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[audio.cpp] C++/GGML MiniMax-Music3. Fits comfortably within 16 GB VRAM and supports CUDA, Vulkan, Metal, and AMD GPUs. Demo included.

Abierto
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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
cpp

Línea de trabajo

Comienza revisando la descripción de la implementación de audio.cpp/GGML del issue y el material de demostración enlazado de 60s y 180s. El issue no indica archivos, pruebas, un punto de entrada ni un cambio solicitado, por lo que sería necesario pedir aclaraciones antes de que el trabajo pueda considerarse completo.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Repo: https://github.com/0xShug0/audio.cpp

Measured on an RTX 5090 with CUDA using a 30-second lyric generation request, 30 flow steps, flow guidance scale 1.7, AR guidance scale 1.5, and top-k 50. Peak VRAM is the observed nvidia-smi process peak during a warmup-plus-measured-request run.

Component mix Language model RVQ depth decoder Flow transformer RTF Speed Peak VRAM
Default Q4/Q8/Q4 q4_0 q8_0 q4_0 0.738 1.35x faster realtime 9.8 GiB
Q8 q8_0 q8_0 q8_0 0.832 1.20x faster realtime 13.4 GiB
BF16 bf16 bf16 bf16 1.389 0.72x realtime 19.4 GiB

60s and 180s (target duration) end to end demo, using the features/pop prompt from official demo

https://github.com/user-attachments/assets/4ecd1de8-fffd-4413-93e3-567eacc43843

Lenguaje dominante
Sin datos de lenguaje
Estrellas
917
Forks
85
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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