Мы используем Makefile думая, что нет альтернатив, что это стандарт и всё такое.
Но make это не запускалка команд, а система сборки. Мы фактически используем его не по назначению.
И на самом деле альтернатива есть! Некоторое время назад я открыл для себя прекрасный инструмент - just. Он решает все проблемы make.
just - это не система сборки как make, это именно исполнитель команд!
Больше никаких Phony Targets и табуляций, привет нормальный синтаксис и передача аргументов!!! 😎
⭐️Что умеет just:
✅ Автодокументирование команд
Не нужно делать отдельную команду с докой, просто добавь комментарий
# команда сборки
build:
...
$ just --list
Available recipes:
build # команда сборки
Команда с именем default запускается по умолчанию если не указано другое, так что я обычно делаю так:
default:
just --list
Теперь просто выполняем just и получаем доку из текущего файла.
✅ Удобная работа с переменными окружения
# загрузить из .env
set dotenv-load
# глобальная переменная
export PYTHONPATH := "./src"
# переменная для команды
test $TESTUNG="true":
pytest
✅ Передача аргументов
build target:
@echo 'Build {{target}}...'
команда запуска
$ just build dev
# Build dev...
✅ Выбор интерпретатора прямо в команде
Пример с инлайн-скриптом на python:
system:
#!/usr/bin/env python3
import platform
print(platform.system())
Эта же функция позволит выполнить скрипт как одну команду вместо перезапуска шела для каждой строки
foo:
#!/usr/bin/env sh
for file in ls .; do
echo $file
done
✅ Выполнение команды в определенной директории. Можно указать как релятивный путь так и абсолютный
[working-directory: 'backend']
build:
docker compose build
Также можно задать рабочую директорию глобально
Там еще много интересного:
- поддержка функций
- автокомплиты и интеграции
- экспрешены
- алиасы команд
- группировка команд
- альтернативы команды под разные ОС
- импорт других just-файлов
- цветной вывод
- ... и другие штуковины!
Так что вперёд - ➡️ читать доку!
Репозиторий: ➡️https://github.com/casey/just
Статья: ➡️https://www.chicks.net/reference/file_formats/just/
ЗЫ. Кажется, на Makefile я уже не вернусь)
#tools
И еще отличная новость.
AudioCraft, AudioLDM 2 и некоторые другие нейросетки можно установить локольно к себе на компьютер в один клик через специальный браузер Pinokio.
Устанавливаете браузер, нажимаете кнопку Discover и выбираете из доступных нейросетей.
❗️Имейте ввиду, что при установке нейросетей браузер скачает увесистые файлы, для AudioLDM 2 это 8+ Гб
Скачать Pinokio
Статья от автора устновщика на английском с инструкцией и примерами
#text2music#text2audio#tools
🌟ACE-Step v1.5: обновление локального генератора музыки.
Ace Studio в коллабе со StepFun обновили генератор музыки ACE-Step до версии 1.5.
Порог входа уронили до минимума: младшая модель требует меньше 6 ГБ видеопамяти, а, в зависимости от настроек think mode, генерация может занять от 2 до 10 секунд - это уже уровень коммерческих решений.
Разработчики собрали гибрид из языковой модели, которая превращает промпт в чертеж композиции: расписывает структуру, придумывает лирику и метаданные и DiT, который отвечает за звук. Логическое ядро всей этой системы базируется на Qwen3.
ACE-Step v1.5 может генерировать треки длиной от 10 секунд до 10 минут, причем до 8 штук одновременно. В базе больше 1000 инструментов, а тексты песен система понимает на 50 языках.
Авторы подготовили целый набор моделей под разный объем VRAM:
🟢Меньше 6 ГБ: без LM-модуля, работает только звуковой движок.
🟢6–12 ГБ: облегченная версия LM (0.6B).
🟢16 ГБ и выше: полноценная модель на 4 млрд. параметров, которая лучше всего понимает контекст и выдает максимум качества.
При запуске, ACE-Step v1.5 автоматически выбирает подходящую под железо модель и параметры. Подробную информацию по конфигурациям можно найти тут.
ACE-Step умеет гораздо больше, чем просто превращать текст в мелодию. Можно дать ей пример аудио, чтобы скопировать стиль, делать каверы, исправлять куски уже готовых треков или генерировать аккомпанемент к вокалу.
Самая интересная функция - возможность создавать LoRA. Чтобы скормить модели свой стиль, достаточно всего 8 треков. На 30-й серии RTX с 12 ГБ памяти этот процесс займет около часа.
С деплоем все в порядке, разработчики подготовили портабельную сборку, а для ComfyUI уже написали все необходимые ноды и воркфлоу.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Demo
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Text2Music#AceStudio#StepFun