一文教你 10 分钟快速玩转魔乐社区

8 月底，魔乐开发者社区上线，引起开发者的关注。据了解，在魔乐社区的平台上，每一位开发者都能找到所需的资源和工具，无论是数据集、模型库还是开发工具，魔乐社区都将提供一站式服务。那该怎么玩呢？来来来，跟随我的脚步，教你 10 分玩转魔乐开发者社区(modelers.cn)。

魔乐社区的基础信息：

概念：魔乐社区作为一体化开源平台，集成了 openMind Library 和 openMind Hub Clinet 等工具套件，模型库、数据集和体验空间等核心组件，覆盖了自然语言处理、视觉、音频等领域。致力于打造开放共享的人工智能生态社区，提供首发原生模型、易用开发工具、丰富生态资源，帮助每一位开发者获取领先的人工智能技术，打造出更有竞争力和差异化的模型及应用。

魔乐社区提供哪些服务？ 

魔乐社区托管基于 Git 的仓库，包含以下内容：

仓库：存储模型、代码和文件，支持用户和组织协作开发。

模型：托管用于自然语言学习、视觉和音频任务的模型。

数据集：托管用于翻译、语音识别和图像分类等任务的数据集，包含生成训练、评估和测试所需的数据。

体验空间：开发者可以使用体验空间一键部署在线推理服务；用户无需下载即可体验各大模型的推理服务。

名词解释：

如何快速上手？

获取模型

您可以访问魔乐社区模型库，获取平台上所有公开的模型，并根据模型标签或任务筛选所需的模型。

接下来以“PyTorch-NPU/qwen1.5_7b_chat 模型”为例，带您深度体验魔乐社区模型库。

进入魔乐社区模型库后，可以通过筛选“文本分类”任务或者在搜索框输入模型名称的关键词，定位到所需的模型上。模型卡片中将展示模型的基础信息、任务类型、模型使用的 AI 框架等信息，帮助您快速了解模型关键信息，判断其是否为目标模型。

单击模型卡片，进入模型详情页内，查看模型介绍。

在这里，您可以了解模型所有者提供的详细信息和操作指导。

根据右侧关联的体验空间，可以跳转至体验空间，在线体验模型在具体应用程序中的效果。

除了在线体验关联的体验空间之外，用户可以下载模型文件，当前支持 Git 和 openMind Hub Client 等方式下载，具体操作请参考下载模型。

如果您想进一步验证模型效果，请单击模型右上角的“Use in openMind”，在已准备好本地环境（参考“环境准备”）的前提下，下载并加载模型，Web 界面命令示例如下：

环境准备

本地运行模型时，本地开发环境需要满足如下要求：

安装 Python 环境：支持 Python 3.8。

安装深度学习框架：支持 MindSpore 2.3、PyTorch 2.1 两大深度学习框架进行模型训练和推理，当前快速上手样例请安装 PyTorch 2.1。

安装 openMind Hub Client：使用 pip 安装 openMind Hub Client。

安装 openMind Library：使用 pip 安装 openMind Library。

更详细的安装信息请参考环境安装。

实践：文本的情感分析任务

使用 openMind Library 等工具套件仅需简单的几行代码即可完成模型推理，本节以文本的情感分析任务为例，请参考如下步骤进行模型推理。

操作步骤 

1.使用“用户名/仓库名”的格式指定魔乐社区模型库内的情感分析微调的多语言 BERT 模型 distilbert_base_uncased_finetuned_sst_2_english 模型代码仓，并使用 AutoModelForSequenceClassification 和 AutoTokenizer 加载该代码仓中的预训练模型和关联的分词器。

2.通过 pipeline()指定模型和分词器。

3.通过 classifier 对输入的文本内容进行情感分析。

4.查看分析结果。

结语

根据这个流程，整体体验蛮流畅的。在访问魔乐社区的过程中，发现其不仅提供了丰富的模型资源，还支持用户在线体验模型的训练和推理，同时提供一些免费可用的算力资源，缩短了 AI 开发周期。希望有更多的朋友体验魔乐，一起分享交流下经验。

魔乐社区：https://modelers.cn