ModelScope中ubuntu搭建教程有吗？

为了安装 ModelScope，在 Ubuntu 上，您可以使用 Docker 拉取镜像，并按照如下步骤进行安装：

1. 下载 Docker Engine：从官网安装 Docker，并激活订阅服务。
2. 拉取镜像：请从 Docker Hub 或其他仓库下载所需的 ModelScope 镜像。
3. 启动 Docker 容器：根据 Dockerfile 文件创建一个新的容器，并执行容器。
4. 连接终端：通过 Docker exec 命令进入容器。
5. 配置文件：设置文件路径和环境变量，并执行 ModelScope 代码。

是的，您可以从Docker Hub或其他镜像市场拉取Ubuntu镜像来安装 ModelScope。
以下是安装 ModelScope 的基本步骤：

1. 拉取所需的Ubuntu镜像，例如 alibase/ubuntu 或 alibaba-sls/serving。
2. 启动Docker容器并运行镜像。
3. 在 Docker 中安装ModelScope客户端和SDK。
4. 配置环境变量，如 MODELSCOPE_ENDPOINT_URL 等。
5. 创建 modelscope.yaml 文件以配置镜像。
6. 运行ModelScope客户端。

您可以在 ModelScope 文档中找到更多详细的安装步骤，包括命令和注意事项。

ModelScope中搭建Ubuntu的教程暂时还没有，不过你可以通过Docker来拉取Ubuntu镜像并搭建环境。

具体来说，你可以按照以下步骤操作：

1. 安装Docker。在Ubuntu上，你可以使用以下命令来安装Docker：sudo apt-get install docker。
2. 拉取ModelScope的Ubuntu镜像。你可以使用以下命令来拉取镜像：sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.1.2。
3. 运行Docker容器。你可以使用以下命令来运行刚刚拉取的镜像：sudo docker run -it registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.1.2 /bin/bash。

这样你就可以在Docker容器中搭建Ubuntu环境了。

ModelScope Library目前支持tensorflow，pytorch深度学习框架进行模型训练、推理， 在Python 3.8+, Pytorch 1.11+, Tensorflow上测试可运行。

注： 大部分语音模型当前需要在Linux环境上使用，并且推荐使用python3.8 + tensorflow 2.13.0 + torch 2.0.1 的组合。部分模态模型可以在mac，windows等环境上安装使用，少部分模型需要tensorflow1.15.0。

https://modelscope.cn/docs/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%AE%89%E8%A3%85

CPU环境镜像(python3.8)：

registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4
registry.cn-beijing.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4
registry.us-west-1.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4
GPU环境镜像(python3.8)：

registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.8.0-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4
registry.cn-beijing.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.8.0-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4
registry.us-west-1.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.8.0-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4

ModelScope官方文档中提供的是在Windows和macOS系统上的搭建教程，尚未提供针对Ubuntu系统的搭建教程。但您可以尝试在Ubuntu系统上使用Docker来运行ModelScope。
以下是在Ubuntu系统上使用Docker运行ModelScope的简要步骤：

1. 安装Docker：请访问Docker官网（https://www.docker.com/）下载并安装适合您Ubuntu系统的Docker版本。
2. 拉取ModelScope镜像：打开终端，运行以下命令来拉取ModelScope的Docker镜像：

docker.pull(modelscope/modelscope:latest)CopyCopy

1. 运行ModelScope：拉取完镜像后，您可以通过运行以下命令来启动ModelScope：
   docker.run(-it)(--name.modelscope)(-p.8080:8080)(modelscope/modelscope:latest))CopyCopy

上述命令将启动一个名为"modelscope"的容器，并将容器的8080端口映射到宿主机的8080端口。这样，您就可以通过访问http://localhost:8080来访问ModelScope。

为了让大家能直接用上ModelScope平台上的所有模型，无需配置环境，ModelScope除了在网站上集成了Notebook在线编程环境以外，同时也提供了官方镜像，方便有需要的开发者获取。基于官方镜像，可以跳过所有的环境安装和配置，直接使用，当前我们提供的最新版本的CPU镜像和GPU镜像可从如下地址获取：

CPU环境镜像(python3.8)：

registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4
registry.cn-beijing.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4
registry.us-west-1.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4

GPU环境镜像(python3.8)：

registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.8.0-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4
registry.cn-beijing.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.8.0-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4
registry.us-west-1.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.8.0-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.4

——参考来源于modelscope官方文档。