ModelScope我的想法是,1. 用docker部署方便快捷,2.映射模型文件目录,在宿主机下载模型,比如Qwen-14B-Chat 3.使用自定义的数据训练这个模型 4.通过http访问api接口进行远程对话或训练 。 主要是相关文档资料不好找
ModelScope是一个AI模型共享平台,提供了丰富的预训练模型和API接口。根据你的需求,我给出以下建议:
使用Docker部署:首先,你需要在Dockerfile中配置好环境,包括安装Python、PyTorch等依赖库。然后,将你的代码和数据打包成一个Docker镜像,最后运行这个镜像。这样,你就可以通过Docker轻松地部署你的模型了。
映射模型文件目录:在运行Docker容器时,你可以使用-v
参数来映射宿主机上的模型文件目录到容器内的相应目录。例如:
docker run -v /path/to/your/model:/app/model your_image_name
使用自定义的数据训练模型:你可以在Docker容器内使用Python脚本来加载你的数据,并使用相应的模型进行训练。例如,你可以使用Hugging Face的Transformers库来实现这一点。
通过HTTP访问API接口进行远程对话或训练:你可以创建一个Flask或FastAPI应用,将你的模型封装成一个API接口。然后,你可以通过HTTP请求来调用这个接口,实现远程对话或训练的功能。
首先恭喜你想出一个很棒的想法!
以下是 Dockerfile 示例:
FROM nvidia/cuda:latest
RUN apt-get update && apt-get install -y git curl openssh-server sshpass
WORKDIR /app
RUN git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
COPY . .
CMD ["python", "-m", "pip", "install", "--upgrade", "pip"]
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "train.py"]
你可以使用 docker run 命令将模型文件映射至容器内部:
docker run -p 8080:8080 -v ~/model:/app/model my_image_name
在 train.py 文件中定义训练逻辑,并调用对应模型训练数据。
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset, load_metric
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingface/nlp_model")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("huggingface/nlp_model")
# 加载数据集
dataset = load_dataset("your_dataset")
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
overwrite_output_dir=True,
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=16,
learning_rate=2e-5,
evaluation_strategy="epoch",
logging_steps=10,
save_steps=10000,
warmup_steps=1000)
trainer = Trainer(model=model, args=training_args, data_collator=data_collator, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=test_dataset)
trainer.train()
你可以将模型导出为 Flask 或 FastAPI 应用,并通过 HTTP 请求进行对话训练。例如:
import fastapi
from transformers import pipeline
app = fastapi.FastAPI()
@app.get("/test")
async def test():
model = pipeline('text-generation')
response = model(["I love you"])
return response[0]["generated_text"]
额,这边镜像使用和docker run不太一样,训练的话您vscode或其他的远程连接试一下叭。我这边暂时用不了远程,没法提供具体的命令哈。,此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”