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Splash Music 使用 AWS Trainium 和 Amazon SageMaker HyperPod 改变音乐生成方式

2025年10月17日 16:06 33 Comments
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在这篇文章中，我们展示了 Splash Music 如何通过在 Amazon SageMaker HyperPod 上结合使用其先进的 HummingLM 模型和 AWS Trainium，为 AI 驱动的音乐创作设定新标准。作为 2024 年 AWS Generative AI Accelerator 中入选的初创公司，Splash Music 与 AWS Startups 和 AWS GenAIIC 密切合作，以快速跟踪创新并加速其音乐生成 FM 开发生命周期。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
生成式 AI 正在迅速重塑音乐行业，让创作者（无论技能如何）能够利用基础模型 (FM) 实时个性化作品，创作录音室品质的曲目。随着对独特、即时生成的内容的需求不断增长，以及创作者寻求更智能、更快速的工具，Splash Music 与 AWS 合作开发和扩展音乐生成 FM，使数百万人能够进行专业音乐创作。在这篇文章中，我们将展示 Splash Music 如何通过在 Amazon SageMaker HyperPod 上结合使用其先进的 HummingLM 模型和 AWS Trainium，为 AI 驱动的音乐创作设定新标准。作为 2024 年 AWS Generative AI Accelerator 中入选的初创公司，Splash Music 与 AWS Startups 和 AWS GenAIIC 密切合作，以快速跟踪创新并加速其音乐生成 FM 开发生命周期。 挑战：扩展音乐生成 Splash Music 使新一代创作者能够创作音乐，并已在全球推动了超过 6 亿次流媒体播放。通过为用户提供适应他们不断变化的品味和风格的工具，该服务使音乐制作变得容易、有趣，并且与粉丝真正想要的创作方式相关。然而，构建技术来释放这种创作自由，特别是为其提供动力的模型，意味着要克服几个关键挑战：模型复杂性和规模——Splash Music 开发了 HummingLM——一种专为生成音乐量身定制的尖端、数十亿参数的模型，以实现让音乐创作真正变得触手可及的使命。 HummingLM 旨在捕捉人类哼唱的微妙之处，将创意转化为音乐曲目。满足这些高保真度标准意味着 Splash 必须显着扩展计算能力和存储，以便该模型可以提供录音室品质的音乐。快速变化 - 在 AI 快速发展的推动下，行业和技术变革的步伐意味着 Splash Music 必须不断适应、训练、微调和部署
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