ModelScope 9月一系列新功能闪亮登场,为广大社区开发者带来诸多新特性与更丰富的功能,让模型用起来更加顺手,应用开发体验更加流畅。也欢迎大家与我们共建ModelScope开源社区。本月发布的新功能包括:
站点更新:
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AIGC专区全新升级:我们对AIGC专区进行了全面的技术迭代,不仅增强了对主流视觉模型的支持,还优化了图像生成的效率和质量。让用户可以更便捷地进行模型训练,享受从LoRA训练到图像生成的全链条服务,每一步都更丝滑!
您可以在魔搭首页导航栏 -> 创空间下 -> 找到AIGC专区
我们的目标是为开发者、设计师、艺术家、以及对人工智能生成艺术充满好奇的每个人提供一个集探索、学习、创作于一体的创意空间!
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xGPU部署推出:创空间推出xGPU部署形态,xGPU能力为创空间开发者提供了免费灵活的GPU资源。
通过高效的资源池管理技术,让GPU走向更多应用开发者,进而鼓励更多优秀的AI应用在社区上孵化!
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SwingDeploy全新升级:新支持OpenAI API兼容模式的一键部署(SwingDeploy)服务,只需几个简单的步骤,即可将社区模型部署为您自定义的的专属API,so easy!
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模型卡片智能翻译:社区致力于提升多语言环境下的用户体验,针对未提供中文介绍的模型,平台新增了自动翻译模型卡片的功能,方便中国开发者更直观理解模型,把模型用起来!
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模型库全局搜索引擎更新:更准确的召回和排序结果。相关能力近期也将全面升级到数据集与创空间。此外全局搜索的内容新增对社区讨论(issue)和pull request的覆盖。
开源SDK与工具链更新:
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ModelScope SDK 1.8版本发布,支持数据集的本地加载
无论是从本地本来就存在的数据文件,还是从ModelScope上将数据集下载到本地:
modelscope download --dataset AI-ModelScope/awesome-chatgpt-prompts prompts.csv --local_dir ./dir
都可以通过数据集加载接口,从本地进行加载:
data = MsDataset.load('./dir/prompts.csv')
print(data['act'][0] + ' :\n' + data['prompt'][0])
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SWIFT训练框架2.4版本发布。添加Liger Kernel支持更低显存消耗的训练,并支持自定义训练loss函数。训练后的模型现在可通过push_to_hub接口推送到ModelScope。WebUI支持音视频,多模态模型训练后可通过OpenAI API接口使用,并支持对接LMDeploy等引擎进行推理加速。
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EvalScope 0.5.2版本发布,完善多模态评测能力并接入VLMEval backend,当前已支持90+多模态benchmark,并完成重点benchmark的对齐实验。新增基于自定义数据集以及模型进行评测的支持。
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