随着人工智能和大数据的快速发展，选择一个安全、高效、可扩展的模型托管和推理平台至关重要。在openMind上部署模型可以充分利用其强大的计算能力、灵活的资源调度和完善的数据管理功能。无论是初创项目还是成熟企业，使用openMind都可以在短时间内快速构建、训练和部署模型，大大提高研发效率。此外，openMind还拥有良好的社区生态和技术支持，可以及时为开发者解决问题，并在不断的发展中推出更多创新的功能和工具。
Magic Community与openMind合作，为开发者提供开放平台，鼓励更多人参与创新技术的分享。通过这个平台，开发者不仅可以体验openMind的强大能力，还可以在应用实践中实现自己的技术创造力。这种开放的合作模式不仅为开发者提供了展示技术成果的机会，也为openMind带来了宝贵的反馈和实践经验，推动技术的不断进步和完善。
操作流程也比较简单，可以快速上手：
1、进入摩尔社区官网创建用户
2。通过以下流程下载和上传模型
注册用户并创建Token 
登录Magic社区后，在个人中心创建一个具有写入权限的Token，需要复制该Token用于后续模型上传操作。
创建模型仓库
填写仓库信息并创建后，系统会自动生成包含模型信息的README.md文件。 README文档主要用于模型项目的概述、安装说明、使用方法、代码示例、贡献指南等信息，帮助用户和开发者更好地理解和使用项目。
将模型上传到Magic Community。您可以通过以下三种方式之一将模型上传到Magic Community。
创造环境
注意python解释器的版本只能是3.8 3.9 3.10，否则无法下载对应的库。
要安装该库，只需在终端中输入三行指令：
pip 安装openMind
pip 安装openMind_hub
点安装火炬
其中：openMind和openMind_hub是MoLe社区提供的核心库，主要用于与MoLe社区的模型管理和服务进行交互。它包含模型加载和训练功能，帮助开发者在Magic Platform上轻松管理自己的机器学习模型。安装命令：pip install openMind、pip install openMind_hub
其中，torch是PyTorch框架的核心库。 PyTorch 是一种流行的深度学习框架，广泛用于模型训练、推理和其他任务。 Magic Community允许使用PyTorch进行深度学习模型的训练和部署，因此需要安装torch库来支持相关操作。安装命令：pip install torch
openMind Hub Client 提供了upload_folder 函数，用于上传文件夹到仓库。常用参数：folder_path（要上传的本地文件夹路径，必填）和repo_id（仓库地址，必填）
from openMind_hub import upload_folderimport os# 使用upload_folder 上传文件夹到仓库。 # token：对目标仓库具有可写权限的访问令牌，必填。 #folder_path：要上传的本地文件夹路径，必填。 # repo_id：目标仓库，必填。 # 如果需要过滤上传的文件类型，可以使用allow_patterns和ignore_patterns参数。有关详细信息，请参阅upload_folder。 upload_folder(token=’token’,folder_path=r’~/new/hustvl/visualbert-vcr-coco-pre’,repo_id=’jackma/visualbert-vcr-coco-pre’)
上面的代码示例将本地文件夹中的所有文件上传到仓库jackma/visualbert-vcr-coco-pre，其中用户名用红色下划线表示。默认情况下，该文件夹中的所有文件都将上传到存储库的根目录。
3 模型可用性测试
添加示例文件
在计算机上找到下载的文件，并在该文件夹中创建一个新的示例文件夹。
在
文件夹下新建两个文件，一个是inference.py，一个是requirements.txt
Inference.py文件包含一段代码，如下：
from Transformers import AutoTokenizer, AutoModelimport torchimport torch.nn.function as Fimport osdefmean_pooling(model_output, Attention_mask):token_embeddings=model_output.last_hidden_stateinput_mask_expanded=Attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()返回火炬。 sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1)/torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)def main():# 句子列表句子=[‘这是例句’, ‘每句话都转换了’]# 加载model 和tokenizer model_path=’jackma/visualbert-vcr-coco-pre’# 确保模型文件存在，如果不存在os.path.exists(os.path.join(model_path, ‘config.json’)):print(f’Error: {model_path}/config.json 未找到！’) returntokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained( model_path)model=AutoModel. from_pretrained(model_path)# 分词encoded_input=tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors=’pt’)# 使用torch.no_grad():model_output=model(**encoded_input)计算嵌入sentence_embeddings=mean_pooling(model_output,encoded_input[‘attention_mask’])sentence_embeddings=F.normalize(sentence_embeddings, p=2、dim=1)print(‘句子embeddings:’)print(sentence_embeddings)if __name__==’__main__’:main()
选择测试用的pytorch版本，可以对应inference.py文件。
选择inference.py对应的pytorch版本进行测试。如果模型测试通过，则上传成功。该模型已通过CI测试，具有实用价值，为实际业务应用奠定了基础。
在openMind平台上，将图形模型Visualbert应用于图像生成任务。它根据用户输入的文字描述生成相应的图像，为创意设计、游戏开发等提供新的技术手段，包括以下几种形式。如果你有兴趣，可以去神奇快乐社区尝试一下。
视觉问答（VQA）：能够理解图像内容和与图像相关的问题并给出正确答案。模型需要将从图像中提取的特征向量与对问题的理解相结合，才能准确回答关于图像的各种问题，例如“图片中的汽车是什么颜色？”。图像描述生成：可以根据输入图像生成自然语言描述，帮助为图像添加标题或注释，让计算机自动理解和表达图像的内容，例如生成“这是美丽的海滩日落”对于风景图片。 “金色的阳光照耀着波光粼粼的海面。”这样的描述。 图文交互生成：可以与图像生成模型结合，根据生成的文字描述重新生成对应的图像，实现图文之间的反复转换与融合。零样本图像分类：在没有看到任何样本的情况下，通过了解图像的特征向量和预定义的类别名称，将图像与类别关联起来进行分类。openMind 凭借其技术优势，推动人工智能领域的创新应用。模型训练，未来，openMind将继续为开发者提供丰富的工具和服务，帮助实现更多的创新应用。希望本文能为开发者提供技术见解，帮助他们更好地利用。我们也希望更多的开发者在MoLe社区和openMind的支持下，能够体验到大模型带来的技术发展，为开发者提供技术研究。良好的学习体验空间。
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