Real-time Deep Learning Model Fine-tuning

Brad Mehldau 스타일의 재즈 피아노를 생성하는 딥러닝 모델 파인튜닝 프로젝트

🎹 세 가지 접근 방식

1. QLoRA Fine-tuning (PyTorch) ⭐ Phase 1 (현재)

빠른 실험 및 학습

• 메모리 효율적 (8GB GPU)
• PyTorch 생태계
• 빠른 프로토타이핑

2. Magenta RealTime (JAX) 🚀 Phase 2 (미래)

진짜 실시간 음악 생성

• 실시간 스트리밍 (RTF ≥ 1×)
• Text/Audio prompts
• Live audio injection
• Colab TPU (무료) 또는 40GB GPU

3. Magenta Music Transformer (TensorFlow)

전통적 접근

• 높은 품질
• 오프라인 생성

빠른 시작

옵션 A: QLoRA (추천 ⭐)

메모리 효율적이고 빠른 학습을 원한다면 QLoRA를 사용하세요.

# 1. 환경 설정
python3 -m venv qlora-env
source qlora-env/bin/activate
pip install -r requirements-qlora.txt

# 2. MIDI 파일 준비
mkdir -p data/raw_midi
# Brad Mehldau MIDI 파일 30개를 data/raw_midi/에 복사

# 3. QLoRA 파인튜닝 (2-8시간)
python scripts/train_qlora.py --config configs/qlora_config.yaml

# 4. 음악 생성
python scripts/generate_qlora.py \
  --checkpoint models/finetuned/qlora_brad_mehldau \
  --output output/brad_style.mid \
  --num_samples 5

상세 가이드: QUICKSTART_QLORA.md | QLORA_GUIDE.md

---

옵션 B: Magenta Music Transformer

전통적인 방식으로 높은 품질을 원한다면 Magenta를 사용하세요.

# 1. 환경 설정
python3 -m venv magenta-env
source magenta-env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 2. MIDI 파일 준비
# data/raw_midi/에 Brad Mehldau MIDI 파일 30개 추가

# 3. 데이터 전처리
python scripts/preprocess.py

# 4. 모델 학습
python scripts/train.py

# 5. 음악 생성
python scripts/generate.py

상세 가이드: MAGENTA_FINETUNING_GUIDE.md

---

옵션 C: Magenta RealTime (Phase 2 🚀)

진짜 실시간 음악 생성 - 추후 통합 예정

# Colab TPU에서 실험
# 1. Colab 노트북 열기
https://colab.research.google.com/github/magenta/magenta-realtime/blob/main/notebooks/Magenta_RT_Demo.ipynb

# 2. Brad Mehldau 오디오로 파인튜닝
# (공식 파인튜닝 노트북 참조)

# 3. 실시간 생성
# Text/Audio prompts로 스타일 제어
# Live audio injection으로 상호작용

통합 로드맵: MAGENTA_RT_ROADMAP.md

주요 리소스:

• GitHub
• HuggingFace Model
• Research Paper

프로젝트 구조

.
├── configs/
│   └── qlora_config.yaml          # QLoRA 설정 파일
├── data/
│   └── raw_midi/                  # Brad Mehldau 원본 MIDI 파일 (30개+)
├── models/
│   └── finetuned/
│       ├── qlora_brad_mehldau/    # QLoRA 파인튜닝 (Phase 1)
│       └── magenta_rt/            # Magenta RT 파인튜닝 (Phase 2)
├── scripts/
│   ├── train_qlora.py             # QLoRA 학습 ⭐
│   ├── generate_qlora.py          # QLoRA 생성 ⭐
│   └── generate_sample_midi.py    # 샘플 MIDI 생성
├── notebooks/
│   └── Magenta_RT_Demo.ipynb      # Colab 데모 (복사본)
├── output/                        # 생성된 MIDI/오디오 파일
├── QLORA_GUIDE.md                 # QLoRA 상세 가이드
├── QUICKSTART_QLORA.md            # QLoRA 빠른 시작
└── MAGENTA_RT_ROADMAP.md          # Magenta RT 통합 로드맵

요구사항

Phase 1: QLoRA (현재)

• Python 3.8+
• PyTorch 2.1.0+
• CUDA 11.8+ (NVIDIA GPU 8GB+ 권장)
• HuggingFace Transformers, PEFT, bitsandbytes

Phase 2: Magenta RealTime (미래)

• Python 3.12
• JAX
• Colab TPU (무료) 또는 40GB GPU (A100, A6000)
• Linux (로컬 배포 시)

옵션: Magenta Music Transformer

• Python 3.8+
• TensorFlow 2.11.0
• Magenta 2.1.4
• CUDA (GPU 16GB+ 권장)

개발 로드맵

✅ Phase 1: QLoRA 기반 프로토타이핑 (완료)

• QLoRA 학습 파이프라인
• MIDI 토크나이저
• 생성 스크립트
• 문서화

🚧 Phase 1.5: 데이터 수집 및 실험 (진행중)

• Brad Mehldau MIDI 데이터 수집 (30-50개)
• QLoRA 모델 학습
• 생성 품질 평가

🔮 Phase 2: Magenta RealTime 통합 (예정)

• Colab TPU 파인튜닝 실험
• Brad Mehldau 스타일 임베딩
• 실시간 생성 시스템
• 웹 인터페이스

상세 로드맵: MAGENTA_RT_ROADMAP.md

라이센스

학습 및 연구 목적으로만 사용