modelscope中，有没有直接把MsDataset加到collection的方法？

在ModelScope和DashVector的结合使用中，目前没有直接将MsDataset对象一次性添加到DashVector的collection中的方法。根据现有资料，您需要通过以下步骤手动完成数据的加载、Embedding生成以及向量入库操作。

具体实现步骤

1. 加载数据集
   使用MsDataset.load方法加载目标数据集（如多模态牧歌数据集）。例如：

   from modelscope.msdatasets import MsDataset
   
   dataset = MsDataset.load("muge", split="validation")
   

2. 初始化DashVector客户端并创建集合
   初始化DashVector客户端，并创建一个用于存储向量的集合（Collection）。例如：

   from dashvector import Client, DashVectorException
   
   client = Client(api_key='{your-dashvector-api-key}', endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}')
   rsp = client.create('muge_embedding', dimension=1024)  # 假设向量维度为1024
   if not rsp:
      raise DashVectorException(rsp.code, reason=rsp.message)
   collection = client.get('muge_embedding')
   

3. 批量生成Embedding并入库
   遍历数据集中的图片数据，使用ModelScope的Pipeline提取Embedding，并将其插入到DashVector的集合中。例如：

   from modelscope.utils.constant import Tasks
   from modelscope.pipelines import pipeline
   from PIL import Image
   import base64
   import io
   
   def image2str(image):
      image_byte_arr = io.BytesIO()
      image.save(image_byte_arr, format='PNG')
      image_bytes = image_byte_arr.getvalue()
      return base64.b64encode(image_bytes).decode()
   
   pipe = pipeline(task=Tasks.multi_modal_embedding, model='damo/multi-modal_clip-vit-huge-patch14_zh', model_revision='v1.0.0')
   
   BATCH_COUNT = 10
   TOTAL_DATA_NUM = len(dataset)
   idx = 0
   
   while idx < TOTAL_DATA_NUM:
      batch_range = range(idx, idx + BATCH_COUNT) if idx + BATCH_COUNT <= TOTAL_DATA_NUM else range(idx, TOTAL_DATA_NUM)
      images = [dataset[i]['image'] for i in batch_range]
      image_embeddings = pipe.forward({'img': images})['img_embedding']
      image_vectors = image_embeddings.detach().cpu().numpy()
      collection.insert([
          Doc(id=str(img_id), vector=img_vec, fields={'png_img': image2str(img)})
          for img_id, img_vec, img in zip(batch_range, image_vectors, images)
      ])
      idx += BATCH_COUNT
   print("Finish indexing muge validation data")
   

注意事项

• API密钥与集群端点：确保替换代码中的{your-dashvector-api-key}和{your-dashvector-cluster-endpoint}为您实际的API密钥和集群端点。
• 模型选择：根据具体任务选择合适的ModelScope模型（如damo/multi-modal_clip-vit-huge-patch14_zh）。
• 性能优化：建议使用批量处理（如上述代码中的BATCH_COUNT）以提高效率，避免单条数据频繁调用接口。

总结

虽然ModelScope和DashVector之间没有直接的方法将MsDataset一键添加到collection中，但通过上述步骤，您可以高效地完成数据加载、Embedding生成和向量入库的操作。