ModelScope

ModelScope是建立在“模型即服务”（MaaS）概念之上的项目，旨在整合AI社区中最先进的机器学习模型，并简化在实际应用中利用这些模型的流程。其核心库提供了接口和实现，使开发者能够进行模型推理、训练和评估。ModelScope库通过丰富的API抽象层，提供了统一的体验，涵盖计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音、多模态和科学计算等领域的最新模型。不同领域的模型贡献者可以通过分层API将模型集成到ModelScope生态系统中，实现对模型的轻松和统一访问。

功能与特点

• 模型集成与管理: ModelScope库不仅包含各种不同模型的实现，还能与ModelScope后端服务进行必要的交互，特别是与Model-Hub和Dataset-Hub的交互。这些交互在幕后实现了对各种实体（模型和数据集）的无缝管理，包括实体查找、版本控制、缓存管理等。
• 模型资源丰富: ModelScope上有700多个公开可用的模型，涵盖NLP、CV、音频、多模态和科学等领域的最新发展。用户可以通过在线体验在ModelScope上进行模型性能测试，只需点击几下。此外，ModelScope Notebook提供了即时的开发体验，支持云端CPU/GPU开发环境，仅需在ModelScope上点击一次。
• 简化开发体验: ModelScope提供了统一的界面，通过仅需3到10行代码就能实现不同任务和模型的推理和训练。它方便用户在ModelScope社区中探索不同领域的模型。所有集成到ModelScope中的模型都是即插即用的，适用于教育和工业领域的AI初学者。
• 支持MLOps流程: ModelScope还提供了以模型为中心的开发和应用体验，简化了模型训练、推理、导出和部署的支持，方便用户基于ModelScope生态系统构建自己的MLOps。

安装与支持

安装ModelScope库时，可选择使用Docker或本地Python环境。支持的深度学习框架包括PyTorch、TensorFlow和ONNX。建议使用官方提供的Docker镜像，也可以通过pip和conda在本地环境中安装ModelScope库。提供了各种安装选项，包括多模态、NLP、CV、音频和科学等不同领域的模型。详细的安装指南和其他文档可在ModelScope官方网站上找到。