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如何在 ModelScope 上下載模型

模型下載的步驟

要在 ModelScope 上下載模型，用戶需要通過平臺提供的API接口進行操作。以下是一個下載模型的代碼示例：

from modelscope.models import Model
model = Model.from_pretrained('thomas/m3e-base')

這樣即可將模型自動下載到本地緩存目錄中，方便后續調用和使用。

模型下載的注意事項

在下載模型時，用戶需確保本地環境已安裝必要的依賴庫，并根據需求選擇合適的模型版本。此外，合理規劃本地存儲空間，避免因模型文件過大導致的磁盤空間不足問題。

ModelScope 的安裝與配置

安裝步驟

ModelScope 的安裝相對簡單，用戶可以通過 pip 命令直接安裝：

pip install modelscope

對于特定領域的模型需求，還可以安裝相關領域的依賴：

pip install modelscope[nlp] -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

環境配置

安裝完成后，需要進行環境配置，如設置環境變量和安裝必要的運行時庫。特別是對于 Windows 用戶，需要注意 OpenSSL 版本的匹配，以確保代碼的正常運行。

使用 ModelScope 進行模型推理

基礎用法

使用 ModelScope 進行模型推理非常直觀。以下是一個簡單的推理代碼示例：

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat-GPTQ-Int4",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat-GPTQ-Int4")

prompt = "給我一份上海旅游的旅行計劃"
text = tokenizer.apply_chat_template([
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
], tokenize=False, add_generation_prompt=True)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)

response = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.batch_decode(response, skip_special_tokens=True)[0])

進階用法

對于需要多輪對話的場景，可以通過以下代碼實現：

def multi_dialogue():
    model, tokenizer = initialize_dialogue()
    dialogue_state = {"history": [], "current_round": 0}

    while True:
        user_input = input("請輸入您的問題或指令，或輸入 'quit' 以結束對話：")
        if user_input.lower() == "quit":
            break

        dialogue_state["history"].append({"role": "user", "content": user_input})
        prompt = "".join([message["content"] for message in dialogue_state["history"]])
        response = generate_response(model, tokenizer, prompt, dialogue_state["history"])
        dialogue_state["history"].append({"role": "system", "content": response})
        dialogue_state["current_round"] += 1

        print(f"助手回復：{response}")