หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>โค้ดแหล่งที่มา AI
ดาวน์โหลด

สำคัญ

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้เลิกใช้แล้วและมีไว้สำหรับการเปิดตัวโปรเจ็กต์ Instill Core จนถึงเวอร์ชัน v0.12.0-beta เท่านั้น โดยที่เวอร์ชัน Instill Model สอดคล้องกับ v0.9.0-alpha ในที่เก็บที่เลิกใช้แล้วนี้ ตรวจสอบโปรเจ็กต์ Instill Core ล่าสุดในที่เก็บ instill-ai/instill-core

ปลูกฝังโมเดล (เลิกใช้แล้ว)

⚗️ Instill Model หรือเรียกง่ายๆ ว่า Model เป็นองค์ประกอบสำคัญของโครงการ Instill Core โดยทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์ม ModelOps/LLMOps ขั้นสูงที่มุ่งเน้นการเสริมศักยภาพให้ผู้ใช้สามารถนำเข้า ให้บริการ ปรับแต่ง และตรวจสอบโมเดล Machine Learning (ML) ได้อย่างราบรื่นเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

ข้อกำหนดเบื้องต้น

  • macOS หรือ Linux - Instill Model ทำงานบน macOS หรือ Linux แต่ยังไม่รองรับ Windows

  • Docker และ Docker Compose - Instill Model ใช้ Docker Compose (โดยเฉพาะ Compose V2 และ Compose specification ) เพื่อเรียกใช้บริการทั้งหมดในพื้นที่ โปรดติดตั้ง Docker และ Docker Compose ที่เสถียรล่าสุดก่อนใช้ Instill Model

  • yq > v4.x . โปรดปฏิบัติตามคู่มือการติดตั้ง

  • (ทางเลือก) NVIDIA Container Toolkit - หากต้องการเปิดใช้งานการรองรับ GPU ใน Instill Model โปรดดูเอกสาร NVIDIA Cloud Native เพื่อติดตั้ง NVIDIA Container Toolkit หากคุณต้องการจัดสรร GPU ให้กับ Instill Model โดยเฉพาะ คุณสามารถตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม NVIDIA_VISIBLE_DEVICES ได้ ตัวอย่างเช่น NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1 จะทำให้ triton-server ใช้อุปกรณ์ GPU id 0 และ 1 โดยเฉพาะ ตามค่าเริ่มต้น NVIDIA_VISIBLE_DEVICES จะถูกตั้งค่าเป็น all เพื่อใช้ GPU ที่มีอยู่ทั้งหมดบนเครื่อง

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

หมายเหตุ อิมเมจของโมเดลแบ็กเอนด์ (~2GB) และ Triton Inference Server (~23GB) อาจใช้เวลาสักครู่ในการดึง แต่ควรดำเนินการเพียงครั้งเดียวในการตั้งค่าครั้งแรก

ใช้เวอร์ชันรีลีสที่เสถียร

ดำเนินการคำสั่งต่อไปนี้เพื่อดึงอิมเมจที่สร้างไว้ล่วงหน้าพร้อมการอ้างอิงทั้งหมดที่จะเปิดใช้งาน: 

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

# Launch all services
$ make all

แค่นั้นแหละ! เมื่อบริการทั้งหมดขึ้นอยู่กับสถานะสุขภาพแล้ว UI ก็พร้อมที่จะไปที่ http://localhost:3000 โปรดดูข้อมูลรับรองการเข้าสู่ระบบเริ่มต้นในเอกสารประกอบ

หากต้องการปิดบริการที่ทำงานอยู่ทั้งหมด: 

 $ make down

สำรวจเอกสารประกอบเพื่อค้นหาตัวเลือกการปรับใช้ที่มีอยู่ทั้งหมด

รุ่นที่รองรับอย่างเป็นทางการ

เรารวบรวมรายชื่อรุ่นที่พร้อมใช้งาน โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเหล่านี้มาจากแหล่งต่างๆ และได้รับการฝึกอบรมและปรับใช้โดยทีมงานของเรา ต้องการสนับสนุนโมเดลใหม่หรือไม่? โปรดสร้างปัญหา เรายินดีที่จะเพิ่มลงในรายการ ?

แบบอย่าง งาน แหล่งที่มา กรอบ ซีพียู จีพียู
โมบายเน็ต เวอร์ชั่น 2 การจำแนกประเภทภาพ GitHub-DVC สสส
วิชันทรานส์ฟอร์มเมอร์ (ViT) การจำแนกประเภทภาพ กอดหน้า สสส
โยโลฟ4 การตรวจจับวัตถุ GitHub-DVC สสส
โยโลฟ7 การตรวจจับวัตถุ GitHub-DVC สสส
YOLOv7 W6 ท่า การตรวจจับจุดสำคัญ GitHub-DVC สสส
PSNet + EasyOCR การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) GitHub-DVC สสส
หน้ากาก RCNN การแบ่งส่วนอินสแตนซ์ GitHub-DVC ไพทอร์ช
Lite R-ASPP ที่ใช้ MobileNetV3 การแบ่งส่วนความหมาย GitHub-DVC สสส
การแพร่กระจายที่เสถียร ข้อความเป็นรูปภาพ GitHub-DVC, CPU ภายใน, GPU ภายใน สสส
การแพร่กระจายที่เสถียร XL ข้อความเป็นรูปภาพ GitHub-DVC ไพทอร์ช
คอนโทรลเน็ต - แคนนี่ รูปภาพต่อรูปภาพ GitHub-DVC ไพทอร์ช
เมกะตรอน GPT2 การสร้างข้อความ GitHub-DVC เร็วกว่าหม้อแปลงไฟฟ้า
ลามะ2 การสร้างข้อความ GitHub-DVC vLLM, ไพทอร์ช
รหัสลามะ การสร้างข้อความ GitHub-DVC วีแอลแอลเอ็ม
Llama2 แชท แชทการสร้างข้อความ GitHub-DVC วีแอลแอลเอ็ม
โมเสกเอ็มแอล เอ็มพีที แชทสร้างข้อความ GitHub-DVC วีแอลแอลเอ็ม
มิสทรัล แชทสร้างข้อความ GitHub-DVC วีแอลแอลเอ็ม
เซเฟอร์-7บี แชทสร้างข้อความ GitHub-DVC ไพทอร์ช
ลาวา การตอบคำถามด้วยภาพ GitHub-DVC ไพทอร์ช

หมายเหตุ: แหล่งที่มา GitHub-DVC ในตารางหมายถึงการนำเข้าโมเดลไปยัง Instill Model จากพื้นที่เก็บข้อมูล GitHub ที่ใช้ DVC เพื่อจัดการไฟล์ขนาดใหญ่

ใบอนุญาต

ดูไฟล์ใบอนุญาตสำหรับข้อมูลใบอนุญาต

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด