Learn2Search_URL是一个私有的URL，只有ModelScope团队内部才能够访问。为了运行ModelScopeGPT，您需要使用其他的语言模型参数文件和词表文件。

您可以在Hugging Face的模型仓库（https://huggingface.co/models）中找到许多预训练的语言模型，这些模型可以直接在Python中使用。可以使用以下代码来加载其中的一个模型：

python
Copy
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model

Load tokenizer and model

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
注意，上述代码将下载预训练模型的参数文件和词表文件，并将其保存在本地缓存中。在第一次运行时，这可能需要一些时间，具体取决于您的网络连接和计算机性能。

然后，您可以使用model实例来生成文本、计算语言模型分数等。例如，以下是一个简单的示例代码，使用GPT2模型生成一些文本：

python
Copy

Generate text using model

input_text = "The quick brown fox"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids)
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(output_text)
上述代码将使用GPT2模型和Tokenizer生成一些文本，输出类似于“the quick brown fox jumps over the lazy dog”的句子。