用python搭建环境，有modelscope教程吗？

是的，根据知识库中的资料，您可以参考以下步骤使用 Python 搭建 ModelScope 的开发环境。以下是详细的教程：

1. 确认 Python 版本

在搭建环境之前，请确保您的系统中已安装 Python 3.7 或更高版本。您可以通过以下命令检查 Python 和 pip 的版本：

python3 -V
pip3 -V

如果未安装 Python 或 pip，请先安装它们。

2. 安装 ModelScope 及其依赖

ModelScope 是一个模型开放平台，您需要安装 modelscope 包以及相关依赖。执行以下命令完成安装：

pip3 install -U modelscope -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

注意：
- 如果安装过程中出现网络问题，可以尝试更换镜像源或使用代理。 - 根据知识库信息，modelscope 的安装可能需要额外的依赖包，例如 torch、torchvision、opencv-python 等。请确保这些依赖已正确安装。

3. 配置虚拟环境（可选）

为了避免与其他项目发生依赖冲突，建议您创建一个独立的虚拟环境来安装和运行 ModelScope。以下是配置虚拟环境的步骤：

3.1 创建虚拟环境

运行以下命令创建一个名为 .venv 的虚拟环境：

python3 -m venv .venv

3.2 激活虚拟环境

• Windows 系统：

  .venv\Scripts\activate
  

• macOS/Linux 系统：

  source .venv/bin/activate
  

激活后，您会看到终端提示符前有 (venv) 标识，表示虚拟环境已启用。

4. 安装其他必要的工具

根据具体需求，您可能需要安装其他工具或库。例如： - 如果需要处理向量检索服务，可以安装 dashvector：

pip3 install dashvector

• 如果需要使用 FunASR 的 FunClip 工具包，可以按照以下步骤安装：
  1. 克隆代码仓库：

     git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
     cd FunASR
     

  2. 安装依赖：

     pip install -r requirements.txt
     

  3. 安装 FunClip：

     pip install funasr[clip]
     

  4. 验证安装是否成功：

     python -c "import funasr.utils.cli_utils; funasr.utils.cli_utils.print_info()"
     

5. 数据准备

如果您计划使用 ModelScope 进行多模态数据处理，可以加载牧歌数据集作为示例：

from modelscope.msdatasets import MsDataset

dataset = MsDataset.load("muge", split="validation")

说明：
- 该数据集包含图片和文本信息，适用于多模态任务。 - 如果需要自定义数据集，请确保数据格式与 ModelScope 的要求一致。

6. 部署和调用模型

如果您需要部署 ModelScope 模型服务，可以参考以下步骤：

6.1 登录 PAI 控制台

1. 登录阿里云 PAI 控制台。
2. 在页面上方选择目标地域，并在右侧选择目标工作空间，然后单击 进入 EAS。

6.2 部署模型

1. 单击 部署服务，然后在 自定义模型部署 区域，单击 自定义部署。
2. 配置以下关键参数：
   • 服务名称：自定义服务名称。
   • 镜像配置：选择 modelscope-inference 镜像，并选择最高版本。
   • 环境变量：根据模型类型配置 MODEL_ID、TASK 和 REVISION 等参数。
   • 部署资源：根据模型大小选择合适的 GPU 资源。
3. 单击 部署，等待服务状态变为 运行中。

6.3 调用服务

部署完成后，您可以通过 API 接口调用模型服务。

7. 在 Notebook 中使用 ModelScope

如果您使用的是阿里云开源大数据平台 E-MapReduce，可以通过以下方式在 Notebook 中使用 ModelScope：

7.1 使用 pip 安装库

在 Notebook 中直接运行以下命令安装所需的库：

!pip install modelscope

7.2 配置自定义运行环境

1. 进入 E-MapReduce 控制台，选择 运行环境管理。
2. 创建一个新的运行环境，并添加所需的 Python 库（如 modelscope）。
3. 在 Notebook 会话中选择新创建的运行环境并启动。

重要提醒

• API-KEY 准备：在使用 ModelScope 或 DashVector 等服务时，需要提前开通服务并生成 API-KEY。
• 硬件要求：对于大语言模型（如 ChatGLM 系列），建议选择高性能 GPU 资源（如 GU30 系列机型）。
• 依赖冲突：如果遇到依赖冲突问题，建议使用虚拟环境隔离项目依赖。

通过以上步骤，您可以成功搭建基于 Python 的 ModelScope 开发环境，并开始使用 ModelScope 提供的各种功能。