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modelscope cache 环境变量是啥?

modelscope cache 环境变量是啥?

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鸡蛋灌饼儿 2023-02-19 12:45:59 2754 0
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  • 在阿里云计算机视觉中,ModelScope Cache环境变量用于指定缓存模型的路径。当您使用 ModelScope 进行模型推理时,如果本地没有相应的模型文件,则会从缓存中加载模型。因此,设置正确的缓存路径非常重要,以确保您的推理请求能够快速地得到响应。

    要设置 ModelScope Cache 环境变量,请按照以下步骤操作:

    1. 打开终端或命令提示符窗口。

    2. 输入以下命令来设置 ModelScope Cache 环境变量:

    
    export MODELSCOPE_CACHE=/path/to/cache/directory
    
    
    

    其中,/path/to/cache/directory 是您希望将模型缓存到的目录路径。请确保该目录已经存在并且具有适当的权限。

    1. 保存并关闭命令提示符窗口。

    现在,当您使用 ModelScope 进行模型推理时,它将自动从指定的缓存目录中加载模型。如果您需要更改缓存目录,只需重新运行上述命令即可。

    2023-06-28 16:54:47
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  • 在深度学习模型训练和推理过程中,ModelScope是一个用于分析和优化模型性能的工具。ModelScope Cache环境变量是ModelScope库中的一个配置选项,用于指定缓存目录的路径。

    ModelScope Cache的主要目的是在模型推理期间存储计算结果,以便在后续的推理中重复使用这些结果,从而提高推理速度。缓存可以包含中间计算结果、特征映射、激活图和其他相关数据。

    通过设置ModelScope Cache环境变量,可以指定一个目录来存储这些缓存数据。模型推理过程中,如果某个计算步骤的输入和参数没有发生变化,ModelScope将会尝试从缓存中读取相应的结果,而不必重新计算。这可以显著减少计算时间,特别是在迭代推理任务中。

    总而言之,ModelScope Cache环境变量允许你为ModelScope配置一个特定的缓存目录,以优化模型推理的性能。

    2023-06-25 14:32:00
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  • 以下是与缓存相关的几个常见环境变量:

    MODELSCOPE_CACHE_DIR:设置缓存目录的路径。可以指定一个本地文件系统路径作为缓存目录,用于存储模型和数据的缓存文件。

    MODELSCOPE_CACHE_SIZE_LIMIT:设置缓存大小的限制。该值定义了缓存目录能够使用的最大磁盘空间(以字节为单位)。当缓存大小达到限制时,旧的缓存文件可能会被清理以腾出空间。

    MODELSCOPE_CACHE_BACKEND:设置缓存后端的类型。可以选择不同的后端来管理缓存,例如本地文件系统、分布式文件系统等。

    通过配置这些环境变量,你可以自定义 ModelScope 平台对模型和数据的缓存行为,以满足你的需求。

    2023-06-21 14:06:51
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  • 公众号:网络技术联盟站,InfoQ签约作者,阿里云社区签约作者,华为云 云享专家,BOSS直聘 创作王者,腾讯课堂创作领航员,博客+论坛:https://www.wljslmz.cn,工程师导航:https://www.wljslmz.com

    ModelScope 的 CACHE 环境变量是用于设置 ModelScope 缓存目录的环境变量。具体来说,当您使用 ModelScope 进行模型训练、评估或推理时,ModelScope 会自动下载和缓存所需的模型、数据集、预处理器等文件。这些文件默认会存储在 $HOME/.modelscope/cache 目录下。

    您可以使用 CACHE 环境变量来自定义 ModelScope 缓存目录,例如将缓存目录设置为 /tmp/modelscope-cache。这可以通过以下方式实现:

    export CACHE=/tmp/modelscope-cache
    

    这将设置 CACHE 环境变量为 /tmp/modelscope-cache,从而使 ModelScope 缓存目录改为 /tmp/modelscope-cache。注意,这个环境变量只在当前终端窗口中有效,如果您想要永久设置该环境变量,可以将其添加到您的 .bashrc.zshrc 文件中。

