SAM-Audio: когда хочется сегментировать звук, а не жизнь
Вы скачали SAM-Audio с GitHub, предвкушая, как будете резать аудио на семплы нейросетью. А вместо этого получили ошибку совместимости torch, сломанные зависимости и требование 8 ГБ VRAM. Знакомо? Тогда этот CLI-интерфейс - ваш спаситель.
Что это за зверь и зачем он нужен
Автор на GitHub собрал все костыли для SAM-Audio в один скрипт. Инструмент качает модель автоматически, настраивает зависимости под вашу систему и включает режим экономии VRAM. Вместо 8 ГБ теперь хватает 4-6 ГБ. Вместо часов танцев с pip - пять минут.
Не путайте с SAM-2 от Meta. Это отдельная модель для аудио, и она жрет память как не в себя.
1Ставим Python и готовим систему
Сначала убедитесь, что у вас Python 3.8 или выше. Если нет - поставьте. Потом клонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/username/sam-audio-cli.git
cd sam-audio-cliСоздайте виртуальное окружение. Это не обязательно, но сэкономит вам кучу нервов:
python -m venv venv
source venv/bin/activate # для Linux/Mac
venv\Scripts\activate # для Windows2Устанавливаем зависимости без головной боли
Вот здесь обычная установка ломается. Разработчики SAM-Audio зафиксировали версии библиотек, которые могут конфликтовать с вашим железом. CLI-интерфейс решает это:
pip install -r requirements.txt --no-deps # флаг --no-deps игнорирует зависимости зависимостей
pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # для CUDA 11.83Качаем модель и включаем режим экономии
Модель весит около 2 ГБ. CLI сам скачает ее в папку `checkpoints`. Чтобы сэкономить VRAM, запускайте с флагом `--low-vram`:
python sam_audio_cli.py --input audio.wav --low-vramЭто задействует gradient checkpointing и mixed precision. На практике - снижает потребление памяти с 8 ГБ до 4-6 ГБ.
Если у вас всего 4 ГБ VRAM, попробуйте еще уменьшить batch size: `--batch-size 1`. Но готовьтесь к падению скорости.
Чем этот CLI лучше ручной установки
Ручная установка SAM-Audio - это как собрать Ikea мебель без инструкции. Вы качаете модель отдельно, ставите зависимости вручную, потом ищете, почему torch не видит CUDA. CLI делает все за вас:
- Автозагрузка модели с резервных зеркал
- Проверка совместимости версий PyTorch и CUDA
- Автоматическое включение оптимизаций памяти
- Логирование ошибок в человекочитаемом виде
Альтернативы? Можно использовать облачные сервисы, но тогда прощай, приватность. Или писать свои скрипты, но зачем, если уже есть готовое?
Для сравнения, запуск больших LLM локально тоже требует оптимизации памяти. Если вы сталкивались с ошибками выделения памяти, вам пригодится гайд по избежанию ошибок при запуске LLM.
Что можно делать с SAM-Audio на слабом железе
Сегментация аудио на говорящих, выделение инструментов, разделение вокала и аккомпанемента. Все это теперь доступно на видеокарте с 4 ГБ памяти.
Пример команды для обработки папки с аудиофайлами:
python sam_audio_cli.py --input-dir ./audio_samples --output-dir ./segmented --low-vram --batch-size 2Инструмент создаст для каждого файла папку с сегментами в формате WAV. Можно указать порог уверенности модели `--threshold 0.7`.
Кому этот инструмент спасет проект
Музыкантам-любителям, которые хотят вырезать семплы из треков. Подкастерам для разделения голосов. Исследователям с ограниченным бюджетом на железо. Всем, кто устал от облачных API с ограничениями.
Если вы запускаете LLM на старом железе, вам знакомы проблемы с памятью. Гайд по запуску LLM на старом железе может быть полезен для общего понимания оптимизации.
А если у вас мощная карта, но вы хотите сэкономить ресурсы для других задач, этот CLI тоже поможет.
Что будет дальше с локальным аудио AI
Модели станут меньше, а инструменты - умнее. Через год мы будем смеяться над тем, что тратили 4 ГБ VRAM на сегментацию аудио. Но пока что этот CLI - самый простой способ не отстать от прогресса с железом пятилетней давности.
Совет: если у вас меньше 4 ГБ VRAM, попробуйте запустить модель на CPU. Будет медленно, но работать будет. Или возьмите пример со Stable Diffusion и адаптируйте под аудио. Но это уже для самых упрямых.
