openMind is a magicain who takes you to experience the mystery and creativity of AI.
Project description
openMind Library
简介
openMind Library是一个深度学习开发套件,支持模型训练、推理等流程,兼容PyTorch和MindSpore等主流框架。
安装
关于openMind Library的安装步骤,推荐用户参考《安装》文档,以确保顺利并正确地完成安装过程。
openMind Library的安装过程还依赖于openmind_accelerate与openmind_hub,用户在进行安装时,可以参考openmind-accelerate环境准备与openMind Hub Client安装来进行操作。
快速上手
pipeline()
提供了使用预训练模型进行推理的全流程,使用pipeline()
可以轻松实现对文本、图像、音频等多种模态数据的多种任务,如文本情感分析、图像分割、语音识别等。
本章以对文本的情感分析任务为例,展示如何使用pipeline()
执行一个指定的任务。
首先,实例化一个pipeline对象并指定任务类型,本示例中指定为sentiment-analysis
(所有支持的任务类型详见 pipeline当前支持的推理任务与默认模型)。此方法未指定模型,pipeline使用任务对应的预定义默认模型进行推理。
from openmind import pipeline
# 当环境中只有一种框架,若不指定framework参数,将默认基于当前框架进行推理
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
# 当环境中有多种框架,若指定framework参数为"ms"时,将基于MindSpore框架进行推理
classifier = pipeline("sentiment-analysis", framework="ms")
在仅指定任务类型时,pipeline()
会自动下载预定义默认预训练模型及分词器,本示例中的预训练模型和分词器用于情感分析,随后使用classifier
对输入文本进行情感分析。
classifier("Welcome to the openMind library!")
'''
输出:
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.999705970287323}]
'''
当输入文本不只一条时,可以把所有输入放入到列表中,一次性传给pipeline()
,classifier
也将所有结果存储在一个字典列表内并返回:
results = classifier(["Welcome to the openMind library!", "Have a great experience using it!"])
for result in results:
print(f"label: {result['label']}, with score: {round(result['score'], 4)}")
'''
输出:
label: POSITIVE, with score: 0.9997
label: POSITIVE, with score: 0.9998
'''
其余openMind Library的基础功能可参考快速入门。
贡献
- 在上传PR之前,请确保所有测试都通过。首先在本地运行如下命令。
# The scripts below run on system default python version by default. If you want to use other python version, set the env
# PY_VERSION. For example, `PY_VERSION=3.8 ./ci/lint.sh`
# Lint check
./ci/lint.sh
# Unit test
./ci/unit_test.sh
# Functional test, Please generate the HUB_TOKEN from openmind by yourself and use it privatelly.
HUB_TOKEN=your_hub_token ./ci/functional_test.sh
- 当您推送或更新PR(Pull Request)后,系统将自动触发CI(持续集成)构建和测试流程。若所有CI构建和测试均顺利通过,
ci-success
标记将自动添加到您的PR中。然而,若出现CI故障,您可以点击CI日志链接以详细查看失败原因,并在本地进行必要的修复。一旦您完成了修复并希望重新运行CI作业,只需在PR中留下评论/recheck
即可。
安全声明
为保障使用过程安全,推荐用户参考《安全声明》了解相关安全信息,进行必要的安全加固。
许可证
openMind Library使用木兰宽松许可证第2版(MulanPSL v2)。详见LICENSE文件。
Project details
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distributions
Built Distribution
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Details for the file openmind-0.9.0-py3-none-any.whl
.
File metadata
- Download URL: openmind-0.9.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 172.7 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.4
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 06ec7d42a1618ef48a3cb1ce9435eb2c4a2dc14d7552fec34664b6076af6e391 |
|
MD5 | 0f4c832313acae1daf6f01e355bbfd0d |
|
BLAKE2b-256 | fd54dea3c8dc2c18ea1117233f7f9a5cc45dd21a5b89621bfd4237cf6acd3bec |