在ModelScope中，pytorch_lora_weights.bin 文件通常表示一个预训练的PyTorch模型的权重。要将其转换为SD卡上的可以直接导入的Lora文件，你需要执行以下步骤：

1. 首先，需要使用PyTorch加载pytorch_lora_weights.bin 文件以获取模型权重。你可以通过以下代码完成此操作：
   ```
   import torch

加载权重文件

weights = torch.load('pytorch_lora_weights.bin')

2. 接下来，你需要准备一个Lora模型实例，并将上述步骤中加载的权重赋值给该模型。

from lora.models import get_model

获取Lora模型实例

model = get_model('lora')

将PyTorch权重赋值给Lora模型

model.load_state_dict(weights)

3. 现在，你可以将模型保存为一个Lora文件，如下所示：

import os.path
from lora.exporters import ModelExporter

指定输出路径

output_path = 'path_to_your_output.lora'

if not os.path.exists(output_path):

# 创建一个模型导出器对象
exporter = ModelExporter(model)

# 将模型保存为Lora文件
exporter.save(output_path)

```

完成以上步骤后，你应该可以在指定的输出路径下找到一个新的Lora文件，可以将其复制到SD卡上并在其他设备上使用。