ModelScope提供了官方镜像及环境配置

ModelScope Library目前支持tensorflow，pytorch深度学习框架进行模型训练、推理， 在Python 3.7+, Pytorch 1.8+, Tensorflow1.15/Tensorflow2.0+测试可运行。

为了让大家能直接用上ModelScope平台上的所有模型，无需配置环境，ModelScope提供了官方镜像，方便有需要的开发者获取。地址如下：

CPU镜像

# py37
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.6.1

# py38
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.5

GPU镜像

# py37
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.3.0-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.6.1

# py38
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.8.0-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.5

搭建本地Python环境

你也可以使用pip和conda搭建本地python环境，ModelScope支持python3.7+以上环境，我们推荐使用Anaconda，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=3.8
conda activate modelscope

接下来根据所需使用的模型依赖安装底层计算框架

• 安装Pytorch 文档链接
• 安装tensorflow 文档链接

安装完前置依赖，你可以按照如下方式安装ModelScope Library。

ModelScope Libarary由核心框架，以及不同领域模型的对接组件组成。如果只需要ModelScope模型和数据集访问等基础能力，可以只安装ModelScope的核心框架：

pip install modelscope

如仅需体验多模态领域的模型，可执行如下命令安装领域依赖：

pip install modelscope[multi-modal]

如仅需体验NLP领域模型，可执行如下命令安装领域依赖（因部分依赖由ModelScope独立host，所以需要使用"-f"参数）：

pip install modelscope[nlp] -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

If you want to use cv models:

pip install modelscope[cv] -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

如仅需体验语音领域模型，可执行如下命令安装领域依赖（因部分依赖由ModelScope独立host，所以需要使用"-f"参数）：

pip install modelscope[audio] -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

注意：当前大部分语音模型需要在Linux环境上使用，并且推荐使用python3.7 + tensorflow 1.x的组合。

如仅需体验科学计算领域模型，可执行如下命令安装领域依赖（因部分依赖由ModelScope独立host，所以需要使用"-f"参数）：

pip install modelscope[science] -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

注:

1. 目前部分语音相关的模型仅支持 python3.7,tensorflow1.15.4的Linux环境使用。 其他绝大部分模型可以在windows、mac（x86）上安装使用。.

2. 语音领域中一部分模型使用了三方库SoundFile进行wav文件处理，在Linux系统上用户需要手动安装SoundFile的底层依赖库libsndfile，在Windows和MacOS上会自动安装不需要用户操作。详细信息可参考SoundFile 官网。以Ubuntu系统为例，用户需要执行如下命令:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install libsndfile1
   

3. CV领域的少数模型，需要安装mmcv-full， 如果运行过程中提示缺少mmcv，请参考mmcv安装手册进行安装。 这里提供一个最简版的mmcv-full安装步骤，但是要达到最优的mmcv-full的安装效果（包括对于cuda版本的兼容），请根据自己的实际机器环境，以mmcv官方安装手册为准。

   pip uninstall mmcv # if you have installed mmcv, uninstall it
   pip install -U openmim
   mim install mmcv-full