    2023-06-20 10:17:12
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  • 从事java行业9年至今,热爱技术,热爱以博文记录日常工作,csdn博主,座右铭是:让技术不再枯燥,让每一位技术人爱上技术

    ModelScope平台上的模型支持下载至本地,可以使用modelscope modelhub从 repos 创建、删除、更新和检索信息。您还可以从 repos 下载文件或将它们集成到您的库中,并且可指定下载模型的地址,在下载时可以手动指定cache环境变量:MODELSCOPE_CACHE,modelscope会将模型和数据集下载到该环境变量指定的目录中。比如

    from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
    
    model_dir = snapshot_download('damo/nlp_xlmr_named-entity-recognition_viet-ecommerce-title', cache_dir='path/to/local/dir', revision='v1.0.1')
    

    下载到通过cache环境变量指定的目录 path/to/local/dir 下面。

    2023-06-19 21:44:34
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  • 云端行者觅知音, 技术前沿我独行。 前言探索无边界, 阿里风光引我情。

    ModelScope中的cache环境变量是用于指定缓存目录的环境变量。当你使用ModelScope下载模型或数据集时,这些文件将被缓存到本地磁盘上,以便下次使用时可以更快地访问它们。cache环境变量指定了这些缓存文件的存储位置。

    默认情况下,ModelScope将缓文件存储在用户主目录下的.cache目录中。如果你想要指定其他目录作为缓存目录,你可以设置cache环境变量。例如,如果你想要将缓存文件存储在/tmp/modelscope目录中,你可以执行以下命令:

    export MODELSCOPE_CACHE=/tmp/modelscope
    

    这将设置cache环境变量为/tmp/modelscope。在以后的ModelScope操作中,缓存文件将被存储在该目录中。

    需要注意的是,如果你设置了cache环境变量,ModelScope将始终使用该目录作为缓存目录,而不管缓存文件是否已存在。因此,如果你想要清除缓存文件,你需要手动删除缓存目录中的文件。

    2023-06-14 12:57:37
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  • 不断追求着最新的技术和趋势,在云技术的世界里,我不断寻找着新的机会和挑战,不断挑战自己的认知和能力。

    在 ModelScope 中,可以使用 cache_dir 环境变量来指定模型缓存的位置和名称。该环境变量的值应该为一个字符串,表示一个路径,该路径下将会保存 ModelScope 使用的模型缓存。

    例如,如果您希望在本地缓存模型,可以使用以下命令来设置 cache_dir 环境变量:

    export cache_dir="/path/to/cache/dir"
    在设置 cache_dir 环境变量后,您可以使用 modelscope cache 命令来缓存模型。例如,如果您希望缓存模型 my_model.zip,您可以使用以下命令:

    modelscope cache my_model.zip --cache-dir /path/to/cache/dir
    在缓存模型后,您可以使用 modelscope show 命令来查看缓存的模型信息。例如,如果您希望查看缓存的模型名称和版本号,您可以使用以下命令:

    modelscope show my_model.zip --cache-dir /path/to/cache/dir
    请注意,使用 cache_dir 环境变量来缓存模型可以提高模型训练和部署的速度,并且可以节省磁盘空间。

    2023-06-14 12:56:18
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  • ModelScope中的缓存环境变量是MODELSCOPE_CACHE。在默认情况下,ModelScope将缓存保存在用户的本地主目录下的.modelscope/cache文件夹中。但是,如果您想更改缓存位置,可以通过设置MODELSCOPE_CACHE环境变量来指定缓存目录的路径。

    2023-06-14 11:18:40
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  • ModelScope 中的 cache 环境变量可以指示 ModelScope 在何处缓存一些数据,以便在不同操作之间提高执行速度。该环境变量的默认值为“/tmp/modelscope”。您可以通过修改该值来设置自定义的缓存路径,例如:

    export MODELSCOPE_CACHE=/path/to/custom/cache 这样可以将缓存目录设置为 “/path/to/custom/cache”,而不是默认路径“/tmp/modelscope”。

    请注意,该环境变量只对 ModelScope 服务进程本身有效,并不影响您的机器上其他应用程序的行为。如果您希望更改 ModelScope 中缓存数据所使用的磁盘空间大小限制,您可以编辑 ModelScope 配置文件 modelscope.yml 中的 cacheMaxSize 属性。

    2023-06-13 10:21:48
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  • 十分耕耘,一定会有一分收获!

