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@ -0,0 +1,286 @@
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# 🎙️ Template Vast.ai — Studio IA Design Sonore
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> Configuration complète pour RTX 5060 Ti (16 Go VRAM) / 130 Go de stockage
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## 📋 Paramètres du Template
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| Champ | Valeur |
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|---|---|
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| **Template Name** | `Studio IA - Design Sonore & Composition` |
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| **Template Description** | Studio de génération audio IA pour novices. Interface web ChatGPT-like alimentée par AudioCraft (MusicGen + AudioGen). Accès navigateur uniquement, aucune compétence technique requise. |
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| **Image Path:Tag** | `nvidia/cuda:12.1.1-devel-ubuntu22.04` |
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| **Launch Mode** | `Jupyter + SSH` |
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| **Disk Space** | `130 Go` |
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| **Visibility** | `Privé` |
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## 🔌 Ports à déclarer
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| Port interne | Protocole | Usage |
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|---|---|---|
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| `3000` | TCP | Open WebUI (interface utilisateur) |
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| `7860` | TCP | AudioCraft / Gradio API |
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| `22` | TCP | SSH (auto-ajouté en mode Jupyter+SSH) |
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| `8080` | TCP | Jupyter (auto-ajouté en mode Jupyter+SSH) |
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## 🌐 Variables d'environnement
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| Variable | Valeur |
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|---|---|
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| `PROVISIONING_SCRIPT` | https://git.syoul.fr/nicoboy/VASTAI-STUDIO-AUDIO/raw/branch/main/provisioning_script.sh?token=980621d1d7f71f71a403b6c31078bf8f3734441c |
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| `PORTAL_CONFIG` | localhost:3000:3000:/:OpenWebUI|localhost:7860:7860:/:AudioCraft|localhost:1111:11111:/:Portal |
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| `CUDA_VISIBLE_DEVICES` | `0` |
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| `PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF` | `max_split_size_mb:512` |
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> ⚠️ Ne jamais mettre de clés API ou mots de passe ici si le template est public.
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## ⚙️ On-start Script
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```bash
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#!/bin/bash
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# Persister les variables d'environnement
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env >> /etc/environment
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```
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> Le gros du travail est dans le PROVISIONING_SCRIPT ci-dessous.
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## 📜 PROVISIONING_SCRIPT (contenu complet)
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Héberger ce script sur GitHub/Gist et pointer `PROVISIONING_SCRIPT` vers l'URL raw.
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```bash
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#!/bin/bash
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# =============================================================
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# Studio IA - Design Sonore & Composition
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# Provisioning Script pour RTX 5060 Ti / CUDA 12.1
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# =============================================================
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set -eo pipefail
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echo "🎙️ Démarrage du provisioning Studio Audio IA..."
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# --- 1. MISE À JOUR SYSTÈME & DÉPENDANCES ---
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apt-get update -y && apt-get install -y \
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python3.10 python3.10-venv python3-pip \
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ffmpeg libsndfile1 sox \
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ca-certificates curl gnupg lsb-release \
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git wget nano screen
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# --- 2. INSTALLATION DOCKER (si non présent) ---
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if ! command -v docker &> /dev/null; then
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echo "📦 Installation de Docker..."
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curl -fsSL https://get.docker.com | bash
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fi
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# --- 3. LANCEMENT OPEN WEBUI ---
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echo "🖥️ Lancement d'Open WebUI sur le port 3000..."
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docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
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docker run -d \
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--name open-webui \
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||||
--restart always \
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||||
--gpus all \
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-p 3000:8080 \
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||||
-v open-webui:/app/backend/data \
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||||
-e WEBUI_SECRET_KEY="vastai-studio-secret-$(date +%s)" \
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||||
-e DEFAULT_MODELS="" \
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||||
-e ENABLE_SIGNUP=true \
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||||
ghcr.io/open-webui/open-webui:main
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echo "✅ Open WebUI lancé sur le port 3000"
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# --- 4. ENVIRONNEMENT PYTHON POUR AUDIOCRAFT ---
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echo "🐍 Création de l'environnement Python AudioCraft..."
