请问modelscope创空间有没有简单的示例?我这边搭建不起来。

请问modelscope创空间有没有简单的示例?我这边搭建不起来。

展开
收起
十一0204 2023-07-04 22:23:03 416 分享 版权
4 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 以下是一个简单的ModelScope创作空间示例的步骤:

    1. 安装ModelScope:按照官方文档中提供的指引,下载并安装ModelScope。

    2. 启动ModelScope服务:运行ModelScope服务,可以使用以下命令:

      modelscope serve
      
    3. 创建创作空间:在终端或命令行中输入以下命令来创建创作空间,并设置相关参数:

      modelscope workspace create --name my_workspace --description "My first workspace"
      
    4. 列出创作空间:可以使用以下命令列出已创建的创作空间:

      modelscope workspace list
      
    5. 配置模型:将需要关联到创作空间的模型上传到ModelScope。可以使用以下命令:

      modelscope model upload --workspace my_workspace --model-path /path/to/model
      
    6. 设置创作空间关联:将模型与创作空间关联起来。使用以下命令:

      modelscope model associate --workspace my_workspace --model my_model
      
    7. 部署模型:根据需要部署模型,可以使用以下命令:

      modelscope model deploy --model my_model
      

    这只是一个简单的示例,实际上,ModelScope有更多的功能和选项可用于管理和部署模型。您可以根据自己的需求和具体情况进行调整和扩展。

    2023-07-24 16:10:06
    赞同 展开评论
  • 北京阿里云ACE会长

    下面是一个简单的 ModelScope 创空间示例:

    创建创空间:登录 ModelScope 并选择「创空间」选项卡,然后单击「新建创空间」按钮。在弹出的对话框中输入创空间名称和描述,然后单击「确定」按钮即可创建创空间。

    上传模型:在创空间中单击「上传模型」按钮,然后选择要上传的模型文件。ModelScope 支持多种模型格式,例如 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等。上传模型时,可以选择模型名称、版本、描述和标签等信息。上传完成后,您可以在创空间中查看和管理已上传的模型。

    共享模型:在创空间中选择要共享的模型,然后单击「共享」按钮。在弹出的对话框中输入共享对象的名称或邮箱,然后单击「确认」按钮即可共享模型。共享对象将收到一封包含共享模型链接的电子邮件。

    下载模型:在创空间中选择要下载的模型,然后单击「下载」按钮。ModelScope 将生成一个模型文件下载链接,您可以使用任何支持 HTTP 下载的工具来下载模型文件。

    使用模型:使用 ModelScope API 或 SDK 来加载和使用创空间中的模型。例如,您可以使用 Python SDK 中的 modelscope.load_model 函数来加载模型,并使用 model.predict 函数进行推理。

    2023-07-18 10:06:06
    赞同 展开评论
  • 意中人就是我呀!

    参考一个创空间的app.py。 点击创建创空间,会自动生成基础模板,里面就有app.py文件,可以按你自己的需要将app.py改成需要显示的样子。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

    2023-07-05 10:36:56
    赞同 展开评论
  • 是的,ModelScope 提供了一些简单的示例来帮助您快速搭建和测试模型。以下是一个使用 ModelScope 创建简单示例的步骤:

    创建创空间:首先,您需要创建一个创空间来存储示例模型和数据。可以在 ModelScope 的用户界面中选择 "创建创空间" 来创建一个新的创空间。 导入数据:在创空间中,您需要导入用于训练和测试模型的数据。可以使用 ModelScope 提供的在线数据集管理器或自己准备的数据集。可以将数据集文件上传到创空间中,或者使用数据集管理器中的 URL 或数据集 ID 来导入数据集。 选择模型:在创空间中,您可以选择一个适当的模型来进行训练和测试。ModelScope 提供了一系列常见的模型类型和模板,例如图像分类、文本分类、回归等。您可以在模型库中选择一个合适的模型,并根据需要进行自定义和配置。 配置环境:根据您的需求,您需要配置模型的训练和推理环境。可以使用 ModelScope 提供的在线环境管理器或自己配置的环境。可以设置环境中的 GPU 或 CPU 资源、内存限制、编译器等参数,以确保模型能够正常运行。 开始训练和测试:完成上述步骤后,您可以开始训练和测试模型。可以使用 ModelScope 提供的在线训练工具或自己选择的训练工具,来启动模型的训练过程。在训练过程中,您可以监控模型的性能指标和收敛情况。完成训练后,可以使用 ModelScope 提供的在线推理工具或自己选择的推理工具,来进行模型的测试和评估。 这些是使用 ModelScope 创建简单示例的基本步骤。具体的操作和配置可能因 ModelScope 的版本和您的需求而有所不同。建议您参考 ModelScope 的文档和教程,以获取更详细的操作说明和指导。如果遇到问题或困难,可以寻求 ModelScope 的技术支持或社区帮助。

    2023-07-05 07:59:33
    赞同 展开评论

ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单!欢迎加入技术交流群:微信公众号:魔搭ModelScope社区,钉钉群号:44837352

热门讨论

热门文章

还有其他疑问?
咨询AI助理