一、案例演示

模型链接：https://modelscope.cn/models/iic/mplug_image-captioning_coco_base_zh

模型描述

        本任务是mPLUG，在翻译成中文的图像描述MS COCO Caption数据集进行finetune的图像描述下游任务。mPLUG模型是统一理解和生成的多模态基础模型，该模型提出了基于skip-connections的高效跨模态融合框架。

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期望模型使用方式以及适用范围

        本模型主要用于给问题和对应图片生成答案。用户可以自行尝试各种输入文档。具体调用方式请参考代码示例。

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模型功能演示

        上传图片后，生成简短的图示

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二、大模型开源平台概览

模型库的定义

        模型库是可重用代码段的集合，特别是在机器学习和深度学习领域，模型库通常指的是预训练模型的集合。这些预训练模型可以在各种任务上进行微调，以适应特定的应用场景。模型库的概念在于提供一个资源共享的平台，让开发者和研究人员可以轻松地访问和使用这些模型，从而加速开发过程并促进知识的共享和技术的创新。

大模型开源平台

        在多模态模型的开发和应用中，大模型开源平台扮演了重要的角色。这些平台提供了丰富的预训练模型，使得开发者和研究人员能够轻松地访问和使用这些模型，加速开发过程，并促进知识的共享和技术的创新。
        一些知名的大模型开源平台包括Hugging Face、PyTorch Hub、Tensorflow Hub，以及国内的ModelScope和Paddle Paddle。

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