要修改模型的本地路径，而不需要再从网络下载模型，可以使用以下步骤：

1. 确保已将模型文件下载到本地，并知道其路径。

2. 在代码中找到加载模型的部分。

3. 使用模型加载函数（如load_model）时，将模型文件的路径作为参数传递给函数。

例如，如果使用TensorFlow加载模型，代码可能类似于：

import tensorflow as tf

# 模型文件的本地路径
model_path = '/path/to/model/model.pb'

# 加载模型
model = tf.saved_model.load(model_path)

如果使用PyTorch加载模型，代码可能类似于：

import torch

# 模型文件的本地路径
model_path = '/path/to/model/model.pth'

# 加载模型
model = torch.load(model_path)

根据你使用的深度学习框架和模型加载函数的不同，代码会有所不同。确保将模型文件的本地路径传递给正确的加载函数即可。

如果您已经成功下载了模型文件并希望使用本地路径而不再从网络下载模型，您可以通过修改代码中的加载路径来实现。具体步骤可能取决于您所使用的框架和代码结构，以下是一般的修改方法：

1. 找到模型加载的部分代码：在您的代码中找到加载模型的语句或函数调用，这通常是通过指定模型名称或模型文件路径来完成的。

2. 修改加载路径：将加载模型的路径修改为您已经下载的模型文件的本地路径。确保路径是正确的，并且与您下载的模型文件完全匹配。

3. 验证加载路径：确保修改后的加载路径可以正确访问到本地的模型文件。您可以尝试打印或检查加载路径是否正确，以及模型文件是否存在于指定的本地路径中。

4. 重新运行代码：保存修改后的代码，并重新运行您的程序。现在，代码应该使用本地路径加载模型，而不再从网络下载。

需要注意的是，由于每个框架和代码库的实现细节可能有所不同，请参考相应框架的文档或示例代码以获取更具体的指导。

model_dir = snapshot_download('xxx-model')，之后pipeline使用model_dir就好，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

要在ModelScope中修改模型的本地路径，以便不需要再从网络下载模型，你可以按照以下步骤进行：

打开你的模型代码，并找到加载模型的部分。

查看模型加载代码中的模型路径，这通常是一个字符串变量，指定了模型在网络上的位置。

将模型路径修改为你本地存储模型的路径。你可以将模型文件下载到本地，然后将模型路径修改为本地路径。

运行修改后的模型代码，确保模型被正确加载并产生了预期的结果。

下面是一个示例代码，演示如何将模型路径修改为本地路径：

python
Copy
import torchvision.models as models

修改模型路径为本地路径

model_path = '/path/to/local/model.pt'
model = models.resnet50(pretrained=False)
model.load_state_dict(torch.load(model_path))

使用修改后的模型进行推断等操作

output = model(input)
在这个示例中，我们将ResNet-50模型的路径修改为本地路径，然后使用修改后的模型进行推断操作。