AI：ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介安装使用方法之详细攻略

开源开发框架：是一套Python的SDK，通过简单地集成方式可以快速的实现模型效果，比如一行代码实现模型推理，几行代码实现模型调优。

开源模型库：社区会提供一个开源模型库里面包含了全行业的SOTA模型。

开源数据集：社区会提供达摩院沉淀的电商领域数据集以及一些通用领域的数据集，结合业内一些经典数据集配合工具自动对外开放

实训框架：集成了PAI机器学习框架及DSW，可以实现在线的模型训练和推理工作，未来DSW中也会集成ModelScope社区整套的开发环境，可以让初阶用户快速的通过PAI和DSW实现模型把玩。同时还支持本地环境直接获取模型和复制相应的模型代码，在本地实现模型调优和推理工作。

开发者社区：社区提供了开发者交流、沟通及反馈的能力板块。

社区希望支持广大开发者通过社区平台学习和实践AI，从社区中可以获取所需的模型信息。对于初阶开发者可以在社区中使用模型，对于中高阶开发者可以通过社区调优评测模型并用于自己的个性化业务场景。

千亿参数大模型全面开放多领域SOTA“百模”开源10行代码实现模型finetune1行代码实现模型推理

丰富的预训练SOTA模型

覆盖NLP、CV、Audio等多领域的具有竞争力的SOTA模型，更有行业领先的多模态大模型，全部免费开放下载以及使用。

多元开放的数据集

一行代码使用模型推理能力

提供基于模型的本地推理接口，以及线上模型推理预测服务，方便开发者快速验证与使用。

十行代码快速构建专属行业模型

十行代码实现对预训练模型的调优训练（finetune），方便开发者基于行业数据集快速构建专属行业模型。

即开即用的在线开发平台

一键开启在线notebook实训平台，集成官方镜像免除环境安装困扰，链接澎湃云端算力，体验便捷的交互式编程。

灵活的模型框架与部署方式

兼容主流AI框架，更好地实现模型迁移；多种模型训练与服务部署方式，提供更多自主可控的选择。

丰富的教学内容与技术资源

当前，ModelScope社区平台支持的任务类型按照领域分为如下的任务类型，该任务列表将持续更新扩展。若您有新的任务类型和模型，建议提PR给我们，我们欢迎社区成员共同来贡献和维护相应的任务列表！

第一步，python环境配置

pip3installtorchtorchvisiontorchaudiopipinstall--upgradetensorflow第三步，安装ModelScopelibrary

NLP

如仅需体验NLP功能，可执行如下命令安装依赖：

CV

如仅需体验CV功能，可执行如下命令安装依赖：

多模态

如仅需体验多模态功能，可执行如下命令安装依赖：

语音

如仅需体验语音功能，请执行如下命令：

第四步，测试

1）基础信息包括您的模型英文名称、中文名、所有者、许可证类型、是否公开和模型描述。

2）上传README文档。若您已有README文档，可直接在此处上传。若您没有README文档，系统将为您自动创建一个README文档。为了让模型介绍更容易被理解和检索，我们推荐您按照模型卡片规范进行书写，具体可查看如何写好用的模型卡片。

系统将根据您上传的README.md文件进行解析，并展示在模型介绍页面。右侧的demo根据task进行支持，当前支持的task类型将逐步开放，若您在readme中按照要求填写task和demo的示例代码等信息，系统将自动渲染出来。若您没有README文档，可在模型文件中找到README.md并点击编辑进行在线编辑。

完成创建后，平台将为您分配一个存储地址，如下：

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