ModelScope (魔搭): сообщество открытых моделей и инновационная платформа 175

ModelScope, известный как «МоДа» (魔搭), является первым китайским сообществом открытого исходного кода моделей AI. Это сообщество и инновационная платформа для моделей с открытым исходным кодом, созданная совместно лабораторией Tongyi компании Alibaba и Комитетом по развитию открытого исходного кода CCF. Платформа стремится построить сообщество открытых моделей глубокого обучения посредством открытого сотрудничества и предоставить его разработчикам по всему миру. Платформа объединяет самые передовые модели машинного обучения из различных областей и предлагает комплексные услуги, включая исследование моделей, логический вывод, обучение, развёртывание и применение, привлекая партнёров из различных областей AI и университетские учреждения.

Особенности ModelScope:

• Открытый исходный код и совместное использование: Платформа ModelScope работает на основе открытого исходного кода, поощряя разработчиков к совместному использованию и повторному применению моделей, способствуя распространению знаний и технологическим инновациям. В то же время это позволяет сообществу контролировать и улучшать модели на платформе, повышая их качество и надёжность.

• Комплексное обслуживание: ModelScope объединяет самые передовые модели машинного обучения из различных областей и предоставляет комплексные услуги по исследованию моделей, логическому выводу, обучению, развёртыванию и применению. Это означает, что разработчики могут выполнить весь процесс — от изучения модели до её применения — на одной платформе, что значительно упрощает процесс разработки.

• Гибкость, простота использования и низкая стоимость: ModelScope стремится стать комплексным сервисным продуктом для моделей, предназначенным для разработчиков AI в целом, с целью упростить применение моделей. Эта модель обслуживания особенно подходит для китайских разработчиков, особенно для тех, кто только начинает знакомиться с AI.

• Масштабируемость и настраиваемость: ModelScope предоставляет возможности масштабируемости и настраиваемости, позволяя разработчикам расширять или изменять функциональность ModelScope в соответствии со своими потребностями.

• Поддержка нескольких фреймворков глубокого обучения: В настоящее время библиотека ModelScope поддерживает два основных фреймворка глубокого обучения — Tensorflow и Pytorch — для обучения и логического вывода моделей, предоставляя разработчикам богатый выбор.

• Предварительно обученные модели для китайского языка: Важной особенностью ModelScope является акцент на предварительно обученных моделях для китайского языка, что имеет большое значение для разработки и применения моделей AI для китайского языка.

• Разделение функциональных областей: Продукт ModelScope ориентирован на сегменты B2B и B2C. Хотя он обладает относительно меньшими возможностями в области DS, визуализации и интерпретируемости, он имеет чёткое разделение функциональных областей, что позволяет удовлетворять потребности различных пользователей.

Применение ModelScope:

Примеры применения ModelScope охватывают множество областей и сценариев, в частности:

• Классификация текста с нулевым обучением в условиях ограниченных ресурсов: Используя модели с открытым исходным кодом из сообщества ModelScope, можно реализовать задачи классификации текста в условиях ограниченных ресурсов, такие как классификация заявок.

• Агент совместной работы нескольких моделей: На основе платформы α-UMi от ModelScope реализовано взаимодействие агентов, использующих инструменты на базе малых моделей с открытым исходным кодом, что повышает возможности в задачах логического вывода и планирования, вызова инструментов и генерации ответов.

• Редактирование изображений и генерация описаний: Использование модели мультяшной стилизации Damo, модели вырезания портретов Damo, а также модели генерации описаний изображений на английском языке Damo позволяет обрабатывать изображения и генерировать описания, повышая эффективность и качество обработки изображений.

• Создание видео с заменой лица AI: ModelScope, как мощная платформа машинного обучения, поддерживает лёгкое создание видео с заменой лица с помощью AI, что имеет широкое применение в видеопроизводстве, играх, кино и других областях.

• Применение крупных медицинских моделей: Применение крупной медицинской модели AiYiSheng и FunASR демонстрирует использование ModelScope в медицинской сфере, решая проблемы адаптации к диалектам и акцентам, а также медицинские вопросы в голосовом взаимодействии.

Эти примеры демонстрируют преимущества ModelScope в области низкозатратного и высокоэффективного применения моделей, а также отражают его широкую применимость и мощные возможности в различных областях.

Таким образом, ModelScope благодаря своим особенностям — открытому исходному коду, комплексному обслуживанию, гибкости, простоте использования и низкой стоимости — привлёк большое количество разработчиков. По сравнению с другими платформами ModelScope больше подходит для китайских разработчиков: он не только предоставляет мощный сервис для работы с моделями, но и усиливает свою конкурентоспособность на рынке за счёт разнообразных ресурсов моделей, поддерживаемых фреймворков глубокого обучения, а также внимания к моделям для китайского языка.

Цель ModelScope — создать платформу следующего поколения для совместного использования моделей как услуги (Model-as-a-Service) с открытым исходным кодом, предоставляя разработчикам AI в целом гибкий, простой в использовании и недорогой комплексный сервисный продукт для моделей, упрощая применение моделей. Она поддерживает несколько способов загрузки моделей, включая использование Library. Если модель уже интегрирована в Library ModelScope, пользователю достаточно всего несколько строк кода для загрузки модели. Кроме того, ModelScope предоставляет хранилище моделей (Modelhub) для хранения, управления версиями и связанных операций. Загружаемые и публикуемые пользователями модели хранятся здесь. Пользователи также могут создать собственное хранилище моделей в Model hub и использовать предоставляемые платформой функции управления хранилищем моделей для управления моделями.