NotaGen部署教程：Docker容器化方案详解

1. 引言

随着人工智能在艺术创作领域的不断深入，基于大语言模型（LLM）范式生成高质量古典符号化音乐的技术逐渐成熟。NotaGen 正是在这一背景下诞生的开源项目——它通过将 LLM 架构应用于音乐序列建模，实现了对巴洛克、古典主义与浪漫主义时期风格的高度还原与创造性模仿。

本项目由开发者“科哥”主导，在原始模型基础上进行了 WebUI 的二次开发，极大降低了使用门槛。用户无需编程基础即可通过图形界面完成从风格选择到乐谱输出的全流程操作。然而，本地环境配置复杂、依赖冲突频发等问题仍制约着其广泛传播。为此，本文提出一套完整的Docker 容器化部署方案，旨在实现 NotaGen 的一键部署、跨平台运行和资源隔离，提升工程可维护性与用户体验一致性。

本教程面向有一定 Linux 和容器技术基础的开发者或研究人员，目标是帮助您快速搭建稳定可用的 NotaGen 服务，并为后续扩展应用提供可靠基础设施支持。

2. Docker 部署方案设计

2.1 方案优势分析

相较于传统手动安装方式，采用 Docker 容器化部署具有以下核心优势：

环境一致性：镜像封装所有依赖项（Python 版本、PyTorch、Gradio 等），避免“在我机器上能跑”的问题。
快速部署：只需拉取镜像并启动容器，省去繁琐的编译与配置过程。
资源隔离：利用容器限制 GPU 显存与 CPU 使用，防止服务占用过多系统资源。
易于分发：构建完成后可通过私有仓库或导出 tar 包形式共享给团队成员。
版本管理：支持多版本镜像共存，便于回滚与测试对比。

2.2 架构设计与组件划分

整个部署架构分为三层：

层级	组件	功能说明
基础层	Ubuntu 20.04 + CUDA 11.8	提供兼容 NVIDIA 显卡的操作系统与驱动支持
中间层	Python 3.9 + PyTorch 1.13 + Transformers	模型运行所需的核心深度学习框架
应用层	NotaGen 源码 + Gradio UI + 启动脚本	封装业务逻辑与交互界面

最终形成的容器将以守护进程方式运行demo.py，并通过端口映射对外暴露 WebUI 服务。

2.3 资源需求与前置条件

硬件要求：
- 至少 8GB GPU 显存（推荐 RTX 3070 及以上）
- 16GB 内存
- 50GB 可用磁盘空间（含模型缓存）
软件依赖：
- Docker Engine ≥ 20.10
- NVIDIA Container Toolkit 已安装并配置成功
- nvidia-docker2支持启用

确保执行以下命令验证 GPU 支持：

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.8-base nvidia-smi

若能正常显示显卡信息，则环境准备就绪。

3. 镜像构建与容器启动

3.1 编写 Dockerfile

在项目根目录创建Dockerfile文件，内容如下：

# 使用支持 CUDA 的基础镜像 FROM nvidia/cuda:11.8-devel-ubuntu20.04 # 设置非交互模式安装 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive # 更新源并安装必要工具 RUN apt-get update && apt-get install -y \ python3-pip \ python3-dev \ git \ wget \ libgl1-mesa-glx \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 升级 pip RUN pip3 install --no-cache-dir --upgrade pip # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制源码 COPY . . # 安装 Python 依赖 RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt # 创建输出目录 RUN mkdir -p /app/outputs # 暴露 WebUI 端口 EXPOSE 7860 # 启动脚本（需提前准备好 run.sh） CMD ["/bin/bash", "/app/run.sh"]

注意：请确保requirements.txt中包含gradio,torch,transformers,music21,abcparser等关键库。

3.2 准备启动脚本 run.sh

创建run.sh脚本用于容器内自动启动服务：

#!/bin/bash cd /app/gradio python demo.py --server_name 0.0.0.0 --server_port 7860

赋予可执行权限：

chmod +x run.sh

3.3 构建镜像

执行以下命令构建镜像（建议打上版本标签）：

docker build -t notagen:v1.0 .

构建过程约耗时 10–15 分钟，取决于网络速度与本地缓存情况。

3.4 启动容器

使用以下命令启动容器并绑定 GPU 与端口：

docker run -d \ --name notagen-webui \ --gpus all \ -p 7860:7860 \ -v $(pwd)/outputs:/app/outputs \ notagen:v1.0

参数说明：

--gpus all：启用所有可用 GPU
-p 7860:7860：将容器内 7860 端口映射至主机
-v：挂载输出目录，确保生成文件持久化保存

3.5 验证服务状态

查看容器日志确认是否启动成功：

docker logs -f notagen-webui

预期输出应包含：

================================================== 🎵 NotaGen WebUI ================================================== 访问地址: http://0.0.0.0:7860 ==================================================

此时可在浏览器中访问http://<服务器IP>:7860进入 WebUI 界面。