mirror of
https://github.com/modelscope/modelscope.git
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1. remove pai-easynlp temporarily due to its hard dependency on scipy==1.5.4 2. fix sentiment classification output 3. update quickstart and trainer doc Link: https://code.alibaba-inc.com/Ali-MaaS/MaaS-lib/codereview/9646399
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# 快速开始
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ModelScope Library目前支持tensorflow，pytorch深度学习框架进行模型训练、推理， 在Python 3.7+, Pytorch 1.8+, Tensorflow1.15，Tensorflow 2.x上测试可运行。
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注： `语音相关`的功能仅支持 python3.7,tensorflow1.15的`linux`环境使用。 其他功能可以在windows、mac上安装使用。
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## python环境配置
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首先，参考[文档](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/) 安装配置Anaconda环境
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安装完成后，执行如下命令为modelscope library创建对应的python环境。
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```shell
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conda create -n modelscope python=3.7
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conda activate modelscope
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```
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## 安装深度学习框架
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* 安装pytorch[参考链接](https://pytorch.org/get-started/locally/)
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```shell
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pip install torch torchvision
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```
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* 安装Tensorflow[参考链接](https://www.tensorflow.org/install/pip)
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```shell
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pip install --upgrade tensorflow
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```
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## ModelScope library 安装
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注： 如果在安装过程中遇到错误，请前往[常见问题](faq.md)查找解决方案。
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### pip安装
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执行如下命令：
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```shell
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pip install "modelscope[all]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
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```
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如需体验`语音功能`，请`额外`执行如下命令：
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```shell
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pip install "modelscope[audio]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
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```
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### 使用源码安装
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适合本地开发调试使用，修改源码后可以直接执行
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下载源码可以直接clone代码到本地
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```shell
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git clone git@gitlab.alibaba-inc.com:Ali-MaaS/MaaS-lib.git modelscope
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git fetch origin master
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git checkout master
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cd modelscope
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```
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安装依赖并设置PYTHONPATH
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```shell
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pip install -e ".[all]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
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export PYTHONPATH=`pwd`
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```
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注： 6.30版本需要把cv、nlp、multi-modal领域依赖都装上，7.30号各个领域依赖会作为选装，用户需要使用哪个领域安装对应领域依赖即可。
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如需使用语音功能，请执行如下命令安装语音功能所需依赖
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```shell
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pip install -e ".[audio]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo
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```
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### 安装验证
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安装成功后，可以执行如下命令进行验证安装是否正确
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```shell
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python -c "from modelscope.pipelines import pipeline;print(pipeline('word-segmentation')('今天天气不错，适合 出去游玩'))"
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{'output': '今天 天气 不错 ， 适合 出去 游玩'}
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```
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## 推理
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pipeline函数提供了简洁的推理接口，相关介绍和示例请参考[pipeline使用教程](tutorials/pipeline.md)
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## 训练 & 评估
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Trainer类提供了简洁的Finetuning和评估接口，相关介绍和示例请参考[Trainer使用教程](tutorials/trainer.md)
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