中文「大大大大大」模型開源開放！從吟詩作畫寫代碼到蛋白質預測全都有，源代碼可編程API均奉上

魚羊 2022-11-04 13:12:50 來源：量子位

魚羊 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

中文領域的“大大大大大”模型，開源開放了！

一口氣10+個大模型聯手登場，能寫詩、寫作文、寫代碼，還能畫畫、做視頻、看圖說話。

戳進主頁，不僅代碼可下載，Notebook、在線Demo也已就位。

直接就是在線可玩，開箱即用。

煉丹師福音還不止如此。

在這個名為魔搭ModelScope的開源社區里，你甚至可以1行代碼就實現模型推理：

△一行pipeline完成模型推理

10行代碼搞定調優訓練（finetune）：

不得不說，這波開源有點東西。

如此大手筆，確實也并非哪家研究機構的SOLO，而是由國內AI工業界和學界聯合推動：

阿里達摩院與CCF開源發展委員會共同發起，首批合作機構包括瀾舟科技、智譜AI、深勢科技、中國科學技術大學、浙江大學等，陣容蔚為壯觀。

更多細節，咱們一起研究研究。

以模型為核心的中文AI開源社區

要說魔搭ModelScope有何不同之處，答案其實就在社區名字里：以模型為中心，搭建AI應用服務。

因此社區剛成立，就已經有300+模型上線，其中包括10多個大模型和150+ SOTA模型。并且其中1/3都支持中文。

就說最近大火的AI畫畫，在模型庫里一搜，就能找到對應的模型。

點進可體驗的通義-文本生成圖像大模型，即使你完全是AI小白，也能直接體驗。

比如讓AI生成一張“小雞戴墨鏡唱歌跳舞”的圖片。

結果是這樣的：

還有更潮酷的。

輸入“一張柯基犬在時代廣場騎自行車的照片。它戴著墨鏡和沙灘帽”，就能得到：

你想要什么樣的圖片？自己來試試吧，下面是傳送門：

紅極一時的GPT-3中文復刻版也在魔搭社區上架了，寫起古詩來可謂有模有樣。

在AI for Science方面，“中國版AlphaFold2”——深勢科技的Uni-Fold同樣亮相魔搭。

輸入蛋白質單體的一級結構，就能在線預測蛋白質的三級結構啦。

此外，會寫爽文、以10億參數輕量化模型登頂CLUE（中文語言理解榜單）的瀾舟科技孟子系列模型，智譜AI同時支持101種語言的預訓練模型……都能在魔搭上找到并體驗。

并且正如前文所說，魔搭提供的不僅僅是模型下載和使用，還把環境安裝、推理驗證、訓練調優、模型部署的一站式服務都搭好了。

環境安裝方面，魔搭支持本地環境快捷安裝，提供了Python whl包安裝和源碼安裝。

同時也支持云端Notebook免安裝，一鍵就能開啟在線Notebook實訓平臺。

模型推理方面，基于魔搭提供的封裝Python SDK，開發者只寫一行代碼，就能快速驗證和使用模型。

模型調優方面，魔搭同樣提供了簡單易用的調用接口，以及靈活的配置文件設計，實現了10行代碼運行一個調優任務。

最后，在模型部署上，魔搭支持云端、本地、設備端等多種部署方式。

值得一提的是，魔搭還給開發者們提供了不少免費算力資源。

其中，8核32G的CPU資源不僅免費，還可無限續杯。

GPU算力方面，則有16小時的免費V100資源可用。并且多貢獻多得。

魔搭社區，為什么是現在？

那么，問題來了，這么多家產業界和學術界研究機構，怎么就湊到一塊兒搞起新的開源平臺來了？

究其根本，其實還是一個AI落地應用，尤其是AI大模型產業化應用的問題。

一方面，我們能看到，AI技術正在各個領域迅猛發展。在頂尖的學界、產業界研究機構里，AI模型們的更新迭代可謂是日新月異。

但另一方面，AI技術本身的門檻仍然很高。尤其是在大模型上，以模型為核心，算法、算力、數據三位一體的重要性更加突顯。

更不用說，到了具體的應用層面，由于現在的技術仍無法實現“一個模型打天下”，后續還有大量模型調優、二次開發工作要做。

開源無疑是推動AI技術更快走向大眾的神兵利器。

問題是，在今天，盡管GitHub之類的代碼托管平臺已經非常成熟，但各種開源資源實際上還是非常分散，并且往往被框架、渠道等因素所限制。

也就是說，對于更廣大的開發人員來說，現在仍缺少統一的中立社區，能把海量模型、算力、數據高效地匯聚到一處。

就是在這樣的背景之下，達摩院等中國AI玩家們一拍即合，共同攢出了魔搭這么一個大招。

簡單來說，魔搭社區核心提供的價值就是“模型即服務（Model as a Service，簡稱MaaS）”：

開源，并且提供開源之后模型的使用服務。

讓普通開發者能更低門檻地把模型跑起來。讓AI，尤其是AI大模型不再是少數人的游戲。

從這個意義上來說，我們可以將模型分散開源視作AI開源的1.0模式，而魔搭社區則是在探索AI開源2.0時代的新范式。

說到MaaS，其實并非全新概念。

之所以此前并未激起太大水花，與其本身面臨的困難不無關系：

一方面，需要AI技術、優質模型本身的積累達到一定數量。

另一方面，圍繞模型展開服務也就意味著大量資源的調度。

簡而言之，單靠一家公司、一個機構是很難真正做到“模型即服務”的。

因而此中國科研機構們強強聯手，積極貢獻出一大波先進大模型、SOTA模型，屬實不易。

對于本土AI開發者而言，不可謂不是一個好的開始。

阿里巴巴集團資深副總裁、達摩院副院長周靖人還透露，接下來，魔搭社區還會每月上新，達摩院將長期支持社區的維護和發展。

AI時代的新型基礎設施

如果將AI技術帶來的變革視作第四次工業革命，那么AI技術的落地，終將從依賴專家調參的手工作坊時代，走向工業化大生產時代。

在這其中，預訓練模型就是關鍵所在。

中國計算機學會副理事長、瀾舟科技創始人兼CEO周明博士表示：

魔搭這樣的AI模型社區堪稱AI時代的基礎設施，能將預訓練模型以較低門檻提供給廣大開發者，讓AI惠及全社會。

中國科學院院士、CCF開源發展委員會主任王懷民也認為：

開源是AI發展的重要驅動力，魔搭作為新型的AI開源社區，不僅將有力推動AI邁向廣泛的落地應用，還將助力中國從開源世界的參與者逐步成長為引領者。

需要正視的是，作為國內第一個MaaS社區，魔搭還只是一個開始。

只有當更多開發者參與其中，在得到模型服務的同時，讓AI在各個領域應用落地，不斷拓展AI模型新的發展空間和可能性，這樣一個開源社區才能真正work。

我們離大規模、可復制的AI大工業時代，才可能更近一步。

那么，你會參與進來嗎？

魔搭社區地址：modelscope.cn

— 完 —