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首先,参考文档 安装配置Anaconda环境。 安装完成后,执行如下命令为modelscope library创建对应的python环境。
conda create -n modelscope python=3.7
完成后输入 如下命令进入环境
conda activate modelscope
进入pytorch官网https://pytorch.org/get-started/locally/选择合适的版本,注意这里一定和自己的cuda版本一致,若当前页面没有自己的cuda版本,可以点击图中红字寻找历史版本。
如下图,根据自己的机器环境和CUDA版本选择,我的环境是Ubuntu系统,CUDA是10.2,因此选择下面红框的命令安装。
pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1
1. PIP安装
ModelScope Libarary由核心框架,以及不同领域模型的对接组件组成。如果只需要ModelScope模型和数据集访问等基础能力,可以只安装ModelScope的核心框架:
pip install modelscope
如果需要进一步具体使用ModelScope平台上承载的,包括多模态,NLP,CV,语音等不同领域的模型,来进行模型推理以及模型训练、微调等能力,则需要安装各个领域上不同的依赖。例如,
如仅需体验多模态领域的模型,可执行如下命令安装领域依赖:
pip install "modelscope[multi-modal]"
2. 源码安装
可通过从GitHub上下载ModelScope源码进行安装。适合本地开发调试使用,修改源码后可以直接执行。 ModelScope的源码可以直接clone到本地:
git clone git@github.com:modelscope/modelscope.git
cd modelscope
git fetch origin master
git checkout master
如需体验多模态领域模型,可执行如下命令安装依赖:
pip install ".[multi-modal]"
安装成功后,即可使用对应领域模型进行推理,训练等操作。这里我们以NLP领域为例。安装后,可执行如下命令,运行中文分词任务,来验证安装是否正确:
python -c "from modelscope.pipelines import pipeline;print(pipeline('word-segmentation')('今天天气不错,适合 出去游玩'))"
1. 报错no module named ‘open_clip’
pip install open_clip_torch
2. modelscope.preprocessors.multi_modal requires the decord library but it was not found in your environment.
pip install decord>=0.6.0
详细教程参见modelscope官网
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