ModelScope : la communauté « Modai » des modèles open source et plateforme d'innovation 178

ModelScope, surnommé « MoDa » (魔搭), est la première communauté open source chinoise de modèles AI, lancée conjointement par le laboratoire Tongyi d'Alibaba et le comité de développement open source du CCF. Il s'agit d'une communauté et d'une plateforme d'innovation dédiée aux modèles open source, visant à bâtir, via une collaboration ouverte au sein de la communauté, un écosystème open source de modèles liés au deep learning, accessible aux développeurs du monde entier. Cette plateforme rassemble les modèles de machine learning les plus avancés dans tous les domaines et propose des services intégrés couvrant l'exploration, l'inférence, l'entraînement, le déploiement et l'application des modèles, attirant la participation de nombreux partenaires du secteur de l'IA et d'établissements universitaires.

Caractéristiques de ModelScope :

• Open source et partage : La plateforme ModelScope fonctionne selon un modèle open source, encourageant les développeurs à partager et réutiliser les modèles, favorisant ainsi la diffusion des connaissances et l'innovation technologique. Cela permet également aux modèles présents sur la plateforme de bénéficier de la supervision et des améliorations de la communauté, améliorant ainsi leur qualité et leur fiabilité.

• Service intégré : ModelScope rassemble les modèles de machine learning les plus avancés dans tous les domaines et offre une expérience intégrée d'exploration, d'inférence, d'entraînement, de déploiement et d'application des modèles. Cela signifie que les développeurs peuvent réaliser l'ensemble du processus, de l'exploration à l'application, sur une seule plateforme, simplifiant considérablement leur flux de travail.

• Flexibilité, facilité d'utilisation et faible coût : ModelScope a pour vocation de proposer aux développeurs généralistes en IA un produit de service de modèles tout-en-un, dans le but de simplifier l'application des modèles. Ce modèle de service est particulièrement adapté aux développeurs chinois, notamment ceux qui découvrent tout juste l'IA.

• Extensibilité et personnalisation : ModelScope offre des fonctionnalités d'extensibilité et de personnalisation, permettant aux développeurs d'étendre ou de modifier ses fonctionnalités en fonction de leurs besoins.

• Prise en charge de plusieurs frameworks de deep learning : La bibliothèque ModelScope prend actuellement en charge deux grands frameworks de deep learning, Tensorflow et Pytorch, pour l'entraînement et l'inférence des modèles, offrant ainsi un large choix aux développeurs.

• Modèles pré-entraînés en chinois : Une caractéristique essentielle de ModelScope est sa spécialisation dans les modèles pré-entraînés en chinois, ce qui revêt une grande importance pour le développement et l'application de modèles d'IA en chinois.

• Segmentation par domaines fonctionnels : ModelScope se positionne sur les marchés B2B (To B) et B2C (To C). Bien que ses fonctionnalités en matière de data science, de visualisation et d'interprétabilité soient relativement limitées, son découpage fonctionnel est clairement défini et permet de répondre aux besoins de différents utilisateurs.

Applications de ModelScope :

Les cas d'application de ModelScope couvrent de multiples domaines et scénarios, notamment :

• Classification de texte zero-shot dans des contextes à faibles ressources : Grâce aux modèles open source de la communauté ModelScope, il est possible de mettre en œuvre des tâches de classification de texte dans des contextes à faibles ressources, telles que la classification de tickets.

• Agent collaboratif multi-modèles : Basé sur la plateforme α-UMi de ModelScope, un Agent collaboratif d'appel d'outils reposant sur de petits modèles open source a été réalisé, améliorant les capacités en matière de raisonnement et de planification, d'appel d'outils et de génération de réponses.

• Édition d'images et génération de descriptions : L'utilisation des modèles de cartoonisation Damo, du modèle de détourage de portraits Damo, ainsi que du modèle Damo de génération de descriptions d'images en anglais, permet le traitement et la génération de descriptions d'images, améliorant ainsi l'efficacité et la qualité du traitement d'images.

• Réalisation de vidéos de deepfake IA : ModelScope, en tant que puissante plateforme de machine learning, permet de réaliser facilement des vidéos de deepfake IA, ce qui trouve de nombreuses applications dans la production vidéo, les jeux, le cinéma, etc.

• Application des grands modèles au domaine médical : Le grand modèle médical AiYiSheng ainsi que l'application de FunASR illustrent l'utilisation de ModelScope dans le domaine médical, en résolvant les problèmes d'adaptation aux accents dialectaux et de connaissances médicales dans le cadre des interactions vocales.

Ces cas d'usage mettent en évidence les atouts de ModelScope en matière d'application de modèles à faible coût et haute efficacité, tout en illustrant sa large applicabilité et sa grande puissance dans différents domaines.

En résumé, ModelScope, grâce à ses caractéristiques d'open source et de partage, de service intégré, de flexibilité, de facilité d'utilisation et de faible coût, a séduit de nombreux développeurs. Par rapport à d'autres plateformes, ModelScope est mieux adapté aux développeurs chinois. Il offre non seulement une plateforme puissante de services de modèles, mais renforce également sa compétitivité sur le marché grâce à la diversité de ses ressources en modèles, à la prise en charge de plusieurs frameworks de deep learning et à l'importance accordée aux modèles en chinois.

L'objectif de ModelScope est de créer la prochaine génération de plateforme open source de type « Model-as-a-Service », offrant aux développeurs généralistes en IA un produit de service de modèles tout-en-un, flexible, facile à utiliser et économique, afin de simplifier l'application des modèles. Il prend en charge plusieurs méthodes de téléchargement de modèles, notamment via la Library : si un modèle est intégré à la Library de ModelScope, l'utilisateur peut le charger en seulement quelques lignes de code. De plus, ModelScope propose un Model Hub destiné au stockage, à la gestion des versions et aux opérations associées. Les modèles téléversés et partagés par les utilisateurs y sont stockés, et chaque utilisateur peut également créer son propre dépôt de modèles au sein du Model Hub, en bénéficiant des fonctionnalités de gestion fournies par la plateforme.