中文AI 模型开源社区魔搭 ModelScope

最新推荐文章于 2025-05-10 13:38:13 发布
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文章标签： 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lu_linux/article/details/130423312
博客提及了ModelScope魔搭社区，该社区与人工智能相关，为信息技术领域内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

阿里巴巴魔塔ModelScope Library-基于python的AI领域库
洛阳泰山的博客
07-16 578
ModelScope是一个“模型即服务”(MaaS)平台，旨在汇集来自AI社区的最先进的机器学习模型，并简化在实际应用中使用AI模型的流程。ModelScope库使开发人员能够通过丰富的API设计执行推理、训练和评估，从而促进跨不同AI领域的最先进模型的统一体验。ModelScope Library为模型贡献者提供了必要的分层API，以便将来自 CV、NLP、语音、多模态以及科学计算的模型集成到ModelScope生态系统中。
ModaHub魔搭社区： AI模型社区ModelScope和Hugging Face行业分析报告
实战AI智能体
07-08 1946
本报告将对两个知名AI模型开源社区——魔搭社区和Hugging Face进行分析比较，包括github星数、模型数、数据集、演示应用程序数、下载数以及开发者、付费企业和公司用户数等方面的数据对比和结论。这表明Hugging Face在开源社区中的知名度和受欢迎程度更高，更多的开发者和研究人员选择使用Hugging Face提供的资源和工具。然而，魔搭社区在某些方面仍有一定的竞争力，可以通过进一步提升模型和数据集的数量和质量，以及加强与开发者和企业的合作，来提升其在开源社区中的地位和竞争力。
modelscope 魔搭社区模型下载
MnivL的博客
02-06 1337
魔搭社区模型快速下载
ModelScope 魔塔社区初探
sinat_39035618的博客
05-22 8118
第一次接触 ModelScope，记录下在 macOS 上的安装过程。
ModelScope魔搭社区，一站畅享AI模型即服务体验
AI360labs_atyun的博客
12-20 2463
于近一年刚上线的一款开源模型平台，里面提供了很多的热门模型供使用体验，而且与阿里云服务进行联动，让开发者免除了额外的部署成本，实现了模型推理与调优的极速体验。首先访问平台网址https://www.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。是一个致力于推动AI技术普及和创新的平台，通过提供丰富的模型资源、便捷的服务和开放的合作环境，助力开发者和研究人员更高效地构建和应用AI解决方案。按钮即可在Notebook中使用。
技术布道 | 通过ModelScope魔搭社区调用大模型在线推理API
MumuLab
03-26 2811
3. 我们使用“CoROM语义相关性-中文-通用领域-base”大模型，在文档介绍了监督数据训练的文本的Dual Encoder框架，Query和Document文本通过与训练语言模型编码后通常采用预训练语言模型CLS位置的向量作为最终的文本向量，基于标注数据的标签，通过计算query-document之间的cosine距离度量两者之间的相关性（见原始文档：CoROM文本向量-中文-通用领域-base · 模型库 (modelscope.cn)）。2. 在“模型库”中搜索找到CoROM相关的大模型。
开发者评测局第六期——ModelScope开源模型社区评测征集令
阿里云开发者
08-11 1382
简介：加入ModelScope开源模型社区，使用开源建模神器记录你的建模之旅活动链接：https://developer.aliyun.com/topic/maas2022?utm_content=g_1000352635你还在因为建模缺少模型库素材以及数据集而发愁吗？小助手悄悄告诉你ModelScope开源模型社区可以帮你解决烦恼哦，ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！加入ModelScope开源模型社区，
借助 ModelScope 魔搭社区轻松搭建 MCP 服务
最新发布
分享平时的学习心得和笔记
05-10 861
借助 ModelScope 魔搭社区轻松搭建 MCP 服务 在数字化浪潮中，MCP（Model Communication Protocol）服务成为实现模型间高效协同的关键。传统搭建方式依赖云主机，面临高成本、安全隐患和复杂操作等问题。然而，ModelScope（魔搭社区）的出现，为我们提供了一种零成本、安全便捷的替代方案。
【自然语言处理与大模型】魔塔社区免费实例中使用ollama快速部署llama3
qq_39780701的博客
11-19 4374
在ModelScope魔塔社区提供的免费实例，使用ollama部署开源llama3模型。
如何基于开源大模型搭建自己的智能体？魔搭社区推出AI Agent开发框架
Ly768768的博客
04-05 1147
AI Agent的工作流程一般包括任务的理解、规划和执行，其中，LLM 负责任务规划、工具调用以及回复生成，是整个流程的智能中枢，好比人类的大脑。未来，ModelScope-Agent 会适配更多新增的开源LLM，并将推出更多基于ModelScope-Agent开发的应用，如个人助理 Agent、Story Agent、Multi-Agent等。阿里云牵头建设的AI模型社区魔搭(ModelScope)又上新了，推出适配开源大语言模型的AI Agent开发框架ModelScope-Agent。
通过魔搭社区本地下载大语言模型及API接口调用模型实现
m0_65664914的博客
02-10 4026
从最终结果看，输出结果符合模型的能力，本次只是演示一个小模型的本地化下载部署，通过本文，可以了解模型的下载、调用实现。
魔搭 modelscope - 小记
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
11-16 3181
modelscope 介绍
如何在ModelScope社区魔搭下载所需的模型
热门推荐
读书郎
11-12 1万+
本篇文章介绍如何在ModelScope社区下载所需的模型。若您需要在ModelScope平台上有感兴趣的模型并希望能下载至本地，则ModelScope提供了多种下载模型的方式。
魔塔html1006无标题,神级程序员用手机写javascript魔塔，功能一样不少！-Go语言中文社区...