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python3.10 -m venv /workspace/venv-audiocraft
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source /workspace/venv-audiocraft/bin/activate
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pip install --upgrade pip
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# PyTorch compatible CUDA 12.1
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
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# AudioCraft (MusicGen + AudioGen)
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pip install git+https://github.com/facebookresearch/audiocraft.git
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# Serveur API Gradio
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pip install gradio fastapi uvicorn pydantic scipy soundfile
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echo "✅ AudioCraft installé"
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# --- 5. API AUDIOCRAFT (script serveur) ---
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echo "🎵 Création du serveur API AudioCraft..."
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mkdir -p /workspace/audiocraft-api
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||||
cat > /workspace/audiocraft-api/server.py << 'PYEOF'
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import gradio as gr
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import torch
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import scipy.io.wavfile
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import numpy as np
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import tempfile, os
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from audiocraft.models import MusicGen, AudioGen
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# Chargement des modèles (une seule fois)
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||||
print("🔄 Chargement de MusicGen...")
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||||
music_model = MusicGen.get_pretrained("facebook/musicgen-small")
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||||
music_model.set_generation_params(duration=10)
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||||
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||||
print("🔄 Chargement d'AudioGen...")
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||||
audio_model = AudioGen.get_pretrained("facebook/audiogen-medium")
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||||
audio_model.set_generation_params(duration=5)
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||||
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||||
def generate_music(prompt: str, duration: int = 10):
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||||
"""Génère de la musique à partir d'un prompt textuel."""
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||||
music_model.set_generation_params(duration=duration)
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||||
wav = music_model.generate([prompt])
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||||
wav_np = wav[0, 0].cpu().numpy()
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||||
sr = music_model.sample_rate
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||||
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as f:
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||||
scipy.io.wavfile.write(f.name, sr, (wav_np * 32767).astype(np.int16))
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||||
return f.name
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||||
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||||
def generate_sound(prompt: str, duration: int = 5):
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||||
"""Génère des bruitages et ambiances sonores."""
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||||
audio_model.set_generation_params(duration=duration)
|
||||
wav = audio_model.generate([prompt])
|
||||
wav_np = wav[0, 0].cpu().numpy()
|
||||
sr = audio_model.sample_rate
|
||||
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as f:
|
||||
scipy.io.wavfile.write(f.name, sr, (wav_np * 32767).astype(np.int16))
|
||||
return f.name
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||||
# Interface Gradio
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with gr.Blocks(title="🎙️ Studio Audio IA") as demo:
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gr.Markdown("## 🎙️ Studio Audio IA — AudioCraft API")
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with gr.Tab("🎵 Musique (MusicGen)"):
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||||
music_prompt = gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="Calm piano music with soft strings, 120bpm...")
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||||
music_duration = gr.Slider(5, 30, value=10, step=5, label="Durée (secondes)")
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||||
music_btn = gr.Button("🎵 Générer la musique")
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||||
music_output = gr.Audio(label="Résultat")
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||||
music_btn.click(generate_music, inputs=[music_prompt, music_duration], outputs=music_output)
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||||
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||||
with gr.Tab("🔊 Bruitages (AudioGen)"):
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||||
sound_prompt = gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="Wood cracking, cathedral reverb, horror atmosphere...")
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||||
sound_duration = gr.Slider(2, 15, value=5, step=1, label="Durée (secondes)")
|
||||
sound_btn = gr.Button("🔊 Générer le son")
|
||||
sound_output = gr.Audio(label="Résultat")
|
||||
sound_btn.click(generate_sound, inputs=[sound_prompt, sound_duration], outputs=sound_output)
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||||
demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)
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PYEOF
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echo "✅ Serveur API AudioCraft créé"
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# --- 6. LANCEMENT DU SERVEUR AUDIOCRAFT EN ARRIÈRE-PLAN ---
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echo "🚀 Démarrage du serveur AudioCraft..."
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source /workspace/venv-audiocraft/bin/activate
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cd /workspace/audiocraft-api
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# Lancement dans un écran screen pour persistance
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screen -dmS audiocraft bash -c "
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source /workspace/venv-audiocraft/bin/activate
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cd /workspace/audiocraft-api
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python server.py 2>&1 | tee /workspace/audiocraft.log
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"
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echo "✅ AudioCraft lancé sur le port 7860 (écran: 'audiocraft')"
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# --- 7. PERSISTANCE DES VARIABLES ---
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env >> /etc/environment
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echo ""
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echo "🎉 ============================================="
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echo " Studio IA - Design Sonore prêt !"
