ModelScope有关图中问题，怎么处理？

要处理ModelScope中与图片相关的问题，您可以按照以下步骤操作。这些步骤涵盖了从图片内容向量化到模型部署和调用的完整流程。

1. 图片内容向量化

图片内容向量化是将图片转换为计算机可处理的数学表示形式的过程。主要涉及以下几个步骤：

特征提取

• 关键特征：从图片中提取颜色、形状、纹理等视觉信息。通常使用深度学习模型（如卷积神经网络CNNs）完成这一过程。

向量表示

• 高维向量：提取出的特征经过模型处理后，会被转换为一个高维向量。这个向量是一个数值列表，每个维度对应于图片的一个特定方面的表现强度。理想情况下，相似图片在向量空间中距离较近，而不同图片则距离较远。

模型应用示例

• 预训练模型：使用预训练模型如pipe.forward({'img': images})['img_embedding']来处理图像数据，获取图像嵌入（image embeddings）。
• 张量转换：将得到的张量image_embeddings通过.detach().cpu().numpy()转换为NumPy数组，以便后续处理或存储。
• 数据库存储：通过collection.insert()方法，将图片ID、向量以及图片本身（转换为字符串形式）存储到数据库中。

2. 文本与图片查询

• 文本查询：利用类似CLIP这样的模型获取文本的向量表示，然后在数据库中搜索最接近该向量的图片向量，实现文本到图片的检索。
• 图片查询：上传图片后，先对其进行向量化处理，再在数据库中查找相似向量，从而找到相似图片。

3. 部署和调用模型服务

部署模型服务

1. 选择模型：选择适合您需求的模型，例如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF。
2. 资源配置：推荐使用Tesla系列显卡，默认配置即可满足大多数需求。根据业务诉求填写需要的卡型及规格信息。
3. 预览并部署：在服务资源预览对话框中查看计费项，单击确认部署。预计等待10分钟左右即可完成。

验证模型服务

• 调试：单击调试按钮，测试和验证相关模型调用。
• 本地命令行验证：在本地命令行窗口中执行相关命令进行验证。

第三方平台API调用

• Chatbox等平台：可以在Chatbox等其他第三方平台中验证和应用模型调用。

4. 调用服务

调用普通Pipeline模型服务

• WebUI页面：

  1. 单击服务方式列下的查看Web应用。
  2. 在WebUI页面左侧测试内容文本框中输入请求数据，单击执行测试，在测试结果文本框中返回结果。

• API接口调用：

  1. 获取服务的访问地址和Token。
  2. 使用PAI提供的SDK或curl命令发送POST请求，示例代码如下：

import requests
import json

service_url = 'YOUR_SERVICE_URL'
token = 'YOUR_SERVICE_TOKEN'

resp = requests.post(service_url,
                     headers={"Authorization": token},
                     data=json.dumps({"input": {"text": "Deploying ModelScope models on PAI-EAS is simple and easy to use"}}))

print(resp.text)  # 输出为模型的输出结果。

其中： - service_url：配置为已获取的服务访问地址。 - token：配置为已获取的服务Token。

重要提醒

• AccessKey管理：阿里云账号AccessKey泄露会威胁您所有资源的安全。建议您使用RAM用户AccessKey进行操作，可以有效降低AccessKey泄露的风险。
• 权限配置：确保使用阿里云账号或具有表格存储操作权限的RAM用户进行操作，并授予RAM用户访问表格存储（AliyunOTSFullAccess）的权限。

通过以上步骤，您可以有效地处理ModelScope中与图片相关的问题，包括图片内容向量化、模型部署和调用等。