Readme
This model doesn't have a readme.
ardianfe / demucs-prod
sound separation with demucs
Input
Run this model in Node.js with one line of code:
npx create-replicate --model=ardianfe/demucs-prod
or set up a project from scratch
Install Replicate’s Node.js client library:
npm install replicateSet the
REPLICATE_API_TOKEN environment variable:export REPLICATE_API_TOKEN=<paste-your-token-here>Find your API token in your account settings.
Import and set up the client:
import Replicate from "replicate";
const replicate = new Replicate({
auth: process.env.REPLICATE_API_TOKEN,
});Run ardianfe/demucs-prod using Replicate’s API. Check out the model's schema for an overview of inputs and outputs.
const output = await replicate.run(
"ardianfe/demucs-prod:2e01e6dce510f0f24d25c7e4b9f2c85c4a880e6226dbf50aa70141a58d3d6d22",
{
input: {
audio: "https://storage.googleapis.com/song_sounds_production/6894/6894-full.mp3",
song_id: 6894,
output_format: "mp3"
}
}
);
console.log(output);To learn more, take a look at the guide on getting started with Node.js.
Install Replicate’s Python client library:
pip install replicateSet the
REPLICATE_API_TOKEN environment variable:export REPLICATE_API_TOKEN=<paste-your-token-here>Find your API token in your account settings.
Import the client:
import replicateRun ardianfe/demucs-prod using Replicate’s API. Check out the model's schema for an overview of inputs and outputs.
output = replicate.run(
"ardianfe/demucs-prod:2e01e6dce510f0f24d25c7e4b9f2c85c4a880e6226dbf50aa70141a58d3d6d22",
input={
"audio": "https://storage.googleapis.com/song_sounds_production/6894/6894-full.mp3",
"song_id": 6894,
"output_format": "mp3"
}
)
print(output)To learn more, take a look at the guide on getting started with Python.
Set the
REPLICATE_API_TOKEN environment variable:export REPLICATE_API_TOKEN=<paste-your-token-here>Find your API token in your account settings.
Run ardianfe/demucs-prod using Replicate’s API. Check out the model's schema for an overview of inputs and outputs.
curl -s -X POST \
-H "Authorization: Bearer $REPLICATE_API_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Prefer: wait" \
-d $'{
"version": "ardianfe/demucs-prod:2e01e6dce510f0f24d25c7e4b9f2c85c4a880e6226dbf50aa70141a58d3d6d22",
"input": {
"audio": "https://storage.googleapis.com/song_sounds_production/6894/6894-full.mp3",
"song_id": 6894,
"output_format": "mp3"
}
}' \
https://api.replicate.com/v1/predictionsTo learn more, take a look at Replicate’s HTTP API reference docs.
Add a payment method to run this model.
Sign in with GitHub
By signing in, you agree to our
terms of service and privacy policy
Output
{
"output": {
"no_vocal": "https://storage.googleapis.com/song_sounds_production/6894/6894-no_vocal.mp3"
}
}
{
"completed_at": "2024-10-16T00:29:28.099585Z",
"created_at": "2024-10-16T00:27:14.003000Z",
"data_removed": false,
"error": null,
"id": "r8qvqm5ytdrgm0cjjaw9y70yjg",
"input": {
"jobs": 0,
"stem": "none",
"audio": "https://storage.googleapis.com/song_sounds_production/6894/6894-full.mp3",
"model": "mdx_q",
"split": true,
"shifts": 1,
"overlap": 0.25,
"song_id": 6894,
"clip_mode": "rescale",
"mp3_preset": 2,
"wav_format": "int24",
"mp3_bitrate": 96,
"output_format": "mp3"
},
"logs": "0%| | 0.0/330.0 [00:00<?, ?seconds/s]\n 10%|███████▎ | 33.0/330.0 [00:01<00:12, 23.46seconds/s]\n 20%|██████████████▌ | 66.0/330.0 [00:02<00:07, 34.62seconds/s]\n 30%|█████████████████████▉ | 99.0/330.0 [00:02<00:05, 40.65seconds/s]\n 40%|████████████████████████████▊ | 132.0/330.0 [00:03<00:04, 44.27seconds/s]\n 50%|████████████████████████████████████ | 165.0/330.0 [00:03<00:03, 46.69seconds/s]\n 60%|███████████████████████████████████████████▏ | 198.0/330.0 [00:04<00:02, 48.20seconds/s]\n 70%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 231.0/330.0 [00:05<00:02, 49.27seconds/s]\n 80%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 