juhayna/song-generation-levo 封装 Levo 系列音乐生成模型的推理运行时，容器启动后通过 HTTP 或 CLI 提交 prompt 生成 wav/mp3。必须 --gpus all 或等价 CUDA 环境，CPU-only 模式极慢或不可用。与 Suno 等 SaaS 相比可私有化语料与模型，但显存需求高、镜像体积大，不适合无 GPU 的 Kubernetes Deployment 长期副本；正确路径是在 GPU 工作站交互调试，或通过带 nvidia.com/gpu 的 Job 批处理生成任务。

快速启动

docker run --rm --gpus all \
  -p 7860:7860 \
  docker.io/juhayna/song-generation-levo:latest

推荐实践

docker run -d --name song-levo \
  --gpus all --restart unless-stopped \
  -p 7860:7860 \
  -v /data/models:/models \
  -v /data/output:/output \
  -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
  docker.io/juhayna/song-generation-levo:1.0.0

核心参数说明

• --gpus all — 启用 CUDA 推理
• -p 7860:7860 — Gradio/Web 推理界面
• -v /data/models:/models — 模型权重目录
• -v /data/output:/output — 生成音频输出
• -e CUDA_VISIBLE_DEVICES — 指定 GPU 编号
• 部署 — 生产请用 GPU 节点 Job，非裸 CPU Pod