Editing 训练音乐大模型 (section)

== 训练框架 ==
大规模音乐模型的训练通常借助成熟的深度学习框架。主要选项有 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 等：

* '''TensorFlow'''：谷歌出品的框架，成熟稳定，具有高性能分布式训练支持。Google Magenta项目早期大量采用TensorFlow构建模型，并提供了丰富的音乐模块（如MusicVAE、PerformanceRNN等） (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。TensorFlow在TPU上有良好支持，非常适合需要在谷歌云TPU上训练大模型的场景。此外，TensorFlow 2.x的Keras接口易于快速原型实验。不过，相比PyTorch，TensorFlow的动态图调试略显不便，一些新兴研究代码社区活跃度相对低于PyTorch。
* '''PyTorch'''：Facebook (Meta) 出品的框架，因其动态图机制和友好的调试体验在研究界广受欢迎。绝大多数新发布的AI开源项目使用PyTorch，包括音乐领域的OpenAI Jukebox和Meta的MusicGen等，均在PyTorch上实现并开放了模型权重 (Jukebox | OpenAI) (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。PyTorch生态丰富，社区提供了大量预训练模型和工具（如 Hugging Face Transformers 库也开始兼容部分音乐生成模型）。对于企业而言，PyTorch的学习曲线相对平缓，工程师社区庞大，遇到技术问题更容易找到支持。缺点是在某些大规模分布式训练上，原生支持略逊于TensorFlow，但最新的PyTorch Distributed 已能很好地支持多GPU/多节点训练。
* '''JAX'''：谷歌开发的高性能数值计算库，擅长融合Python易用性与XLA编译优化，在TPU/GPU上都有极高性能。JAX近年被一些前沿研究采用，用于实现大型Transformer等模型（包括部分谷歌内部的音乐模型研究）。例如Google的MusicLM据推测使用了Lingvo/Flax（基于JAX）在TPU v4上训练。JAX的优势在于'''自动向量化和并行'''，对大型矩阵运算优化明显，在大型模型训练速度上可能优于纯PyTorch。其缺点是生态相对小众，调试和部署需要一定函数式编程经验。如果团队有强大的工程实力并获取TPU资源，JAX是值得考虑的方案，否则PyTorch可能更实际。

'''框架选型建议'''：技术决策时，可考虑团队现有技术栈和目标平台：

* 若团队之前在TensorFlow上有积累或计划使用Google云TPU，采用TensorFlow或JAX较顺畅。
* 若更看重开发效率、社区支持和灵活性，PyTorch是较稳妥的选择。
* 在研究原型阶段，也可利用TensorFlow和PyTorch的高级接口快速试验模型，然后在最终版中根据性能需求决定是否切换低阶优化的框架。

需要注意的是，无论框架如何选择，确保其与目标硬件（GPU/TPU）适配、以及后续部署环境兼容也很重要。例如移动端部署可能需要框架的精简推理库支持等。整体而言，目前音乐生成研究中'''PyTorch最为普及'''，而谷歌生态内项目则偏好TensorFlow/JAX，所以也可以根据借鉴的开源项目来决定，以方便利用其代码和模型。