LoopMaker: как собрать локальный Suno для Mac за выходные

Забудьте про подписки: музыкальный AI, который живет в вашем MacBook

Помните тот момент, когда вы впервые запустили Suno или Udio и подумали: "Круто, но почему я плачу за API-вызовы и жду ответа от сервера?" А потом посмотрели на свой MacBook с чипом M3 или M4 и поняли - эта штука мощнее многих серверов. Именно так родилась идея LoopMaker.

LoopMaker - это не очередной клон облачного сервиса. Это принципиально другой подход: музыкальный генератор, который работает полностью локально, не отправляет ваши промпты в облако и не требует ежемесячных платежей. И самое главное - он написан на Swift с использованием MLX, что означает нативную скорость на Apple Silicon.

Что умеет LoopMaker (и чего не умеет)

Давайте сразу расставим точки над i. LoopMaker не генерирует полноценные песни с вокалом - для этого нужны модели типа HeartMula 3B, которые требуют серьезных ресурсов. Вместо этого он фокусируется на том, что действительно нужно музыкантам и продакшн-командам:

• Генерация музыкальных лупов (4-8 тактов) в различных жанрах
• Экспорт в MIDI и WAV форматах
• Редактирование сгенерированных паттернов
• Смешивание нескольких лупов в композицию
• Работа полностью офлайн - никаких запросов к API

Технический стек выглядит так: SwiftUI для интерфейса, MLX 2.3 для инференса модели, CoreAudio для работы со звуком. Модель-основа - MusicGen-Small, дообученная на датасете лупов, весит около 1.5 ГБ.

Почему MLX, а не PyTorch или TensorFlow?

Здесь начинается самое интересное. Когда я только начинал эксперименты с локальной генерацией музыки, пробовал все подряд: PyTorch с MPS бэкендом, TensorFlow-Metal, даже ONNX Runtime. Результат? Медленно, громоздко, куча зависимостей.

MLX 2.3 изменил правила игры. Посмотрите на разницу:

Цифры говорят сами за себя. MLX создан Apple специально для своих чипов, и эта оптимизация чувствуется в каждой операции. Кстати, если вы работаете с LLM, обязательно посмотрите Unsloth-MLX для прототипирования моделей - аналогичный подход, но для текста.

Собираем LoopMaker: от идеи до первого лупа

Вот где начинается настоящая магия. Я разбил процесс на этапы, каждый из которых можно сделать за вечер.

1 Подготовка модели: режем, квантуем, адаптируем

Берем MusicGen-Small от Meta (выпущена в 2024, все еще актуальна в 2026 для базовых задач). Не пытайтесь использовать огромные модели - они просто не влезут в память. Наша цель - 1.5-2 ГБ максимум.

Сначала конвертируем в формат MLX:

import mlx.core as mx
import torch
from transformers import MusicgenForConditionalGeneration

# Загружаем оригинальную модель
model = MusicgenForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/musicgen-small")

# Конвертируем веса в формат MLX
mlx_weights = {}
for name, param in model.named_parameters():
    mlx_weights[name] = mx.array(param.detach().numpy())

# Применяем квантование Q4_K_M
quantized_weights = mx.quantize(mlx_weights, bits=4, group_size=32)
mx.save_safetensors("musicgen_small_q4.mlx", quantized_weights)

2 SwiftUI интерфейс: простота против функциональности

Здесь многие совершают ошибку - пытаются сделать сложный DAW-подобный интерфейс. Не надо. LoopMaker использует минималистичный подход:

• Поле для текстового промпта
• Выбор жанра (хип-хоп, электроника, рок, джаз)
• Слайдеры для темпа и длины
• Кнопка генерации
• Простой семплер для прослушивания результата

Весь интерфейс умещается в 300 строк кода на SwiftUI. Если нужны сложные аудио-редакторы - используйте AUv3 плагины, не изобретайте велосипед.

