请问ModelScope中，如果我没设置微调的保存路径，比如说我直接用的模型提供的微调代码，结尾是t

如果您在ModelScope中使用模型提供的微调代码，并没有显式设置微调的保存路径，那么默认情况下微调之后的模型可能不会自动保存到.cache文件夹或其他位置。

通常情况下，.trainer.train() 方法返回的是微调后的模型对象，但并不会自动将其保存到磁盘。因此，如果您想要保存微调后的模型以备后续使用，您需要根据自己的需求自行添加代码来保存模型。

以下是一种常见的保存微调后模型的方式示例：

# 在微调完成后，手动保存模型
trainer.train()
model.save('path_to_save/model.pt')

在上述示例中，model.save() 用于将微调后的模型保存到指定的文件路径 path_to_save/model.pt 中。您可以根据实际情况选择合适的保存路径和文件名。

需要注意的是，具体的保存方式可能因使用的深度学习框架、模型类等而有所不同。因此，请参考相关文档或官方示例代码，了解如何正确保存微调后的模型。

如果您未保存微调后的模型，并且后续重新运行微调代码时未加载预训练模型，那么微调过程中的更改将不会被保留，而是重新从预训练模型开始微调。

由于微调代码中没有设置保存路径，因此微调之后的模型不会被保存在 ModelScope 中。相反，它们可能会被保存在本地计算机的缓存文件夹（.cache）中。

如果希望保存微调之后的模型，可以在微调代码中设置保存路径。例如，可以使用以下代码将微调之后的模型保存到名为“my_model”的文件夹中：

reasonml
Copy
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(output_dir='./results', save_strategy='epoch')
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=val_dataset,
data_collator=data_collator,
compute_metrics=compute_metrics,
)
trainer.train()
trainer.save_model("my_model")
在这个例子中，微调之后的模型将被保存在名为“my_model”的文件夹中。如果在 ModelScope 中重新上传这个模型，上传过程中会将“my_model”文件夹中的模型文件一起上传。

根据ModelScope的默认设置，如果您在训练模型时没有指定保存路径，模型训练过程中的中间结果和模型权重将保存在.cache文件夹中。因此，在您使用模型提供的微调代码进行微调后，如果未指定保存路径，微调后的模型权重将替换原本的模型权重，保存在.cache文件夹中。

您可以进入.cache文件夹查看是否有新的模型权重文件被生成。通常，微调后的模型权重文件的命名会包含训练的轮数或迭代次数，以便区分原始模型权重文件和微调后的模型权重文件。

如果您希望将微调后的模型保存到指定的文件夹或文件路径，可以在训练代码中添加相应的保存操作，例如使用ModelScope提供的model.save()方法或手动保存权重文件到指定位置。