Audiocraft를 Docker 환경에서 실행하기 위한 빌드 환경 설정 방법을 안내해드리겠습니다.

사전 요구사항

• Docker가 설치되어 있어야 합니다.
• Git이 설치되어 있어야 합니다.
• 최소 8GB 이상의 RAM이 필요합니다.
• CUDA 지원 GPU가 권장됩니다.

Docker 이미지 빌드

1. Audiocraft 저장소 클론:

   git clone https://github.com/facebookresearch/audiocraft.git
   cd audiocraft
   

2. Dockerfile 생성: ```dockerfile FROM pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime

WORKDIR /app

시스템 패키지 설치

RUN apt-get update && apt-get install -y
git
python3-pip
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

Python 패키지 설치

COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt

Audiocraft 설치

COPY . .

작업 디렉토리 설정

WORKDIR /app

기본 포트 설정

EXPOSE 8000

실행 명령

CMD [“python”, “app.py”]

3. Docker 이미지 빌드:
```bash
docker build -t audiocraft:latest .

Docker 컨테이너 실행

docker run -it --gpus all -p 8000:8000 audiocraft:latest

주의사항

1. GPU 사용을 위해서는 NVIDIA Container Toolkit이 설치되어 있어야 합니다.
2. 메모리 사용량이 많으므로 충분한 시스템 리소스가 필요합니다.
3. 첫 실행 시 모델 다운로드로 인해 시간이 걸릴 수 있습니다.

문제 해결

일반적인 오류

1. CUDA 관련 오류:
   • NVIDIA 드라이버가 최신 버전인지 확인
   • Docker의 GPU 지원이 활성화되어 있는지 확인
2. 메모리 부족 오류:
   • Docker 컨테이너의 메모리 제한을 늘리기
   • --memory 옵션 사용
3. 모듈을 찾을 수 없는 오류:
   • requirements.txt가 올바르게 설치되었는지 확인
   • Python 경로가 올바르게 설정되어 있는지 확인

추가 설정

환경 변수 설정

docker run -it --gpus all \
  -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
  -e MODEL_PATH=/app/models \
  -p 8000:8000 \
  audiocraft:latest

볼륨 마운트

docker run -it --gpus all \
  -v $(pwd)/models:/app/models \
  -v $(pwd)/output:/app/output \
  -p 8000:8000 \
  audiocraft:latest

이렇게 설정하면 Audiocraft를 Docker 환경에서 안정적으로 실행할 수 있습니다. 필요한 경우 추가적인 설정이나 문제 해결 방법을 문의해 주세요.