ModelScope 是由阿里巴巴达摩院开发的开源统一机器学习框架，基于"模型即服务"（Model-as-a-Service, MaaS）的理念构建。该项目旨在将AI社区中最先进的机器学习模型整合在一起，简化在实际应用中利用AI模型的过程。
项目地址： https://github.com/modelscope/modelscope
ModelScope基于"模型即服务"（MaaS）的核心理念，致力于：
提供官方Docker镜像，包括：
pip install modelscope
# 多模态模型
pip install modelscope[multi-modal]
# 自然语言处理
pip install modelscope[nlp]
# 计算机视觉
pip install modelscope[cv]
# 语音处理
pip install modelscope[audio]
# 科学计算
pip install modelscope[science]
# 中文分词
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'}
# 人像抠图
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
# 加载数据集
train_dataset = MsDataset.load('chinese-poetry-collection', split='train')
eval_dataset = MsDataset.load('chinese-poetry-collection', split='test')
# 配置训练参数
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'
)
# 构建训练器并开始训练
trainer = build_trainer(name=Trainers.gpt3_trainer, default_args=kwargs)
trainer.train()
ModelScope是一个功能强大、易于使用的统一机器学习框架，通过"模型即服务"的理念，为开发者提供了一个完整的AI模型生态系统。无论是初学者还是专业开发者，都能通过ModelScope快速构建和部署AI应用，推动AI技术的普及和应用。