    楼主你好,在 ModelScope 中,MODELSCOPE_CACHE 环境变量是用于指定模型缓存目录的环境变量。具体来说,当 ModelScope 运行时,它会将经过加载和解析的模型文件以及相应的元数据保存在本地的缓存目录中。这样,在下一次加载相同模型时,ModelScope 可以直接从缓存中读取模型,从而提高模型加载和解析的效率。

    如果没有设置 MODELSCOPE_CACHE 环境变量,ModelScope 会默认将缓存目录设置为 $HOME/.modelscope/cache,其中 $HOME 表示用户的主目录。你可以通过设置 MODELSCOPE_CACHE 环境变量来修改缓存目录的位置或名称,比如:

    Copy export MODELSCOPE_CACHE=/path/to/cache 需要注意的是,在使用 ModelScope 运行模型时,你需要保证设置的缓存目录有足够的可用空间,并且具有读写权限。如果缓存目录不存在,ModelScope 会自动创建该目录。

    另外,如果你希望禁止使用模型缓存,可以在运行 ModelScope 命令时添加 --no-cache 参数,如下:

    python -m modelscope ... --no-cache 这样,ModelScope 将会在每次加载模型时都重新解析模型文件,并且不会将模型文件保存在本地缓存中。

    2023-06-13 08:17:20
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  • ModelScope中的MODELSCOPE_CACHE环境变量是用来设置ModelScope缓存目录的路径。缓存目录是用来存储模型和数据集缓存的地方,可以提高模型训练和数据集处理的速度。如果未设置MODELSCOPE_CACHE环境变量,则默认缓存目录为~/.modelscope/cache。 您可以通过以下命令来设置MODELSCOPE_CACHE环境变量:

    export MODELSCOPE_CACHE=/path/to/cache/directory
    

    其中/path/to/cache/directory是您想要设置的缓存目录的路径。请注意,在设置MODELSCOPE_CACHE环境变量之后,您需要重新启动ModelScope才能使新的设置生效。

    2023-06-12 21:06:59
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  • 天下风云出我辈,一入江湖岁月催,皇图霸业谈笑中,不胜人生一场醉。

    modelscope cache 是 ModelScope 的代码缓存环境,该环境提供了代码缓存和下载功能,支持代码的自动缓存和缓存策略设置。 要在 modelscope cache 环境下运行代码,你需要将环境变量 META_CACHE_TOKEN 设置为相应的缓存令牌,这个令牌是你在 ModelScope 上创建代码缓存时获得的。例如,如果你的缓存令牌为 META_CACHE_TOKEN=xxx-xxx-xxx-xxx-xxx-xxx,那么在执行命令时可以使用以下命令来指定环境变量:

    export META_CACHE_TOKEN=xxx-xxx-xxx-xxx-xxx-xxx 或者

    export META_CACHE_TOKEN=$(echo $META_CACHE_TOKEN | base64 --decode | cut -c-40) 请注意,这些命令都需要将环境变量 META_CACHE_TOKEN 设置为相应的缓存令牌。如果你不确定如何获取缓存令牌,请联系 ModelScope 的技术支持团队。

    2023-06-12 16:21:41
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  • ModelScope是一个用于缓存和共享预训练模型的开源平台。它使用环境变量来配置和管理其缓存功能。

    以下是一些ModelScope中常用的环境变量:

    1. MODELSCOPE_CACHE_DIR: 指定模型缓存的目录路径。该环境变量用于指定模型在本地文件系统中的位置。例如,您可以将其设置为/path/to/cache

    2. MODELSCOPE_CACHE_BACKEND: 指定缓存后端。ModelScope支持不同的缓存后端,包括本地文件系统、分布式文件系统(如HDFS)和云存储(如AWS S3)。您可以将该环境变量设置为相应的后端名称,例如localhdfss3

