深度学习模型快速开发平台推荐

前言

本文面向深度学习初学者或者工程师,推荐几个常用的深度学习模型快速开发平台。可以帮助初学者快速跑通模型,帮助工程师快速对模型进行部署和应用。

huggingface

简介

不多介绍,全球最大的模型托管平台,该平台最大的特点是:

  • 模型多,截止发文共有模型76万+;
  • 易应用,通过模型卡片页的简介,简单几十行代码就能进行模型的推理;
  • 要翻墙,国内目前被墙了,不能直接下载其模型。这里提供一个国内镜像网站:链接。

使用流程

1.配置相应环境,huggingface的模型需要安装transformers库,这个库基于深度学习,因此需要安装相应的深度学习环境,比如pytorch、tensorflow等。

2.搜索相应的模型,并下载模型文件(自动下载,由于被墙代码自动下载失效,可以通过镜像网站下载好模型文件,放在相应位置,windows位置在:C:\Users\username.cache\huggingface\hub下,Linux在当前用户文件夹下:/home/username/.cache/huggingface/hub,也可以通过自动以文件夹存放,模型读取时改为自定义文件夹)。
在这里插入图片描述

3.在模型卡片页找到相应的推理代码,进行推理。
在这里插入图片描述

modelscope

简介

和huggingface类似,modelscope是国内最大的模型托管平台。
平台地址

使用流程

1.配置相应环境。

2.搜索相应的模型,并下载模型文件(自动下载)。
在这里插入图片描述

3.在模型卡片页找到相应的推理代码,进行推理。
在这里插入图片描述

OpenMMLab

简介

OpenMMLab累计开源超过30个算法库、2400个预训练模型,涵盖图像识别分类、目标检测、图像分割、姿态估计、视频理解、OCR、3D目标检测、3D人体姿态估计、模型轻量化、自监督、少样本、光流、预训练、多模态、AIGC、推理部署等等计算机视觉任务,在Github上累计获得十万颗star,超过了Pytorch。
平台地址
在这里插入图片描述

使用流程

1.配置相应环境。

2.进入github站到相应的库,比如:mmdetection。
在这里插入图片描述

3.从文档中找到快速开始,按照教程部署模型。
在这里插入图片描述

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