ModelScopeは、阿里巴巴達摩院が開発したオープンソースの統一機械学習フレームワークであり、「モデル即サービス」（Model-as-a-Service, MaaS）の理念に基づいて構築されています。このプロジェクトは、AIコミュニティで最も先進的な機械学習モデルを統合し、実際のアプリケーションでAIモデルを利用するプロセスを簡素化することを目的としています。
プロジェクトアドレス： https://github.com/modelscope/modelscope
ModelScopeは、「モデル即サービス」（MaaS）の中核理念に基づき、以下に注力しています。
公式Dockerイメージを提供、以下を含む：
pip install modelscope
# マルチモーダルモデル
pip install modelscope[multi-modal]
# 自然言語処理
pip install modelscope[nlp]
# コンピュータビジョン
pip install modelscope[cv]
# 音声処理
pip install modelscope[audio]
# 科学計算
pip install modelscope[science]
# 中国語分詞
from modelscope.pipelines import pipeline
word_segmentation = pipeline('word-segmentation',
model='damo/nlp_structbert_word-segmentation_chinese-base')
result = word_segmentation('今天天气不错，适合出去游玩')
print(result) # {'output': '今天 天气 不错 ， 适合 出去 游玩'}
# 人物切り抜き
import cv2
from modelscope.pipelines import pipeline
portrait_matting = pipeline('portrait-matting')
result = portrait_matting('image_url')
cv2.imwrite('result.png', result['output_img'])
from modelscope.metainfo import Trainers
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.trainers import build_trainer
# データセットのロード
train_dataset = MsDataset.load('chinese-poetry-collection', split='train')
eval_dataset = MsDataset.load('chinese-poetry-collection', split='test')
# 訓練パラメータの設定
kwargs = dict(
model='damo/nlp_gpt3_text-generation_1.3B',
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset,
max_epochs=10,
work_dir='./gpt3_poetry'
)
# トレーナーの構築と訓練の開始
trainer = build_trainer(name=Trainers.gpt3_trainer, default_args=kwargs)
trainer.train()
ModelScopeは、強力で使いやすい統一機械学習フレームワークであり、「モデル即サービス」の理念を通じて、開発者に完全なAIモデルエコシステムを提供します。初心者からプロの開発者まで、ModelScopeを通じてAIアプリケーションを迅速に構築およびデプロイし、AI技術の普及と応用を推進できます。