    3. MODELSCOPE_CACHE_S3_BUCKET: 如果您使用S3作为缓存后端,可以使用此环境变量指定S3存储桶的名称。

    4. MODELSCOPE_CACHE_S3_ENDPOINT: 如果您使用自定义的S3端点,可以使用此环境变量指定端点的URL。

    5. MODELSCOPE_CACHE_HDFS_URI: 如果您使用HDFS作为缓存后端,可以使用此环境变量指定HDFS的URI。

    这些环境变量的具体用法和配置取决于您的部署设置和需求。您可以在使用ModelScope时根据您的环境和偏好进行设置。

    请注意,这些环境变量可能是特定于ModelScope的,具体的变量名称和用法可能会随着ModelScope的版本和配置而有所不同。建议您查阅ModelScope的文档或相关资料以获取更详细的配置说明。

    2023-06-12 11:08:58
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  • 值得去的地方都没有捷径

    Modelscope Cache环境变量是模型迁移和部署平台Modelscope所支持的一个环境变量,用于配置用于模型缓存的位置。这个环境变量通常用于设置缓存服务器的地址,可以是本地或远程服务器的地址。Modelscope通过使用Modelscope Cache环境变量,可以将模型训练、部署和运行期间的数据进行缓存,以提高模型的运行效率和响应时间,同时还可以有效地减少网络传输的延迟和带宽开销。

    在使用Modelscope时,设定Modelscope Cache环境变量是必须的,因为它作为一个关键环境变量在模型的各个生命周期中都会被使用到。如果没有设定好Modelscope Cache环境变量,可能会导致模型的运行不稳定和效率低下。

    2023-06-11 15:46:26
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  • MODELSCOPE_CACHE 环境变量是用来指定 ModelScope 模型缓存目录的路径。

    在 ModelScope 中,模型通常是以文件的形式存储在磁盘上的。为了提高模型的加载速度,ModelScope 提供了一个模型缓存机制,将已经加载过的模型缓存起来,以便下次加载时直接从缓存中获取,而不需要重新加载模型文件。

    通过设置 MODELSCOPE_CACHE 环境变量,您可以指定缓存目录的路径。当您加载模型时,ModelScope 会将模型文件复制到缓存目录中,并在下一次加载时从缓存目录中获取模型。

    例如,如果您将 MODELSCOPE_CACHE 环境变量设置为 /tmp/modelscope_cache,则 ModelScope 将把所有缓存的模型文件存储在这个目录中。下次加载模型时,ModelScope 将首先检查缓存目录中是否存在该模型的缓存文件,如果存在,则直接从缓存中获取模型;如果不存在,则重新加载模型文件并将其缓存到缓存目录中。

    2023-06-11 09:35:20
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  • ModelScope 是一种用于模型分析、可视化和共享的工具平台,其中的 cache 环境变量通常用于指定模型缓存目录的路径。在 ModelScope 中,cache 环境变量可以通过以下方式进行设置:

    1. 在运行 ModelScope 时,可以使用命令行参数或者配置文件来指定 cache 环境变量的值。例如,可以使用以下命令设置 cache 环境变量为 /path/to/cache:
    $ modelscope run --cache=/path/to/cache my_model.py
    
    1. 在 Python 代码中,可以使用 os.environ 变量来获取或设置 cache 环境变量的值。例如,可以使用以下语句设置环境变量:
    import os
    
    os.environ['MSCACHE'] = '/path/to/cache'
    

    需要注意的是,在设置 cache 环境变量时,需要确保指定的目录存在并且具有足够的访问权限。另外,还需要根据实际场景和需求来优化缓存策略和管理模式,以提高模型训练和评估的效率和可靠性。

    总之,cache 环境变量通常用于指定 ModelScope 模型缓存目录的路径,可以通过命令行参数、配置文件或者 Python 代码来设置和获取。需要根据实际场景和需求来进行设置和优化,以提高工作效率和成果质量。

    2023-06-10 20:18:42
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    ModelScope 是一个性能分析和优化平台,可以帮助用户进行模型训练、调试和部署等操作。在 ModelScope 中,cache 环境变量是用于指定模型缓存路径的环境变量,其默认值为 /mymodels。

    具体来说,cache 环境变量的作用如下:

    1. 指定模型缓存路径:cache 环境变量用于指定模型文件的缓存路径,在使用 ModelScope 进行模型训练、评估、优化等操作时,会将模型文件保存在该路径下。如果没有指定该环境变量,则默认使用 /mymodels 作为缓存路径。

    2. 方便管理和共享模型文件:通过设置 cache 环境变量,可以方便地管理和共享模型文件,避免由于文件命名、存储位置等问题导致的混乱和错误。

    3. 提高工作效率和成果质量:通过合理使用 cache 环境变量,可以提高工作效率和成果质量,减少重复劳动和失误,并且更好地利用计算资源和存储资源。

    在实际使用中,可以通过以下方式设置 cache 环境变量:

    export MODELSCOPE_CACHE=/path/to/cache/
    

    其中,/path/to/cache/ 表示模型缓存路径,可以根据实际需求进行调整。另外,在使用 ModelScope 进行模型训练、评估、优化等操作时,也需要注意相关规范和最佳实践,以保证模型的性能和精度符合应用场景的要求。

    2023-06-10 20:18:29
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  • 北京阿里云ACE会长

    ModelScope 中的 MODELSCOPE_CACHE 环境变量是用于配置 ModelScope 缓存路径的变量。此变量指定一个目录,用于存储 ModelScope 缓存数据和模型文件。在 ModelScope 运行时,会将下载的模型文件和其他数据存储到此目录中,以便在下次运行时可以快速访问这些数据,加快运行速度。

    如果未设置 MODELSCOPE_CACHE 环境变量,则 ModelScope 将默认使用 ~/.modelscope/cache 作为缓存目录。如果你想更改默认缓存目录,可以设置 MODELSCOPE_CACHE 环境变量为你想要的路径。例如,可以使用以下命令设置环境变量:

    export MODELSCOPE_CACHE=/path/to/my/cache 需要注意的是,如果设置了 MODELSCOPE_CACHE 环境变量,但指定的目录不存在或无法访问,则 ModelScope 会在运行时尝试创建该目录。如果无法创建该目录,则可能会导致一些问题,例如无法缓存数据或者模型文件。因此,在设置 MODELSCOPE_CACHE 环境变量时,需要确保指定的目录存在并可用。

    总之,MODELSCOPE_CACHE 环境变量是用于配置 ModelScope 缓存路径的变量,你可以设置该变量为你想要的路径,以更改缓存目录。

    2023-06-10 17:08:52
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  • ModelScope 提供了 MODELSCOPE_CACHE 环境变量以配置模型缓存的目录。该环境变量设置一个目录路径,以便 ModelScope 将下载的预训练模型和配置文件缓存到该目录中,以便下次使用时进行快速加载。如果您想使用 ModelScope 的模型缓存功能,可以设置该环境变量。 例如,如果您想将 ModelScope 的模型缓存目录设置为 /mnt/modelscope_cache,可以通过以下方式设置:

    Linux / macOS:
    export MODELSCOPE_CACHE=/mnt/modelscope_cache
    
    Windows:
    setx MODELSCOPE_CACHE "C:\modelscope_cache"
    
    

    需要注意的是,如果 /mnt/modelscope_cache 目录不存在,ModelScope 将无法将模型和配置文件下载到该目录,因此您需要确保该目录存在,并且具有写权限。 希望这些信息对您有所帮助!

    2023-06-10 15:27:56
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  • Modelscope cache 环境变量用于指定在使用 Modelscope 缓存时的缓存机制配置。具体作用包括:

    1. 指定缓存引擎类型:可以选择使用 Redis 还是 Memcached 作为缓存引擎。

    2. 指定缓存服务器地址和端口号:需要指定缓存服务器的 IP 地址和端口号,以便应用程序连接缓存服务器。

    3. 指定缓存键前缀:为了避免不同应用程序之间的缓存键冲突,需要为每个应用程序指定一个唯一的缓存键前缀。

    4. 指定缓存过期时间:可以设置缓存键的过期时间,确保缓存数据的及时性和安全性。

    使用 Modelscope 缓存可以提高数据获取效率,减轻数据库负载,但需要根据实际情况配置缓存机制,避免出现数据错误或安全问题。

    2023-06-10 07:53:43
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