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ModelScope

Eine Open-Source-Modellgemeinschaft und Plattform zum Erkunden, Ausführen, Feinabstimmen und Bereitstellen von KI-Modellen und Datensätzen, mit einer Python-Bibliothek und gehosteten Studios zum Erstellen von KI-Anwendungen.

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Screenshot von ModelScope
Screenshot von ModelScope

ModelScope ist eine Open-Source-Modellgemeinschaft, die KI-Modelle, Datensätze und Anwendungen an einem Ort vereint. Entwickler können die neuesten Modelle in den Bereichen Vision, Sprache und große Sprachmodelle erkunden, dann Inferenz durchführen, Feinabstimmungen vornehmen, bewerten und bereitstellen.

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Im Kern stehen ModelHub, ein Open-Source-Hub zum Hosten von Modellen und Datensätzen, und die ModelScope-Bibliothek, eine Python-Bibliothek, die effiziente Modellinferenz, Feinabstimmung und Bewertung über eine einheitliche Schnittstelle bereitstellt. ModelScope Studios bietet einen kostenlosen, flexiblen Raum, in dem Benutzer KI-Anwendungen basierend auf den atomaren Fähigkeiten der auf der Plattform gehosteten Modelle erstellen und präsentieren können.

Die Gemeinschaft veröffentlicht regelmäßig aktualisierte Modellversionen und Datensätze und bietet Zugang zu Recheninfrastruktur für das Modell-Serving, damit Entwickler ihre eigenen Modelle und Anwendungen erstellen können. Zu den verwandten Open-Source-Tools gehören EvalScope, Swift und ModelScope-Agent.

  • KategorieMachine-Learning-Plattformen
  • PreismodellOpen Source
  • BereitstellungCloud
  • PlattformenWeb

  • Open-Source-Hub (ModelHub) zum Hosten von KI-Modellen und Datensätzen

  • ModelScope-Bibliothek für Modellinferenz, Feinabstimmung und Bewertung

  • Zugang zu einem breiten Katalog von Vision-, Sprach- und LLM-Modellen

  • Studios zum Erstellen und Präsentieren von KI-Anwendungen

  • Datensätze und Demoräume neben Modellen

  • Recheninfrastruktur für das Modell-Serving

  • Begleitwerkzeuge: EvalScope, Swift und ModelScope-Agent

  1. Erkunden Sie den Hub: Durchsuchen Sie Modelle, Datensätze und Anwendungen auf ModelScope.

  2. Installieren Sie die Bibliothek: Verwenden Sie die ModelScope-Bibliothek, um ein Modell für die Inferenz zu laden.

  3. Feinabstimmung oder Bewertung: Passen Sie ein Modell an Ihre Aufgabe an und bewerten Sie dessen Leistung.

  4. Bauen Sie ein Studio: Stellen Sie Modelle zu einer KI-Anwendung zusammen und teilen Sie es als Demo.

  • Modellexploration
  • Inferenz und Feinabstimmung
  • Modellbewertung
  • Erstellung von KI-Anwendungen

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