3 Мост между Swift и MLX: C++ прослойка

Это самая технически сложная часть. Swift не умеет напрямую работать с моделями MLX, нужна C++ прослойка. Но не пугайтесь - код довольно прямолинейный:

// MusicGenerator.h
#pragma once
#include 
#include 

extern "C" {
    void load_model(const char* model_path);
    void generate_music(const char* prompt, const char* genre, 
                       float tempo, int length, 
                       float* output, int* output_size);
    void cleanup();
}

Swift часть выглядит еще проще:

class MusicGenerator {
    private let modelHandle: OpaquePointer
    
    init(modelPath: String) {
        modelHandle = load_model(modelPath)
    }
    
    func generate(prompt: String, genre: Genre, 
                 tempo: Float, length: Int) -> [Float] {
        var output = [Float](repeating: 0, count: length * 44100)
        var outputSize: Int32 = 0
        
        generate_music(prompt, genre.rawValue, tempo, 
                      Int32(length), &output, &outputSize)
        
        return Array(output.prefix(Int(outputSize)))
    }
}

Где взять датасеты для дообучения?

Оригинальный MusicGen обучен на общих аудиоданных, но для лупов нужна специфика. Вот рабочие источники на 2026 год:

1. Looperman - бесплатные лупы, но нужно конвертировать в MIDI
2. Splice - требует подписки, но качество отличное
3. Собственные записи - если вы музыкант
4. Датасет Lakh MIDI - чистые MIDI, идеально для обучения

Для дообучения используйте тот же подход, что и в PersonaPlex-7B для speech-to-speech, но адаптированный под аудио.

Альтернативы: когда LoopMaker не подходит

LoopMaker - отличный инструмент для быстрой генерации лупов, но у него есть границы. Вот когда стоит выбрать что-то другое:

Собираем все вместе: финальная архитектура

После недели экспериментов и переписывания кода (сколько раз я переделывал систему кэширования моделей!) получилась такая архитектура:

• SwiftUI приложение - 2-3 МБ, только интерфейс
• MLX модель - 1.5 ГБ, загружается при первом запуске
• Кэш сгенерированных лупов - автоматическая очистка
• Экспорт в Logic Pro/ Ableton Live через AUV3

Производительность на разных чипах:

• M1 MacBook Air: 3-4 секунды на генерацию
• M3 Pro MacBook Pro: 1.5-2 секунды
• M4 Max Studio: меньше секунды

Кому подойдет LoopMaker (а кому нет)

Идеальные пользователи:

1. Музыканты, которые хотят быстро сгенерировать идеи для треков
2. Подкастеры, нуждающиеся в фоновой музыке
3. Разработчики игр для создания простых саундтреков
4. Все, кто устал от ограничений облачных сервисов

Не подойдет:

• Профессиональным композиторам, нуждающимся в полном контроле
• Тем, кто ждет вокал и сложные аранжировки
• Владельцам Windows/Linux (пока что)

Что дальше? Будущее локальной генерации музыки

На 19 февраля 2026 года мы видим четкий тренд: модели становятся меньше, а качество - лучше. Через год-два появятся модели размером 500 МБ, которые будут генерировать музыку не хуже сегодняшних гигантов.

Следующий шаг для LoopMaker - интеграция с локальными LLM для генерации текстов песен. Представьте: вы пишете "грустная баллада о потерянном времени", и система генерирует и музыку, и текст. Полностью локально. Полностью бесплатно.

Но главное - не технология, а философия. LoopMaker доказывает: вам не нужны облачные сервисы с их ограничениями и подписками. Ваш MacBook - это полноценная музыкальная студия. Просто нужно знать, как разбудить в нем этот потенциал.

P.S. Если вы дочитали до этого места и думаете "звучит сложно" - начните с простого. Возьмите готовую модель MusicGen в MLX формате, напишите 100 строк SwiftUI кода и сгенерируйте свой первый луп. Первый шаг всегда самый страшный. И самый важный.