YuE模型微调指南：从数据准备到模型训练全流程解析

引言

YuE是一个先进的多模态艺术生成模型，支持音乐、歌词和音频的联合生成。本文将详细介绍如何对YuE模型进行微调（finetune），使其能够适应特定领域或风格的数据需求。通过本指南，您将掌握从数据准备到最终模型训练的全套流程。

环境准备

硬件与软件要求

推荐配置：

• Python 3.10环境
• PyTorch 2.4框架
• CUDA 12.1+计算平台（GPU训练必备）
• 显存建议16GB以上（取决于模型大小）

环境搭建步骤：

1. 创建并激活conda环境
2. 安装必要的Python依赖包

第一步：数据准备

数据结构规范

YuE模型微调需要特定格式的数据结构，建议按以下目录组织：

数据集根目录/
├── jsonl/     # 原始JSONL格式数据文件
├── mmap/      # 转换后的Megatron二进制格式文件
└── npy/       # XCodec编码的离散音频特征(numpy格式)

JSONL文件格式详解

每个JSONL文件应包含以下关键字段：

{
    "id": "唯一标识符",
    "codec": "完整音频特征路径", 
    "vocals_codec": "人声轨道特征路径",
    "instrumental_codec": "伴奏轨道特征路径",
    "audio_length_in_sec": 音频时长(秒),
    "msa": [  // 音乐结构分析
        {
            "start": 起始时间,
            "end": 结束时间,
            "label": "段落标签"
        }
    ],
    "genres": "标签字符串(性别、年龄、风格、情绪等)",
    "splitted_lyrics": {  // 分段歌词信息
        "segmented_lyrics": [
            {
                "offset": 时间偏移,
                "duration": 持续时间,
                "codec_frame_start": 起始帧,
                "codec_frame_end": 结束帧,
                "line_content": "歌词内容"
            }
        ]
    }
}

数据预处理流程

1. 格式转换：将JSONL原始数据转换为Megatron二进制格式

   • 对于思维链(CoT)数据集：

     bash scripts/preprocess_data.sh 数据集名称 cot 分词器模型
     

   • 对于上下文学习(ICL)数据集：

     bash scripts/preprocess_data.sh 数据集名称 icl_cot 分词器模型
     

2. 音乐分析处理：建议使用专业音乐分析工具处理音乐结构和音轨分离

第二步：训练数据配置

数据统计与分析

1. 令牌计数：

   bash scripts/count_tokens.sh 数据集路径
   

   统计结果将保存在count_token_logs/目录下，包含各数据集的令牌分布信息

2. 数据混合配置： 创建YAML配置文件(dummy_data_mixture_cfg.yml)定义：

   • 令牌统计日志目录
   • 全局批次大小
   • 序列长度
   • 数据集重复次数

3. 生成训练参数：

   python core/parse_mixture.py -c 配置文件.yml
   

   输出包含关键训练参数：

   • DATA_PATH：训练数据路径组合
   • TRAIN_ITERS：训练迭代次数
   • 总令牌数

第三步：模型微调

LoRA微调技术

YuE支持LoRA(Low-Rank Adaptation)微调技术，具有以下优势：

• 大幅降低显存需求
• 保持原始模型性能
• 支持模块化添加适配器

训练脚本配置

编辑run_finetune.sh脚本关键参数：

# 数据路径配置(支持加权混合)
DATA_PATH="权重1 /路径/数据集1 权重2 /路径/数据集2"

# 数据划分比例(训练/验证/测试)
DATA_SPLIT="900,50,50"

# 模型路径配置
TOKENIZER_MODEL_PATH="分词器路径"
MODEL_NAME="基础模型名称或路径"
OUTPUT_DIR="微调模型输出路径"

# LoRA参数配置
LORA_R=64        # 矩阵秩
LORA_ALPHA=32    # 缩放因子
LORA_DROPOUT=0.1 # 随机失活率

启动训练

bash scripts/run_finetune.sh

训练监控

建议启用WandB日志记录，实时监控：

• 损失曲线
• 评估指标
• 资源使用情况

微调后模型使用

训练完成后，模型将保存至指定目录，可用于：

1. 特定领域生成任务
2. 进一步微调
3. 模型集成

最佳实践建议

1. 数据质量：确保音频与歌词严格对齐
2. 标签规范：使用一致的风格标签体系
3. 渐进式微调：先小规模测试再全量训练
4. 超参数调优：适当调整学习率和批次大小

通过本指南的系统化流程，您可以高效地完成YuE模型的定制化微调，使其适应各种音乐生成场景的需求。