のイメージを伝えれば、約 1〜2 分でボーカル入りの曲が聴けます。インストール不要、最初の1曲は無料です。

Web アプリは、このオープンソース版とは別のホスト型モデルで動いています。

対応 GPU

最適 (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

推奨 (16-24GB)

RTX 408016GB VRAM

RTX 4070 Ti Super16GB VRAM

RTX A450020GB VRAM

最小 (16GB 量子化)

RTX 4080 Super16GB VRAM

RTX 4070 Ti16GB VRAM

クラウド GPU サービス

強力な GPU がない場合、これらのクラウドプロバイダーからレンタル

RunPod

GPU cloud platform with easy deployment and competitive pricing

価格:$0.39 - $1.99/hr

機能:

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

サイトを見る

Vast.ai

Marketplace for GPU rentals with lowest prices

価格:$0.20 - $2.00/hr

機能:

Bid-based pricing
Wide GPU selection
Docker support
Community instances

サイトを見る

Lambda Labs

ML-focused cloud with high-end GPUs

価格:$0.50 - $2.49/hr

機能:

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

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Google Colab

Free tier available, good for testing

価格:Free - $49.99/mo

機能:

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

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Paperspace

Developer-friendly GPU cloud platform

価格:$0.45 - $3.09/hr

機能:

Gradient notebooks
A100 available
Persistent storage
Team collaboration

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インストール方法

ComfyUI Workflow

簡単

Visual node-based interface for music generation

手順:

1Install ComfyUI following official guide
2Install HeartMuLa custom nodes from ComfyUI Manager
3Download HeartMuLa model from Hugging Face
4Place model in ComfyUI/models/heartmula/
5Load the example workflow and start creating

コマンド:

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/m-a-p/ComfyUI-HeartMuLa
pip install -r ComfyUI-HeartMuLa/requirements.txt

Python Package

中級

Direct Python API for programmatic access

手順:

1Create a virtual environment
2Install PyTorch with CUDA support
3Install HeartMuLa from pip
4Download model weights
5Run inference script

コマンド:

python -m venv heartmula-env
source heartmula-env/bin/activate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install heartmula
heartmula download --model 3b

Docker Container

上級

Containerized deployment for production use

手順:

1Install Docker and NVIDIA Container Toolkit
2Pull the official HeartMuLa Docker image
3Run container with GPU access
4Access the web UI or API endpoint

コマンド:

docker pull heartmula/heartmula:latest
docker run --gpus all -p 7860:7860 heartmula/heartmula:latest

Hugging Face からダウンロード

Hugging Face から HeartMuLa 3B モデルを直接取得。Apache 2.0 ライセンスで商用利用可能。

よくある質問

24GB 未満の VRAM で HeartMuLa を実行できますか？

はい、FP16 量子化を使用すれば、RTX 4080 などの 16GB VRAM GPU で実行できます。品質が若干低下する可能性があります。

HeartMuLa は Mac の Apple Silicon で動作しますか？

現在はサポートしていません。HeartMuLa には CUDA（NVIDIA GPU）が必要です。Apple Silicon の macOS はまだサポートされていません。

曲の生成にどのくらい時間がかかりますか？

RTX 4090 では、3 分の曲の生成に約 2-3 分かかります。生成時間は曲の長さに比例します。

生成した音楽を商用利用できますか？

はい。オープンソースの HeartMuLa モデルは商用利用を認める Apache 2.0 ライセンスで、ご自身のハードウェアで生成した音楽に制限は設けていません。ただし、AI 生成音楽はどの国でも著作権登録できるとは限りません。Web アプリで作った曲はプランのルールに従います（商用利用は Pro と Business）。

始め方のヘルプが必要ですか？

まずオンラインで HeartMuLa を試すか、スタイルタグを参照して可能性を探ってください。