الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

مهم

تم إهمال هذا المستودع وهو مخصص فقط لإطلاق مشاريع Instill Core حتى الإصدار v0.12.0-beta ، حيث يتوافق إصدار Instill Model مع الإصدار v0.9.0-alpha في هذا المستودع المهمل. تحقق من أحدث مشروع Instill Core في مستودع instill-ai/instill-core.

نموذج الغرس (موقوف)

⚗️ يعد Instill Model ، أو ببساطة Model ، جزءًا لا يتجزأ من مشروع Instill Core. إنه بمثابة نظام أساسي متقدم لـ ModelOps/LLMOps يركز على تمكين المستخدمين من استيراد نماذج التعلم الآلي (ML) وتقديمها وضبطها وضبطها ومراقبتها بسلاسة من أجل التحسين المستمر.

المتطلبات الأساسية

  • macOS أو Linux - يعمل Instill Model على نظام التشغيل macOS أو Linux، ولكنه لا يدعم Windows حتى الآن.

  • Docker وDocker Compose - يستخدم Instill Model Docker Compose (على وجه التحديد، Compose specification Compose V2 وCompose) لتشغيل جميع الخدمات على المستوى المحلي. يرجى تثبيت أحدث إصدار ثابت من Docker وDocker Compose قبل استخدام Instill Model.

  • yq > v4.x . يرجى اتباع دليل التثبيت.

  • (اختياري) مجموعة أدوات حاوية NVIDIA - لتمكين دعم وحدة معالجة الرسومات في Instill Model، يرجى الرجوع إلى وثائق NVIDIA Cloud Native لتثبيت مجموعة أدوات حاوية NVIDIA. إذا كنت ترغب في تخصيص وحدات معالجة الرسومات على وجه التحديد لـ Instill Model، فيمكنك تعيين متغير البيئة NVIDIA_VISIBLE_DEVICES . على سبيل المثال، NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1 سيجعل triton-server يستهلك معرف جهاز GPU 0 و 1 على وجه التحديد. افتراضيًا، يتم تعيين NVIDIA_VISIBLE_DEVICES على all لاستخدام جميع وحدات معالجة الرسومات المتاحة على الجهاز.

بداية سريعة

ملاحظة: قد يستغرق سحب صورة الواجهة الخلفية للنموذج (~2 جيجابايت) وTriton Inference Server (~23 جيجابايت) بعض الوقت، ولكن يجب أن يكون هذا مجهودًا لمرة واحدة عند الإعداد الأول.

استخدم نسخة الإصدار المستقرة

قم بتنفيذ الأوامر التالية لسحب الصور المعدة مسبقًا مع كافة التبعيات لبدء التشغيل: 

$ git clone -b v0.10.0-alpha https://github.com/instill-ai/deprecated-model.git && cd deprecated-model

# Launch all services
$ make all

هذا كل شيء! بمجرد اكتمال حالة الصحة لجميع الخدمات، تصبح واجهة المستخدم جاهزة للانتقال إلى http://localhost:3000. الرجاء العثور على بيانات اعتماد تسجيل الدخول الافتراضية في الوثائق.

لإيقاف كافة الخدمات قيد التشغيل: 

 $ make down

استكشف الوثائق لاكتشاف جميع خيارات النشر المتاحة.

النماذج المعتمدة رسميا

نحن ننظم قائمة من النماذج الجاهزة للاستخدام. هذه النماذج المدربة مسبقًا تأتي من مصادر مختلفة وقد تم تدريبها ونشرها بواسطة فريقنا. هل تريد المساهمة بنموذج جديد؟ الرجاء إنشاء مشكلة، ويسعدنا إضافتها إلى القائمة؟.

نموذج مهمة مصادر نطاق وحدة المعالجة المركزية GPU
موبايل نت v2 تصنيف الصور جيثب-DVC اونكس ✅ ✅
محول الرؤية (ViT) تصنيف الصور تعانق الوجه اونكس ✅
YOLOv4 كشف الكائنات جيثب-DVC اونكس ✅ ✅
YOLov7 كشف الكائنات جيثب-DVC اونكس ✅ ✅
YOLOv7 W6 بوز كشف النقطة الرئيسية جيثب-DVC اونكس ✅ ✅
بي إس نت + إيزي أوكر التعرف البصري على الحروف (OCR) جيثب-DVC اونكس ✅ ✅
قناع RCNN تجزئة المثيل جيثب-DVC باي تورش ✅ ✅
Lite R-ASPP يعتمد على MobileNetV3 التقسيم الدلالي جيثب-DVC اونكس ✅ ✅
انتشار مستقر النص إلى الصورة جيثب-DVC، وحدة المعالجة المركزية المحلية، وحدة معالجة الرسومات المحلية اونكس ✅ ✅
انتشار مستقر XL النص إلى الصورة جيثب-DVC باي تورش ✅
شبكة التحكم - كاني صورة لصورة جيثب-DVC باي تورش ✅
ميجاترون جي بي تي 2 توليد النص جيثب-DVC محول أسرع ✅
اللاما2 توليد النص جيثب-DVC vLLM، بايتورتش ✅ ✅
كود لاما توليد النص جيثب-DVC vLLM ✅
دردشة لاما 2 دردشة توليد النص جيثب-DVC vLLM ✅
فسيفساءML MPT دردشة توليد النص جيثب-DVC vLLM ✅
ميسترال دردشة توليد النص جيثب-DVC vLLM ✅
زفير-7ب دردشة توليد النص جيثب-DVC باي تورش ✅ ✅
اللافا الإجابة على الأسئلة البصرية جيثب-DVC باي تورش ✅

ملاحظة: مصدر GitHub-DVC في الجدول يعني استيراد نموذج إلى Instill Model من مستودع GitHub الذي يستخدم DVC لإدارة الملفات الكبيرة.

رخصة

راجع ملف الترخيص للحصول على معلومات الترخيص.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل