pretrained_model 在训练的时候怎么设置？是直接加载当前文件夹的pytorch_mod

默认加载的是cache路径里面的模型，初次下载是拉取model_id对应的模型 如果需要在训练的时候再使用刚刚训练的模型，可以把./work_dir下面的epoch_*.pth替换cache里面的pytorch_model.pt（例如这是我的cache路径， cp ./work_dir/epoch_3.pth /root/.cache/modelscope/hub/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-general_damo/pytorch_model.pt）， 如果只用来推理的话，可以直接参考 from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks import os ep_num = 3 # 选择模型checkpoint cmd = 'cp {} {}'.format('./work_dir/epoch_%d.pth' % ep_num, './work_dir/output/pytorch_model.pt') # 'work_dir'为configuration中设置的路径，'output'为输出默认路径 os.system(cmd) ocr_recognition = pipeline(Tasks.ocr_recognition, model='./work_dir/output' ) result = ocr_recognition('http://duguang-labelling.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/mass_img_tmp_20220922/ocr_recognition_icdar13.jpg') print(result)，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”