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echo " Open WebUI → port 3000"
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echo " AudioCraft → port 7860"
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echo " Logs → /workspace/audiocraft.log"
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echo "============================================="
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```
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## 🤖 System Prompt Open WebUI (à importer manuellement)
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Après connexion à Open WebUI (port 3000), créer un nouveau modèle/assistant avec ce prompt :
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```
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Tu es un Ingénieur du Son expert et pédagogue. Ton rôle est d'aider des novices complets à créer des sons et de la musique grâce à l'IA.
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RÈGLES FONDAMENTALES :
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1. Utilise un langage simple, jamais de jargon technique sans explication.
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2. Si l'utilisateur est vague (ex: "un son de forêt"), pose des questions précises :
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- Veut-il de la pluie ? Des oiseaux ? Une ambiance nocturne ?
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- Quel usage ? (jeu vidéo, film, méditation, musique...)
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- Quelle durée ? (quelques secondes, une boucle de 30s...)
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3. Traduis les envies en descriptions techniques claires pour AudioCraft.
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4. Propose toujours 2-3 variations du prompt pour offrir des choix.
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5. Explique ce que tu vas générer AVANT de le faire.
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EXEMPLES DE TRADUCTION :
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- "Un son qui fait peur" → "Deep drone with low rumble, distant whispers, reverb, horror cinematic atmosphere"
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- "Musique joyeuse pour enfants" → "Playful xylophone melody, cheerful, bright, 120bpm, children cartoon style"
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||||
- "Ambiance de forêt" → "Dense forest ambience, birds chirping, wind through leaves, morning atmosphere, gentle stream"
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FORMAT DE RÉPONSE :
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1. Reformule ce que l'utilisateur veut (pour valider)
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2. Propose le prompt technique que tu vas utiliser
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3. Demande confirmation avant de lancer la génération
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4. Après génération : propose des ajustements (plus d'écho, plus grave, etc.)
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Tu es patient, encourageant, et passionné par le design sonore. Chaque création est une collaboration artistique.
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```
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## 🔁 PORTAL_CONFIG — Accès simplifié
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```
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localhost:3000:3000:/:Open WebUI|localhost:7860:7860:/:AudioCraft API|localhost:1111:11111:/:Instance Portal|localhost:8080:18080:/:Jupyter
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```
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## ✅ Checklist de déploiement
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- [ ] Héberger le provisioning script sur GitHub/Gist et copier l'URL raw
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- [ ] Coller l'URL dans la variable `PROVISIONING_SCRIPT`
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- [ ] Vérifier que les ports 3000 et 7860 sont bien ajoutés
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- [ ] Sauvegarder avec **Create & Use**
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- [ ] Attendre ~10-15 min (téléchargement des modèles AudioCraft ~8 Go)
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- [ ] Accéder à l'interface via le port mappé 3000
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- [ ] Créer un compte admin dans Open WebUI
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- [ ] Importer le System Prompt ci-dessus
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- [ ] Tester une génération audio
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## ⚡ Commande CLI équivalente
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```bash
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vastai create instance \
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--image "nvidia/cuda:12.1.1-devel-ubuntu22.04" \
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--disk 130 \
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--ports "3000/tcp 7860/tcp 8080/tcp 22/tcp" \
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--env "PROVISIONING_SCRIPT=https://raw.githubusercontent.com/VOTRE_REPO/main/studio-audio-provisioning.sh" \
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--env "PORTAL_CONFIG=localhost:3000:3000:/:Open WebUI|localhost:7860:7860:/:AudioCraft API|localhost:1111:11111:/:Instance Portal" \
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--env "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0" \
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--env "PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512"
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```
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## 📝 Notes RTX 5060 Ti
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- **16 Go VRAM** : suffisant pour faire tourner MusicGen-small + AudioGen-medium simultanément.
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- Si manque de VRAM : passer à `musicgen-melody` et charger les modèles à la demande (unload entre générations).
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- Les modèles AudioCraft totalisent ~6-8 Go sur disque — les 130 Go sont confortables.
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- Temps de génération estimé : 5-15 secondes pour 10s de musique sur RTX 5060 Ti.
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