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全网最全 AI 开源模型实践指南,被我们开源了!

更新时间 2026-09-16来源 甲木未来派正文 2228字阅读约 7分钟10 张图片
MODELSCOPE · OPEN COOKBOOK继续开源免费魔搭紫皮书把第一个模型,真正跑起来。八篇实战 · 从选模型到做应用YOUR MODEL APPLICATION MAP8 篇实战ms-cookbook01 · SELECT选模型02 · RUN跑起来03 · TUNE做微调04 · BUILD做应用从你真想做的小东西开始

4 PARTS · CONTENT MAP

左右滑动

PART 01

为什么做这本书

从社区出发,共建教程

PART 02

八篇应用路线

选型运行,微调应用

PART 03

拿场景动手试

语音、图像与真实实验

PART 04

一起开源共建

把经验和踩过的坑留下

大家好啊,我是甲木,

前段时间,大家也知道,我们陆续发过一份「WorkBuddy」和「豆包工作」的实战蓝皮书,分享怎么把 Agent 用进日常工作,还成立了AgentWork社区,让大家在社区里共同探索 Agent 能力在真实业务场景中的落地。

但在社区交流和粉丝交流的过程中,会有很多小伙伴想要让我们写写模型,包括训练,部署,打造自己的 AI 需求等等,极其宠粉、听劝的哥几个,决定响应小伙伴们的需求。

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于是这次,我们想再往模型这一层走一走。

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想自己选模型、跑模型,甚至做一个自己的 AI 应用,该从哪里开始?

开源模型的名字,大家可能已经认识不少了。新模型发布,看看榜单,收藏一下,感觉自己又学到了。

但真准备动手,问题就来了。

模型去哪里下载?自己的电脑带不带得动?公司攒了一堆资料,怎么才能用起来?

(ps. 这是很多学校里面的学生在去学习 AI,或者说是企业里面在去落地本地模型的时候,经常会遇到的问题,被问过不下几十次了....)

好不容易跑出一个回答,又不确定:这效果,到底算好还是不好?

收藏夹越来越满,第一个模型却迟迟没跑起来。

PART

01

从社区出发,共建紫皮书

COMMUNITY · OPEN SOURCE

魔搭本身就是一个开源社区,模型、数据集、云端 Notebook 都在这里,也有不少开发者分享自己跑模型、做应用的经验。

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我们想,和这样的社区一起做,大家就能一边照着教程尝试,一边把新的案例和踩过的坑补进来。

把这个想法跟魔搭小伙伴银超一聊,双方一拍即合,于是就有了这次共建计划:

《魔搭紫皮书》,把从选模型到做应用的过程,整理给大家,并且同步开源。

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开源地址:github.com/modelscope/ms-cookbook(欢迎 Star⭐️)

在线阅读:modelscope.cn/active/ms-cookbook

PART

02

八篇内容,画出应用路线

THE MODEL APPLICATION MAP

魔搭上有模型、数据集,也有云端 Notebook。我们就从这里出发,一步步往下做。

八月初立项,中间也历经几次开会、改稿,方案大纲重建,

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聪哥在模型领域的积累是很深的,所以这次也是由「刘聪NLP」来统筹这次紫皮书的分工和撰写工作:

模型怎么下载,环境怎么装,数据怎么整理,代码在哪运行,出来的结果怎么看,都尽量写清楚。

希望你打开一篇,就能找到下一步该做什么。

目前,紫皮书按八篇组织:

01

认识开源模型:模型、数据去哪里找,许可证怎么看,云端资源怎么用。

02

找到适合场景的模型:把业务需求拆成具体任务,用 EvalScope 做评测和选型。

03

让模型跑起来:从第一个结果开始,尝试 Ollama 本地运行和 Notebook 云端运行。

04

把模型调好:整理训练数据,用 ms-swift 做微调,再检查效果有没有变化。

05

业务场景实战:AI 健身教练、客服质检、语音助手、企业知识问答。

06

AIGC 特别篇:图像 LoRA 训练、商品营销图制作,以及社区创作案例。

07

Agent 特别篇:MCP、Skill 和 Claude Code,把模型接到具体任务里。

08

补充内容:大模型基础知识,遇到不懂的概念可以回来查。

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还根据每个人的能力水平不同,分着四条阅读路径,随意开启支线任务~
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PART

03

拿一个真实场景,动手试试

FROM MODELS TO APPLICATIONS

光看目录可能还是有点抽象,举几个书里的例子。

CASE 01

客服质检与语音助手

拿一段客服录音,先分清谁在说话,再转成文字,结合通话内容和语气,按规则生成质检报告。

或者,把语音识别、语言模型和语音合成接起来。你对着麦克风问,它把答案说出来。

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CASE 02

商品营销图与图像 LoRA

做内容的朋友,可以从商品营销图开始:先生成一张饮料海报,再加品牌元素、修改局部、调整成不同尺寸。

还有个挺有意思的小实验:用同一只柯基的照片训练图像 LoRA,再让它戴上墨镜,站到雪地里。

换了场景,还认不认得出是那只狗?跑出来看一眼,比光读概念直观多了。

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当然,也有没达到预期的结果。

比如书里的一次训练,输出格式更规整了,数学题的正确率却没有提高。这个结果也留了下来。

做实验就是这样。跑完一段代码,还得看看它究竟改进了什么。

不少实操章节附了实验代码和资料入口,方便大家接着试。后面的微调和应用搭建会用到 Python、命令行,也需要花点时间。

不用先把整本啃完。挑一个你真想做的小东西,从那一篇开始就行。

PART

04

开源共建,继续补充

BUILD IN THE OPEN

这份紫皮书也会继续补充。有遗漏、有错误,欢迎随时拍砖。

如果你也跑通过一个应用,解决过一个报错,或者发现某个模型在自己的业务里特别好用,欢迎把过程分享出来,一起共创。

你多写清楚的那一步,可能刚好能帮另一个人把模型跑起来。

欢迎加入「魔搭紫皮书开源共建」,魔搭官方跟我们也会邀请越来越多的行业专家入驻社区,参与共建,期待你的作品!

以上。

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