Update app.py

app.py

@@ -4,40 +4,26 @@ import torchaudio
 from audiocraft.models import MusicGen
 from audiocraft.data.audio import audio_write
 import logging
-import os 
+import os
 import uuid
 from torch.cuda.amp import autocast
 import torch
 
-# Configura el logging
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
 
-# Cargar el modelo globalmente solo una vez
 logging.info("Iniciando y cargando el modelo preentrenado.")
-model = None
-
-def cargar_modelo():
-    global model
-    if model is None:
-        logging.info("Cargando MusicGen por primera vez.")
-        model = MusicGen.get_pretrained('nateraw/musicgen-songstarter-v0.2')
-        logging.info("Modelo cargado exitosamente.")
-    else:
-        logging.info("El modelo ya ha sido cargado anteriormente, reutilizando.")
-
-# Llamar a la función para cargar el modelo inmediatamente al inicio del script
-cargar_modelo()
+model = MusicGen.get_pretrained('nateraw/musicgen-songstarter-v0.2')
+logging.info("Modelo cargado exitosamente.")
 
 @spaces.GPU(queue=False)
 def generar_musica(descripcion, melodia_audio, duracion):
-    # Limpiar la caché de la GPU antes de generar
     torch.cuda.empty_cache()
     torch.cuda.synchronize()
 
     with autocast():
         logging.info("Iniciando la generación de música.")
         model.set_generation_params(duration=duracion)
-        
+
         if descripcion:
             descripcion = [descripcion]
             if melodia_audio:
@@ -51,30 +37,26 @@ def generar_musica(descripcion, melodia_audio, duracion):
         else:
             logging.info("Generando música de manera incondicional.")
             wav = model.generate_unconditional(1)
-        
+
         filename = f'{str(uuid.uuid4())}.wav'
         logging.info(f"Guardando la música generada con el nombre: {filename}")
         path = audio_write(filename, wav[0].cpu().to(torch.float32), model.sample_rate, strategy="loudness", loudness_compressor=True)
-        print("Música guardada en", path, ".")
-        # Verifica la forma del tensor de audio generado y si fue guardado correctamente
         logging.info(f"La forma del tensor de audio generado: {wav[0].shape}")
         logging.info("Música generada y guardada con éxito.")
         if not os.path.exists(path):
             raise ValueError(f'No se pudo guardar el audio en {path}')
 
         return path
-    
-# Definir la interfaz Gradio
+
 descripcion = gr.Textbox(label="Descripción", placeholder="acústico, guitarra, melodía, trap, re menor, 90 bpm")
 melodia_audio = gr.Audio(label="Melodía de audio (opcional)", type="filepath")
-duracion = gr.Slider(label="Duración (segundos)", minimum=10, maximum=600, step=10, value=30)  # Máximo 10 minutos (600 segundos)
+duracion = gr.Slider(label="Duración (segundos)", minimum=10, maximum=600, step=10, value=30)
 output_path = gr.Audio(label="Música generada", type="filepath")
 
-# Iniciar la aplicación en el puerto 7860
 gr.Interface(
     fn=generar_musica,
     inputs=[descripcion, melodia_audio, duracion],
     outputs=output_path,
     title="Generador de Música",
     description="Genera música utilizando el modelo MusicGen.",
-).launch(server_port=7860)
+).queue(concurrency_count=10).launch(server_port=7860, server_name="0.0.0.0")