264.0/330.0 [00:05<00:01, 49.87seconds/s]\n 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 297.0/330.0 [00:06<00:00, 52.09seconds/s]\n100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:06<00:00, 70.14seconds/s]\n100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:06<00:00, 50.22seconds/s]\n 0%| | 0.0/330.0 [00:00<?, ?seconds/s]\n 10%|███████▎ | 33.0/330.0 [00:00<00:05, 51.10seconds/s]\n 20%|██████████████▌ | 66.0/330.0 [00:01<00:05, 51.50seconds/s]\n 30%|█████████████████████▉ | 99.0/330.0 [00:01<00:04, 51.57seconds/s]\n 40%|████████████████████████████▊ | 132.0/330.0 [00:02<00:03, 51.24seconds/s]\n 50%|████████████████████████████████████ | 165.0/330.0 [00:03<00:03, 51.39seconds/s]\n 60%|███████████████████████████████████████████▏ | 198.0/330.0 [00:03<00:02, 51.43seconds/s]\n 70%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 231.0/330.0 [00:04<00:01, 51.17seconds/s]\n 80%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 264.0/330.0 [00:05<00:01, 51.31seconds/s]\n 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 297.0/330.0 [00:05<00:00, 53.05seconds/s]\n100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:05<00:00, 71.15seconds/s]\n100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:05<00:00, 56.62seconds/s]\n 0%| | 0.0/330.0 [00:00<?, ?seconds/s]\n 10%|███████▎ | 33.0/330.0 [00:00<00:06, 47.39seconds/s]\n 20%|██████████████▌ | 66.0/330.0 [00:01<00:04, 62.22seconds/s]\n 30%|█████████████████████▉ | 99.0/330.0 [00:01<00:03, 68.65seconds/s]\n 40%|████████████████████████████▊ | 132.0/330.0 [00:01<00:02, 72.40seconds/s]\n 50%|████████████████████████████████████ | 165.0/330.0 [00:02<00:02, 74.78seconds/s]\n 60%|███████████████████████████████████████████▏ | 198.0/330.0 [00:02<00:01, 76.26seconds/s]\n 70%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 231.0/330.0 [00:03<00:01, 77.13seconds/s]\n 80%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 264.0/330.0 [00:03<00:00, 77.49seconds/s]\n 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 297.0/330.0 [00:03<00:00, 80.29seconds/s]\n100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:04<00:00, 104.37seconds/s]\n100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:04<00:00, 80.41seconds/s]\n 0%| | 0.0/330.0 [00:00<?, ?seconds/s]\n 10%|███████▎ | 33.0/330.0 [00:00<00:03, 80.25seconds/s]\n 20%|██████████████▌ | 66.0/330.0 [00:00<00:03, 80.31seconds/s]\n 30%|█████████████████████▉ | 99.0/330.0 [00:01<00:02, 80.52seconds/s]\n 40%|████████████████████████████▊ | 132.0/330.0 [00:01<00:02, 80.33seconds/s]\n 50%|████████████████████████████████████ | 165.0/330.0 [00:02<00:02, 80.27seconds/s]\n 60%|███████████████████████████████████████████▏ | 198.0/330.0 [00:02<00:01, 80.24seconds/s]\n 70%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 231.0/330.0 [00:02<00:01, 79.48seconds/s]\n 80%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 264.0/330.0 [00:03<00:00, 79.59seconds/s]\n 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 297.0/330.0 [00:03<00:00, 82.40seconds/s]\n100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:03<00:00, 87.65seconds/s]",
"metrics": {
"predict_time": 42.190626858,
"total_time": 134.096585
},
"output": {
"output": {
"no_vocal": "https://storage.googleapis.com/song_sounds_production/6894/6894-no_vocal.mp3"
}
},
"started_at": "2024-10-16T00:28:45.908958Z",
"status": "succeeded",
"urls": {
"get": "https://api.replicate.com/v1/predictions/r8qvqm5ytdrgm0cjjaw9y70yjg",
"cancel": "https://api.replicate.com/v1/predictions/r8qvqm5ytdrgm0cjjaw9y70yjg/cancel"
},
"version": "b6133ac78614ff58c8a1ad02cbe19f6a6e5231731d5eb8dd724c8cb9545a7b47"
}Generated in
0%| | 0.0/330.0 [00:00<?, ?seconds/s]
10%|███████▎ | 33.0/330.0 [00:01<00:12, 23.46seconds/s]
20%|██████████████▌ | 66.0/330.0 [00:02<00:07, 34.62seconds/s]
30%|█████████████████████▉ | 99.0/330.0 [00:02<00:05, 40.65seconds/s]
