Hello，ModelZoo

模块介绍

ModelZoo包含以下模块：

让我们来看看这些模块的具体功能：

• ModelZoo主页为用户提供了ModelZoo更新公告与活动详情，您也可以通过搜索模型库搜索模型，如图1所示。
  图1 主页界面展示
  

• ModelZoo为用户提供了大模型板块，如图2所示，您可以根据中间“大模型选择框”选择并切换自己感兴趣的模型。
  图2 大模型界面展示
  

• 推荐您从ModelZoo模型库开始模型探索旅程，如图3所示，您可以根据左侧应用领域、框架筛选自己感兴趣的模型，也可直接通过右上方搜索框检索模型。模型卡片上方的排序选项可以方便您获取对应排序的模型列表。
  图3 模型库界面展示
  
• ModelZoo为用户提供了工具库板块。如图4所示，提供全流程昇腾AI模型开发工具，如昇腾镜像仓库、自动迁移工具、精度比对工具和Porfiler数据采集与分析工具等。
  为方便您准备模型运行环境，ModelZoo在镜像仓库中提供了适用各种场景的镜像，如图5所示，您可通过左侧标签确认分类，根据镜像名称在右侧的卡片中选择镜像，快速搭建模型运行的基础环境。

  图4 工具库界面展示
  

  图5 镜像仓库展示
  
• ModelZoo为用户提供了权重库板块。提供全量开源昇腾模型文件获取，如图6所示。
  图6 权重库界面展示
  
• ModelZoo为用户设置了文档中心板块，如图7所示，提供站内各个模块的使用教程，帮助您快速了解与使用各项功能。
  图7 文档中心展示
  
• ModelZoo也提供了ModelShow板块，提供MiniGPT4、Stable Diffusion1.5和ChatGLM-6B等模型的loss对比数据。如图8所示。
  图8 ModelShow界面展示
  
• 同时为了更好地实现开发者之间的相互交流，ModelZoo也为您提供了论坛交流，如图9所示。昇腾论坛面向于开发者，在这里开发者可以进行技术干货的分享、问题求助以及快速获取更新公告等，让更多的开发者加入进来。
  图9 论坛交流界面展示
  

操作示例

本节以视觉检测模型Yolov5-PyTorch为例，带您体验ModelZoo模型从检索到使用的全流程。在开始之前，您需要先仔细阅读我们的《昇腾深度学习模型许可协议》，合法合规使用ModelZoo平台。

访问ModelZoo模型库，如图10所示，通过筛选左侧标签“计算机视觉”-“视觉检测与跟踪”任务，可获取目标检测任务对应的模型卡片列表。

图10 视觉检测与跟踪任务模型列表图

在每张模型卡片上，您可直观获取模型名称、框架、发布时间、模型类型、简介、评分、浏览量、下载数、是否是优质模型以及是否支持在线体验等信息，快速了解模型。如图11所示。

图11 Yolov5模型卡片图

点击模型卡片，即可进入Yolov5模型详情页。在此您可以查看该模型具体的介绍与使用指导：包括模型适用场景，模型训练、评估与推理功能的使用。 右侧的“在线体验”功能可助您快速查看模型效果，您也可切换默认示例或输入自己的数据测试模型效果。如图12所示。

图12 Yolov5模型详情页

在线体验模型后，您还可下载模型进行进一步验证，主要通过如图13所示的三个按钮来操作 。

图13 模型下载

• 模型下载的三种方式：

1. 单击"下载模型脚本"按钮，下载最新版本模型源码压缩包至本地并解压。
2. 单击"版本信息"，选择对应版本模型源码下载至本地并解压。
3. 单击"查看模型源码"按钮，跳转至模型仓库，使用git拉取仓库获取模型源码。您可直接获取最新master分支源码，也可通过固定tag以获取对应版本的模型源码，例如克隆5.0.RC1版本的模型源码至本地可使用如下命令：

   git clone https://gitee.com/ascend/modelzoo-GPL.git -b 5.0.RC1    # 以GPL模型，5.0.RC1版本为例

"下载模型脚本"按钮下载的是最新版本的ModelZoo社区模型。“查看模型源码”按钮链接至模型仓库的master分支，二者代码内容可能存在差异。