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2023年1月： ファインチューンプロセスを最適化し、パラメータの更新、カスタムデータおよびスクリプトの分散トレーニングなどをサポートしました。詳細は、ファインチューンの例を参照してください。 2022年11月： ModelScope 1.0バージョンをリリースしました。以下の機能は1.0.2以上のバージョンを使用してください。 OFAチュートリアルを追加しました。 OFAプリトレーニングモデルは、8つのプリトレーニングタスク（詳細は論文を参照）でckptを得たOFAであり、ファインチューンダウンストリームタスクの基礎です。
OFAプリトレーニングモデルの使用方法
ファインチューン モデルの詳細については、ドキュメント「OFAチュートリアル 1.4節」を参照してください。
ここでは、プリトレーニングモデルを直接使用して、キャプションタスクでの実例を示します。ModelScope Libraryは1.2.0以上である必要があります。
python import tempfile from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.metainfo import Trainers from modelscope.trainers import build_trainer from modelscope.utils.constant import DownloadMode from modelscope.utils.hub import snapshot_download
train_dataset = MsDataset( MsDataset.load( "coco_2014_caption", namespace="modelscope", split="train[:100]", download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS).remap_columns({ 'image': 'image', 'caption': 'text' })) test_dataset = MsDataset( MsDataset.load( "coco_2014_caption", namespace="modelscope", split="validation[:20]", download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS).remap_columns({ 'image': 'image', 'caption': 'text' }))
def cfg_modify_fn(cfg): cfg.train.hooks = [{ 'type': 'CheckpointHook', 'interval': 2 }, { 'type': 'TextLoggerHook', 'interval': 1 }, { 'type': 'IterTimerHook' }] cfg.train.max_epochs = 2 return cfg
pretrained_model = 'damo/ofa_pretrain_large_zh' pretrain_path = snapshot_download(pretrained_model, revision='v1.0.1')
args = dict( model=pretrain_path, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=test_dataset, cfg_modify_fn=cfg_modify_fn, work_dir=tempfile.TemporaryDirectory().name) trainer = build_trainer(name=Trainers.ofa, default_args=args) trainer.train() ZeroShot OFAプリトレーニングモデルは、以下のコードを使用してダウンロードできます。注：ModelScope V1.0.0では、タグを使用して互換性を管理し始めました。現在のポリシーでは、タグを指定しない場合は、ModelScopeバージョンリリース前の最新のタグを使用します。プリトレーニングモデルはModelScope==1.0.2バージョンの後にリリースされたため、1.0.2バージョンを使用するユーザーはrevision情報を追加する必要があります。
python from modelscope.utils.hub import snapshot_download pretrained_model = 'damo/ofa_pretrain_large_zh' pretrain_path = snapshot_download(pretrained_model, revision='v1.0.1') プリトレーニングモデルを手に入れたら、OFAの独自の機能（One For All）を利用して、キャプションタスクでの効果をテストすることができます。
python import os import shutil from modelscope.utils.hub import snapshot_download from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks from modelscope.outputs import OutputKeys from modelscope.utils.constant import ModelFile
pretrained_model = 'damo/ofa_pretrain_large_zh' pretrain_path = snapshot_download(pretrained_model, revision='v1.0.1') task_model = 'damo/ofa_image-caption_muge_base_zh' # 設定ファイルのみを使用し、モデルスケールには関係ありません task_path = snapshot_download(task_model)
shutil.copy(os.path.join(task_path, ModelFile.CONFIGURATION), # タスクの設定をプリトレーニングモデルの設定に上書き os.path.join(pretrain_path, ModelFile.CONFIGURATION))
ofa_pipe = pipeline(Tasks.image_captioning, model=pretrain_path) result = ofa_pipe('http://xingchen-data.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/maas/image-captioning/donuts.jpg') print(result[OutputKeys.CAPTION]) これは、OFAプリトレーニングモデルを使用する基本的な方法の日本語翻訳です。Pythonコードはそのまま使用できます。
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