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python环境配置

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=3.6
conda activate modelscope

检查python和pip命令是否切换到conda环境下。

which python
# ~/workspace/anaconda3/envs/modelscope/bin/python

which pip
# ~/workspace/anaconda3/envs/modelscope/bin/pip

注：本项目只支持python3环境，请勿使用python2环境。

第三方依赖安装

ModelScope Library目前支持tensorflow，pytorch两大深度学习框架进行模型训练、推理，在Python 3.6+, Pytorch 1.8+, Tensorflow 2.6上测试可运行，用户可以根据所选模型对应的计算框架进行安装，可以参考如下链接进行安装所需框架:

部分第三方依赖库需要提前安装numpy

pip install numpy

ModelScope library 安装

注：如果在安装过程中遇到错误，请前往常见问题查找解决方案。

pip安装

pip install -r http://pai-vision-data-hz.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/release/maas/modelscope.txt

安装成功后，可以执行如下命令进行验证安装是否正确

python -c "from modelscope.pipelines import pipeline;print(pipeline('image-matting',model='damo/image-matting-person')('http://pai-vision-data-hz.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/data/test/maas/image_matting/test.png'))"

使用源码安装

适合本地开发调试使用，修改源码后可以直接执行

git clone git@gitlab.alibaba-inc.com:Ali-MaaS/MaaS-lib.git modelscope
git fetch origin master
git checkout master

cd modelscope

#安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 设置PYTHONPATH
export PYTHONPATH=`pwd`

安装成功后，可以执行如下命令进行验证安装是否正确

python -c "from modelscope.pipelines import pipeline;print(pipeline('image-matting',model='damo/image-matting-person')('http://pai-vision-data-hz.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/data/test/maas/image_matting/test.png'))"

训练

to be done

评估

to be done

推理

pipeline函数提供了简洁的推理接口，示例如下，更多pipeline介绍和示例请参考pipeline使用教程

import cv2
import os.path as osp
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

# 根据任务名创建pipeline
img_matting = pipeline(Tasks.image_matting, model='damo/image-matting-person')

# 直接提供图像文件的url作为pipeline推理的输入
result = img_matting(
    'http://pai-vision-data-hz.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/data/test/maas/image_matting/test.png'
)
cv2.imwrite('result.png', result['output_png'])
print(f'Output written to {osp.abspath("result.png")}')

此外，pipeline接口也能接收Dataset作为输入，上面的代码同样可以实现为

import cv2
import os.path as osp
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.msdatasets import MsDataset

# 使用图像url构建MsDataset，此处也可通过 input_location = '/dir/to/images' 来使用本地文件夹
input_location = [
    'http://pai-vision-data-hz.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/data/test/maas/image_matting/test.png'
]
dataset = MsDataset.load(input_location, target='image')
img_matting = pipeline(Tasks.image_matting, model='damo/image-matting-person')
# 输入为MsDataset时，输出的结果为迭代器
result = img_matting(dataset)
cv2.imwrite('result.png', next(result)['output_png'])
print(f'Output written to {osp.abspath("result.png")}')

3.9 kB Raw Blame History