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06-18
在云栖大会阿里云Creat@AI创客宋开幕仪式上，灵机模型技术负责人陈英达服务和Magic Community，在《MaaS：让大模型能力触手可及》上发表主题演讲，分享ModelScope如何打造开源模型社区，为超过10000名AI开发者提供一站式模型探索、推理、训练、部署和应用体验。
服务。
灵机模型服务魔幻社区技术总监陈英达（以下内容节选本次演讲，仅供学习交流）阿里云的首要目标是推动中国大模型生态的繁荣，为发展提供基础中国大型模型云资源和模型服务支持。
在2019云栖大会上，阿里云正式提出模型软件的概念，并成立开源模型社区ModelScope。
在过去的一年里，ModelScope已经成为中国最受欢迎的开源模型社区，并实现了第一个小目标——模型下载量超过1亿。
如今，有超过 10,000 名活跃用户在 ModelScope 平台上使用各种模型。
ModelScope的核心理念是创建一个开源模型社区。
我们联合国内外30余家顶级人工智能机构共同打造社区，同时开展多项联合运营和推广活动，将更多优秀模型开源到ModelScope中。
一方面，我们希望让更多的开发者使用模型；另一方面，我们也希望进一步扩大这些模型的影响力，让更多优秀的开源模型在最短的时间内被人们认识和使用。
如今，中国头部开源模型大部分都会选择在ModelScope完成模型上线，其中包括百川模型以及更多最新的开源模型。
ModelScope还将提供相应的微调训练和推理教程，帮助用户快速掌握如何使用这些模型。
ModelScope 始终鼓励技术创新。
它不仅提供了丰富的开源数据集来加速模型开发和训练，还提出了一个全新的概念——创意空间。
通过创作空间，AI开发者可以与其他用户分享他们的模型应用并实时获得反馈。
如今，越来越多的模特团队更愿意利用创新空间进行初期推广。
创业空间正在成为模型商业化的切入点。
对于模型使用者来说，除了模型本身之外，还关注如何快速获取计算资源，以及如何在有限的计算资源内真正应用大模型。
ModelScope本质上提供了统一的模型接口，在模型贡献者和模型使用者之间搭建沟通的桥梁。
ModelScope接入阿里云，通过云计算的加持为用户提供更好的模型服务。
在ModelScope中开箱即用各种阿里云服务，开发者可以一键连接阿里云上的免费CPU和GPU资源。
基于阿里云提供的海量云计算能力，开发者只需几行代码就可以直接推理和训练各种模态的模型，大大降低部署和使用成本，实现高效、快速的模型应用开发。
我们也看到，如今越来越多的AI领域创业者选择在大模型的基础上开发“小模型”。
该模型需要进行微调或充分训练。
由于资源有限，很难对模型进行微调或完全训练。
针对这种情况，ModelScope开发了轻量级训练微调框架ModelScope-SWIFT，不仅支持Stable Diffusion等主流大模型，还可以基于LoRA包等方法进行轻量级微调。
不久前，ModelScope与北京大学美术学院达成合作。
基于ModelScope-SWIFT框架，学生可以使用ModelScope的工具快速微调模型并产生风格化效果。
我们希望这个框架能够进一步降低模型开发的门槛，满足开发者对模型定制和场景化的需求，让AI应用更加贴近实际应用场景，更加灵活高效。
基于模型技术和数据集，ModelScope社区孵化了许多人工智能应用。
以FaceChain为例。
该项目在开源后三天内就登上了 Github 趋势榜的榜首。
FaceChain集成了各种独立的技术模型，实现人脸生成推理的自动化。
本项目不仅使用了基础模型Stable Diffusion，还利用ModelScope提供的工具实现了人脸录入、旋转、检测、美化、美肤等单点模型能力的完美融合。
从基础模型的微调到最终生成推理的调整，Facechain打通了技术模型到生产的链路，实现了N2N能力，利用多种模型来调整生成图像的效果。
如今的大型模型已经具备了更好地理解人类语言交互的能力，并且正在向多模态方向发展。
这也是目前业界热议的“AI Agent”概念。
在此趋势下，ModelScope也在积极探索如何在开源模型生态中实现大小模型之间的协作，并在ModelScopeGPT内部和外部带来可扩展的Agent解决方案。
如果要生成包含图像、声音、字幕等的视频，需要调动大语言模型、文本音视频模型、翻译模型、语言模型。
最后通过多模型能力的组合来实现生成。
ModelScope 上有各种模态的模型。
我们选择从单点开始，首先训练一个中央控制模型。
其核心能力是理解不同的指令并进行多任务规划和调度，并与其他模型一起完成命令执行。
我们希望在AI Agent的构建过程中形成一套完整的环节和机制，满足用户的定制化需求。
我们的核心是通过为ModelScope GPT大小模型构建协同智能助手，依托LLM并与ModelScope模型生态相结合，提供全新的模型使用体验。
基于底层通用大模型，开发者可以通过微调和API调用，更好地理解多条指令和任务需求。
这样，用户就可以轻松更换不同的型号，实现高效的定制需求。
值得一提的是，用于微调的数据集已在ModelScope上开源，用户只需进入在线数据库即可调用。
通过该数据库，可以在任何领域定制AI Agent，实现指令规划、执行和结果生成。
如今，验证是创新的第一步。
ModelScope以模型服务为切入点，提供灵活易用的自助服务，降低模型的使用门槛。
但开发者仍然需要承担一定的计算和推理成本。
我们希望通过能力上云进一步降低门槛。
阿里云基于云，以模型为核心，完善模型即服务生态，推出模型服务DashScope。
灵机通过灵活易用的模型API服务，让各种模态模型的能力更加方便AI开发者使用。
该平台提供多种型号选择。
开发者不仅可以直接集成大型模型的强大能力，还可以对模型进行训练和微调，实现模型定制。
开发者可以指定模型，并提供多种参数选项以适应不同的任务需求。
此外，灵机平台还提供文本向量模型、语音模型等API调用方式，对于本地没有资源的开发者来说，可以指定基础模型，通过API访问自己专有的模型数据。
在当今的模特时代，我们希望真正为模特服务。
通过开源模型社区和开源SDK，AI开发者可以直接加载模型；也可以通过API使用，让开发者根据自己不同的创业阶段进行选择。
阿里云希望为AI开发者和创业者提供MaaS层面更全面的服务。
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