魔塔在线中文AI模型开源社区
关于ModelScope
ModelScope社区成立于 2022 年 6 月，是一个模型开源社区及创新平台，由阿里巴巴达摩院，联合CCF开源发展委员会，共同作为项目发起方。
社区联合国内AI领域合作伙伴与高校机构，致力于通过开放的社区合作，构建深度学习相关的模型开源，并开源相关模型服务创新技术，推动模型应用生态的繁荣发展。
期待ModelScope会有不一样的表现。
与ModelScope类似的网站有
国际 huggingface是较早将AI模型开源的网站，用户群体庞大，社区内有丰富的数据集、模型，文档详实。
国内 百度飞桨是国内AI模型开源较好的网站，用户群体较大，更新活跃，但是文档质量。。。
目前ModelScope刚刚上线不久，模型和数据集都不怎么多
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名词解释
ModelScope平台是以模型为中心的模型开源社区，与模型的使用相关，您需要先了解如下概念。
| 基础概念 | 定义 |
|---|---|
| 任务 | 任务（Task）指某一领域具体的应用，以用于完成特定场景的任务。例如图像分类、文本生成、语音识别等，您可根据任务的输入输出找到适合您的应用场景的任务类型，通过任务的筛选来查找您所需的模型。 |
| 模型 | 模型（Model）是指一个具体的模型实例，包括模型网络结构和相应参数。ModelScope平台提供丰富的模型信息供用户体验与使用。 |
| 模型库 | 模型库（Modelhub）是指对模型进行存储、版本管理和相关操作的模型服务，用户上传和共享的模型将存储至ModelScope的模型库中，同时用户也可在Model hub中创建属于自己的模型存储库，并沿用平台提供的模型库管理功能进行模型管理。 |
| 数据集 | 数据集（Dataset）是方便共享及访问的数据集合，可用于算法训练、测试、验证，通常以表格形式出现。按照模态可划分为文本、图像、音频、视频、多模态等。 |
| 数据集库 | 数据集库（Datasethub）用于集中管理数据，支持模型进行训练、预测等，使各类型数据具备易访问、易管理、易共享的特点。 |
| ModelScope Library | ModelScope Library是ModelScope平台自研的一套Python Library框架，通过调用特定的方法，用户可以只写短短的几行代码，就可以完成模型的推理、训练和评估等任务，也可以在此基础上快速进行二次开发，实现自己的创新想法。 |
一、模型探索
首先访问平台网址https://modelscope.cn/models， 您将看见平台上已有的所有公开模型，根据任务筛选或者关键词搜索可查找您感兴趣的模型。
二、环境准备
2.1 本地开发环境
如果您需要在本地运行模型，需要进行相应的环境安装准备，包括：
安装python环境。支持python3，不支持python2，建议3.7版本及以上。我们推荐您使用Anaconda进行安装。
安装深度学习框架。ModelScope Library目前支持Tensorflow，Pytorch两大深度学习框架进行模型训练、推理。您可根据模型所需的框架选择适合的框架进行安装。
安装ModelScope Library。我们提供两种安装方式，您可选择适合的方式进行安装。
pip安装。ModelScope提供了根据不同领域的安装包，您可根据对应的模型选择所需的安装包。
使用源码安装。
更完整的安装信息参考：环境安装指南。
2.2 在线Notebook
若您觉得本地安装较为复杂， ModelScope平台也提供在线的运行环境，您可直接在Notebook中运行，Notebook中提供官方镜像无需自主进行环境安装，更加方便快捷，推荐大家使用！
注意：该功能需要您登录后使用，新用户注册ModelScope账号并完成阿里云账号绑定后即可获得免费算力资源，详情请参阅免费额度说明 。
三、2分钟跑通模型推理
若您准备好本地环境或者已经打开一个Notebook的预装环境实例，则根据下述代码可对该模型进行推理。使用modelscope pipeline接口只需要两步，同样以上述中文分词模型（damo/nlp_structbert_word-segmentation_chinese-base）为例简单说明：
首先根据task实例化一个pipeline对象
frommodelscope.pipelinesimportpipelineword_segmentation = pipeline(word-segmentation,model=damo/nlp_structbert_word-segmentation_chinese-base)输入数据，拿到结果
input_str =今天天气不错，适合出去游玩print(word_segmentation(input_str))Run
{output:今天 天气 不错 ， 适合 出去 游玩}精选文章
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安装python包出现报错：Microsoft Visual 14.0 or greater is required. 怎么办？
自从OpenAI在去年6月份发布的GPT-3之后，大模型成为几乎所有全球头部AI公司的逐鹿目标。在昨天举行的2021人工智能计算大会(AICC 2021)上，关于产业层面的大新闻是浪潮也宣布加入AI大模型的栈道，浪潮人工智能研究院宣布9月份开发出全球最大规模的中文AI巨量模型源1.0，并将其开源，此举给大模型的逐鹿再添一把火。
模型的参数规模越大，优势越明显？
最近大模型为什么走热，先要从OpenAI讲起。OpenAI是由来自硅谷、西雅图等地的诸多科技大亨联合建立的人工智能非营利组织，这些大佬们给OpenAI的首期投资是10亿美金，而这个组织的发起人之一，是钢铁侠马斯克。2015年，马斯克与其他硅谷、西雅图科技大亨进行连续对话后，决定共同创建OpenAI，希望能够预防人工智能的灾难性影响，推动人工智能发挥积极作用，OpenAI的目标，是要制造通用机器人，或者称之为通用人工智能。2019年7月，微软也给OpenAI投资了10亿美元。次年6月，OpenAI研发出GPT-3语言模型，而且在三个月后又将这个GPT-3模型独家授权给微软。
最近微软CEO萨提亚对微软首席技术官凯文谈及未来对微软研究院的期待，萨提亚给出了三个期望，其中之一便是AI大模型。
AI大模型真香，浪潮开源“源1.0”是不讲武德还是造福产业？
从Buffer加载AI模型
我们在进行CNN模型推理的时候，需要预先从DDR或者ROM中加载AI模型。大家平时一般用的是createfromfile的形式，为了保护自己的模型IP，一般