weixin_42205405的博客
06-18 606
javascript魔塔神级程序员用手机写HTML5/javascript魔塔，功能一样不少！工具：手机，RE管理器，UC浏览器，DroidEdit，Ksweb，HTML5/javascript引入css以及javascript，这两个文档是控的，都得自己敲！我喜欢把一切事情简单化，包括对于前端，javascript的学习，也有不少的方法总结，如果觉得学习困难不知道javascript该学些什么，...
02 魔搭社区_AI大模型开发者的福音
qq_33169644的博客
03-20 1369
ModelScope——汇聚各领域先进的机器学习模型，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。在这里，共建模型开源社区，发现、学习、定制和分享心仪的模型。AI 模型较为复杂，尤其是要应用于行业场景，往往需要重新训练，这使得 AI 只掌握在少数算法人员手中，难以走向大众化。魔搭社区已经吸引了超过200万AI开发者，模型累计下载超过4500万次。魔搭社区是AI开发者社区之一。
【大模型系列】入门常识备忘
万物皆字节
02-16 244
1、huggingface 网址 https://huggingface.co/2、魔塔社区 网址：https://modelscope.cn/home。
魔搭 ModelScope 模型下载
mixboot
02-25 710
魔搭 ModelScope 模型下载
魔塔社区的Modelscope中无法import_AutoModel的问题
08-10 2548
按道理来讲：AutoModel是关键性的类，为何无法import进来呢？可以重新输入from modelscope import A。可知道类路径在:modelscope\utils\下。这样，程序的AutoModel找不到的错误就排除了。这个提示的类，和步骤2看到的类的路径是一致的。
玩转中文AI模型攻略——ModaHub魔搭社区攻略
实战AI智能体
07-02 1721
ModaHub魔搭社区是一个中文AI模型开源社区，旨在为开发者和研究者提供一个交流、分享和合作的平台。以下是一份攻略，帮助你更好地了解和使用ModaHub魔搭社区的各项功能。
魔塔modelscope搭建stable diffusion
01-10
### 如何在 ModelScope 平台上部署和运行 Stable Diffusion 模型 #### 准备工作 为了成功部署和运行 Stable Diffusion 模型，需先完成环境准备。这包括安装必要的依赖库、配置计算资源等。 ```bash pip install modelscope transformers accelerate diffusers torch ``` 上述命令会安装 `modelscope` 及其他所需工具包[^1]。 #### 获取模型文件 根据已有信息，大模型通常存放在特定路径下，如 `models/stable-diffusion` 文件夹内，官方版本如 sd1.5, sd2 和 sdxl 是较为常见的选择。对于希望自定义或优化性能的情况，则可能需要下载对应的预训练权重文件至本地服务器或云端实例中。 #### 配置ModelScope项目结构 创建一个新的目录作为项目的根目录，并在此基础上构建合理的文件夹架构： ```plaintext my-stable-diffusion-project/ ├── config.json # 模型配置文件 ├── model # 存放模型参数的位置 │ └── stable_diffusion/ └── scripts # 脚本存放位置 ``` 接着进入刚刚建立好的工程目录并初始化 git 仓库以便后续操作： ```bash %cd my-stable-diffusion-project/ !git init . ``` #### 下载 Clip 模型权重 由于部分实现方案涉及到 CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining)，因此还需要单独获取这一组件的相关资料。可以按照如下方式执行克隆动作以获得最新版的 clip-vit-large-patch14 模型数据集[^4]: ```bash %cd .. !mkdir openai %cd openai !git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/clip-vit-large-patch14.git ``` #### 加载与测试模型 当所有准备工作完成后，就可以着手于实际的应用开发环节了。下面给出一段简单的 Python 代码片段用来展示如何加载已有的 Stable Diffusion 模型并尝试生成一张图片: ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained('CompVis/stable-diffusion-v1-4') device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" pipeline.to(device) prompt = "A beautiful landscape painting." image = pipeline(prompt).images[0] image.save("./output.png") ``` 这段脚本首先导入所需的类库，之后利用 `diffusers` 提供的方法读入指定名称下的预训练模型对象；最后通过给定提示词让程序自动绘制出相应的艺术作品，并保存到当前工作区内的 output.png 文件里[^2]。
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