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欢迎来到ModelScope平台！本篇文章介绍如何快速开始使用ModelScope平台上的模型，包括所需的基础概念，环境安装，模型推理和训练的快速实践示例。 如何开始# 如果你是新手，想快速体验产品， 请参阅本文快速开始。快速开始包含基础概念知识和环境安装指南，可帮助你快速启动并运行ModelSco
原创
精选
2023-04-19 01:56:59
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模型部署介绍当我们通过深度学习完成模型训练后，有时希望能将模型落地于生产，能开发API接口被终端调用，这就涉及了模型的部署工作。Modelarts支持对tensorflow，mxnet，pytorch等模型的部署和在线预测，这里老山介绍下tensorflow的模型部署。模型部署的工作实际上是将模型预测函数搬到了线上，通常一个典型的模型预测流程如下图所示：模型部署时，我们需要做的事情如下：用户的输入
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本文记录了从环境部署到微调模型、效果测试的全过程，以及遇到几个常见问题的解决办法，亲测可用（The installed version of bitsandbytes was compiled without GPU support. NotImplementedError: Architecture ‘LlamaForCausalLM’ not supported!，RuntimeError:
【摘要】 前言利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。通过这个实践可以了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。实践流程基础环境准备OBS准备Mod
个人上传的模型地址：（需要注意，这个模型参数只做测试之用，并无实际意义） https://modelscope.cn/models/devilmaycry812839668/devil/summary 注意，这里的密码是指python sdk的验证字符： 模型仓库下载到本地： PS. 这个model
原创
2024-01-16 17:57:24
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国产的huggingface: https://www.modelscope.cn/
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2024-01-22 13:49:56
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概述：Web、模型下载及使用、MS Hub、MS-SWIFT、MS-EvalScope、MS-Agent、数据集
orbslam2学习记录1.orb slam2的总体框架2.orb slam2如何完成初始化3. 如何从单幅图提取特征点什么是特征点ORB特征关键点图像金字塔灰度质心法非极大抑制描述子：BRIEF如何提取特征点ORB特征提取4.如何进行特征匹配/数据关联暴力匹配明汉距离快速近似最近邻(FLANN)算法4.如何匹配多图特征点（实践）5.如何恢复图像之间摄像机的三维运动-对极几何原理（单目）6.如何求
Docker Compose项目简介Compose 定位是“defining and running complex applications with Docker”，前身是 Fig，兼容 Fig 的模板文件。Dockerfile 可以让用户管理一个单独的应用容器；而 Compose 则允许用户在一个模板（YAML 格式）中定义一组相关联的应用容器（被称为一个 project&nbs
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2024-01-11 20:23:02
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VisualPytorch beta发布了！功能概述：通过可视化拖拽网络层方式搭建模型，可选择不同数据集、损失函数、优化器生成可运行pytorch代码扩展功能：1. 模型搭建支持模块的嵌套；2. 模型市场中能共享及克隆模型；3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割、目标探测上的威力；4.添加图像增强、快速入门、参数弹窗等辅助性功能修复缺陷：1.大幅改进UI界面，提升用户体验；2.修改注销不跳
ollama modelscope本地模型是一个现代化的机器学习框架，可以在本地计算环境中运行，旨在提供高效、灵活的模型开发与部署。其核心特性是支持多种模型架构，并兼容多种运行环境，适合IT技术人员、数据科学家及研究人员进行定制化的机器学习任务。这篇文章将深入探讨如何解决“ollama modelscope本地模型”的相关问题，分析其架构、特性及实现原理，同时提供实战对比和生态扩展的建议。
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数据采集方式按照线上采集，线下采集两大类进行分类，下面对于每种采集方式及相关技术进行简单的介绍。线上采集
1）开放数据
开放数据指的是互联网中面向所有人公开的数据，其中包括面向特定行业公开的数据，各级政府公开的数据以及网页中相关的内容数据。
获取开放类数据，我们可以使用爬虫技术，这里简单介绍一下爬虫技术。
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本文介绍了ModelScope的安装与模型下载方法。主要内容包括：1）通过pip安装ModelScope；2）命令行下
在这篇博文中，我将详细介绍如何使用“ollama”导入“modelscope”下载模型的相关过程，以及在这一过程中可能遇到的问题和解决方案。针对这一主题，我将从背景定位到选型指南进行逐步分析。
使用“ollama”导入“modelscope”的情况，通常涉及到不同模型之间的兼容性和性能问题。在开始之前，我们可以设置一个简单的场景需求模型：
\[
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TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统，可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展，并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用TensorFlow可以在系统范围内，Python虚拟环境中，作为Docker容器或与Anaconda一起安装。在本教程中，我们将讲解如何在Debian 10的Python虚拟环境
# 使用 ModelScope 和 PyTorch 进行模型转换的指南
## 1. 任务流程概述
在将 ModelScope 模型转换为 PyTorch 版本的过程中，我们需要遵循一些步骤。以下是实现这一目标的总体流程表：
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EasyPR EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别库。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到opencv支持的所有平台。它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。它的识别率较高。图片清晰情况下，
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2024-09-20 08:25:04
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