模型微调全流程指南
数据准备要求：
- 基础数据集：
- 音频文件：建议WAV格式，单声道/立体声均可，时长建议10-30秒/段
- 文本标注：每段音频对应.txt文件，描述音乐特征（如”急促的电子鼓点，带有未来感”）
- 可选结构文件：可提供MIDI或JSON格式的和弦进行标注
- 推荐数据量：微调基础模型至少需要100小时音频数据，专业场景建议500+小时
- 数据预处理：框架内置音频切片工具，可自动标准化采样率和声道
微调执行流程：
- 配置训练参数（batch_size、学习率等）于config/finetune.yaml文件
- 启动训练任务：
python finetune.py --data ./custom_dataset --output ./checkpoints - 监控训练过程（默认启用TensorBoard日志）
关键技术细节：
- 支持迁移学习：可基于官方预训练的music-xlm-large模型进行微调
- 混合精度策略：通过
--amp_level O2参数平衡训练速度与精度 - 分布式训练：支持多GPU数据并行，需设置
--distributed_backend nccl
微调完成后，使用convert_checkpoint.py脚本可将训练结果转换为推理专用格式。
本答案来源于文章《InspireMusic：阿里开源的统一音乐、歌曲和音频生成框架》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何使用InspireMusic进行模型微调？需要准备哪些数据？
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