本月上新

ModelScope 10月份整体上新啦！本次更新干货满满，推出了我们在内部开发与灰度许久的全新站点设计，其中也包括开发者反馈已久的暗黑模式支持等一系列功能，希望得到大家的使用反馈。除此之外，还包括了诸多新特性与丰富的功能，通过社区持续的迭代，为广大开发者带来更流畅的围绕模型的AI分享和开发体验！

站点更新

1. ModelScope全新站点改版：旨在为用户提供更加直观和舒适的交互界面，并增加了暗黑模式，提供更加开发者友好的浏览体验。（欢迎参与我们的新版视觉用户调研，期待听到你们的宝贵意见！）

新支持亮、暗界面模式，在右上角进行选择~

2. 合集（Collection）板块：新增合集功能，让开发者更轻松地探索社区内容的自由关联与组合，目前支持将模型、数据集、创空间作为合集元素。

3. Notebook（GPU与CPU）免费持久化存储功能：

为了让开发者享受到可持续的AI开发体验，我们完善了Notebook环境的数据管理能力，让开发者无需再为数据的保存问题所困扰。当前持久化存储功能已在PAI-DSW实例上实现，通过"/mnt/data/"目录提供。

4.SwingDeploy模型列表扩展：通过SwingDeploy提供的OpenAI API兼容模型服务部署，除了支持平台验证过的一些头部模型以外，当前覆盖面全面延展到支持所有ModelScope上的GGUF格式LLM模型。

5. 数据集卡片智能翻译：英文内容的自动翻译，在除了模型卡片以外，本期添加了对数据集卡片描述的自动翻译支持。

6. 模型关联创空间：基于ModelScope模型开发的创空间，自动关联对应模型，方便大家更好了解模型的开发生态。

7. 创空间支持PR：创空间支持通过Pull Request提交修改，使应用开发者能够通过各自的贡献，共同完善社区AI应用

8. 移动端支持文件浏览：在移动设备上，现在可以方便地浏览模型和数据集的文件内容，让用户在端侧更快捷地获取相关社区资源内容信息。

· 开源SDK与工具链更新

1. ModelScope SDK 1.9版本发布

a. ModelScope命令行工具添加clear-cache选项，用于清除本地缓存，具体参见文档中心相关介绍。

b. ModelScope数据集适配了datasets最新的3.0大版本，并统一了dataset下载进度展示，同时完善了对于数据preview的支持。

c. 通过AutoConfig，AutoTokenizer等类进行加载时，跳过模型ckpt下载。

d. 添加了对大模型Template以及Ollama Modelfile自动导出的支持，支持通过Model Id迅速获取模型Template以及Ollama Modelfile

from modelscope.preprocessors.templates import TemplateType
from modelscope.preprocessors.templates.loader import TemplateLoader

template = TemplateLoader.load_by_model_id('deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat')
print(f"Template Type is: {template.template_type} \n")

ollama_modelfile = TemplateLoader.to_ollama('Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct')
print(f"Modelfile for Ollama:\n{ollama_modelfile} \n")

Template Type is: deepseek2 

Modelfile for Ollama:
FROM {gguf_file}

# set the temperature to 0.7 [higher is more creative, lower is more coherent]
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.8
PARAMETER repeat_penalty 1.05
PARAMETER stop "<|im_start|>"
PARAMETER stop "<|im_end|>"
TEMPLATE """{{ if .Messages }}
{{- if or .System .Tools }}<|im_start|>system
{{ .System }}
{{- if .Tools }}

...

2. SWIFT训练框架2.5版本发布

a. 支持了多模态大模型训练微调后进行GPTQ和AWQ的量化

b. 在ViT部分支持动态的gradient_checkpointing，优化显存使用

c. 添加多模态大模型的预训练

3. EvalScope 0.5.5版本发布

a. 支持LongBench-Write长文本生成的质量评测

b. 建设RAG评测功能，添加embeddings/rerank等模型评测，集成MTEB与CMTEB，并通过集成ragas支持RAG全链路的评测

c. 添加MMBench-Video，Video-MME，MVBench视频评测支持，完善多模态评测能力。