通过 ModelScope 开源 Embedding 模型将图片转换为向量

2024-09-12
陕西
本文字数：1122 字
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本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的视觉表征模型将图片转换为向量，并入库至向量检索服务 DashVector 中进行向量检索。

ModelScope魔搭社区旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛 AI 开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单。

ModelScope 魔搭社区的愿景是汇集行业领先的预训练模型，减少开发者的重复研发成本，提供更加绿色环保、开源开放的 AI 开发环境和模型服务，助力绿色"数字经济"事业的建设。 ModelScope 魔搭社区将以开源的方式提供多类优质模型，开发者可在平台上免费体验与下载使用。

在 ModelScope 魔搭社区，您可以：

免费使用平台提供的预训练模型，支持免费下载运行
一行命令实现模型预测，简单快速验证模型效果
用自己的数据对模型进行调优，定制自己的个性化模型
学习系统性的知识，结合实训，有效提升模型研发能力
分享和贡献你的想法、评论与模型，让更多人认识你，在社区中成长

前提条件

DashVector
已创建 Cluster
已获得 API-KEY
已安装最新版 SDK
ModelScope
已安装最新版 SDK：pip install -U modelscope

商品图像同款特征

简介

本模型是对商品图像进行表征向量提取，用户可基于表征向量进行大规模的同款/相似款商品搜索；无需额外输入，模型可自动进行箱包商品的主体抠图，并基于主体提取结果完成表征向量提取。

说明

关于商品图像同款特征模型更多信息请参考：商品图像同款特征

使用示例

说明

需要进行如下替换代码才能正常运行：

DashVector api-key 替换示例中的{your-dashvector-api-key}
DashVector Cluster Endpoint 替换示例中的{your-dashvector-cluster-endpoint}

Python 示例：

from modelscope.pipelines import pipelinefrom modelscope.utils.constant import Tasksfrom dashvector import Client

product_embedding = pipeline(    Tasks.product_retrieval_embedding,    model='damo/cv_resnet50_product-bag-embedding-models')

def generate_embeddings(img: str):    result = product_embedding(img)    return result['img_embedding']

# 创建DashVector Clientclient = Client(    api_key='{your-dashvector-api-key}',    endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}')
# 创建DashVector Collectionrsp = client.create('resnet50-embedding', dimension=512)assert rspcollection = client.get('resnet50-embedding')assert collection
# 向量入库DashVectorimg_url = 'https://mmsearch.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/maas_test_img/tb_image_share_1666002161794.jpg'collection.insert(    ('ID1', generate_embeddings(img_url)))
# 向量检索docs = collection.query(    generate_embeddings(img_url))print(docs)

复制代码

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/c9fcb9b42b662f42cb5b6f335】。文章转载请联系作者。

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向量检索服务DashVector基于通义实验室自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务。

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