| # Installer les bibliothèques nécessaires | |
| !pip install transformers | |
| !pip install torch | |
| !pip install musicautobot | |
| import torch | |
| from musicautobot.numpy_encode import * | |
| from musicautobot.music_transformer import * | |
| # Charger le modèle depuis Hugging Face Hub | |
| model_repo = "username/repository-name" # Remplacez par votre username et le nom de votre repository | |
| model_filename = "model.pth" # Le nom de votre fichier modèle | |
| # Utiliser huggingface_hub pour télécharger le modèle | |
| from huggingface_hub import hf_hub_download | |
| model_path = hf_hub_download(repo_id=model_repo, filename=model_filename) | |
| # Charger le modèle dans PyTorch | |
| model_data = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) | |
| # Initialiser le modèle | |
| config = model_data['config'] | |
| model = MusicTransformer(config) | |
| model.load_state_dict(model_data['model_state_dict']) | |
| model.eval() | |
| # Exemple d'utilisation du modèle pour générer une séquence musicale | |
| from musicautobot.music_transformer.dataloader import MusicDataBunch | |
| from musicautobot.music_transformer.training import sample_model | |
| # Charger un DataBunch (dataset musical) si nécessaire | |
| # Utiliser le modèle pour générer de la musique |