40%|████████████████████████████▊ | 132.0/330.0 [00:03<00:04, 44.27seconds/s]
50%|████████████████████████████████████ | 165.0/330.0 [00:03<00:03, 46.69seconds/s]
60%|███████████████████████████████████████████▏ | 198.0/330.0 [00:04<00:02, 48.20seconds/s]
70%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 231.0/330.0 [00:05<00:02, 49.27seconds/s]
80%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 264.0/330.0 [00:05<00:01, 49.87seconds/s]
90%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 297.0/330.0 [00:06<00:00, 52.09seconds/s]
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:06<00:00, 70.14seconds/s]
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:06<00:00, 50.22seconds/s]
0%| | 0.0/330.0 [00:00<?, ?seconds/s]
10%|███████▎ | 33.0/330.0 [00:00<00:05, 51.10seconds/s]
20%|██████████████▌ | 66.0/330.0 [00:01<00:05, 51.50seconds/s]
30%|█████████████████████▉ | 99.0/330.0 [00:01<00:04, 51.57seconds/s]
40%|████████████████████████████▊ | 132.0/330.0 [00:02<00:03, 51.24seconds/s]
50%|████████████████████████████████████ | 165.0/330.0 [00:03<00:03, 51.39seconds/s]
60%|███████████████████████████████████████████▏ | 198.0/330.0 [00:03<00:02, 51.43seconds/s]
70%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 231.0/330.0 [00:04<00:01, 51.17seconds/s]
80%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 264.0/330.0 [00:05<00:01, 51.31seconds/s]
90%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 297.0/330.0 [00:05<00:00, 53.05seconds/s]
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:05<00:00, 71.15seconds/s]
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:05<00:00, 56.62seconds/s]
0%| | 0.0/330.0 [00:00<?, ?seconds/s]
10%|███████▎ | 33.0/330.0 [00:00<00:06, 47.39seconds/s]
20%|██████████████▌ | 66.0/330.0 [00:01<00:04, 62.22seconds/s]
30%|█████████████████████▉ | 99.0/330.0 [00:01<00:03, 68.65seconds/s]
40%|████████████████████████████▊ | 132.0/330.0 [00:01<00:02, 72.40seconds/s]
50%|████████████████████████████████████ | 165.0/330.0 [00:02<00:02, 74.78seconds/s]
60%|███████████████████████████████████████████▏ | 198.0/330.0 [00:02<00:01, 76.26seconds/s]
70%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 231.0/330.0 [00:03<00:01, 77.13seconds/s]
80%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 264.0/330.0 [00:03<00:00, 77.49seconds/s]
90%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 297.0/330.0 [00:03<00:00, 80.29seconds/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:04<00:00, 104.37seconds/s]
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:04<00:00, 80.41seconds/s]
0%| | 0.0/330.0 [00:00<?, ?seconds/s]
10%|███████▎ | 33.0/330.0 [00:00<00:03, 80.25seconds/s]
20%|██████████████▌ | 66.0/330.0 [00:00<00:03, 80.31seconds/s]
30%|█████████████████████▉ | 99.0/330.0 [00:01<00:02, 80.52seconds/s]
40%|████████████████████████████▊ | 132.0/330.0 [00:01<00:02, 80.33seconds/s]
50%|████████████████████████████████████ | 165.0/330.0 [00:02<00:02, 80.27seconds/s]
60%|███████████████████████████████████████████▏ | 198.0/330.0 [00:02<00:01, 80.24seconds/s]
70%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 231.0/330.0 [00:02<00:01, 79.48seconds/s]
80%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 264.0/330.0 [00:03<00:00, 79.59seconds/s]
90%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 297.0/330.0 [00:03<00:00, 82.40seconds/s]
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 330.0/330.0 [00:03<00:00, 87.65seconds/s]This output was created using a different version of the model, ardianfe/demucs-prod:b6133ac7.
Run time and cost
This model costs approximately $0.063 to run on Replicate, or 15 runs per $1, but this varies depending on your inputs. It is also open source and you can run it on your own computer with Docker.
This model runs on Nvidia L40S GPU hardware. Predictions typically complete within 66 seconds.