ModelScope我可以用pytorch去加载模型推理吗？

是的，ModelScope确实可以使用PyTorch加载和推理模型。因为ModelScope底层采用了Hugging Face的Transformers库，而后者支持PyTorch和TensorFlow两种深度学习框架。

所以，如果您有使用PyTorch的经验，可以在ModelScope中继续使用PyTorch进行模型的加载和推理。但是需要注意的是，在ModelScope中加载模型的方法可能与常规的PyTorch有所不同，因为它涉及到了对模型和tokenizer的整合。

是的，您可以在本地安装好 PyTorch 的情况下使用 PyTorch 加载和推理模型，而不必关心它们最初是如何合并的。只需要将模型的名字传递给 load 函数即可。
需要注意的是，某些模型可能需要一些额外的参数或预处理才能正确地工作，所以在加载前需要仔细阅读文档以确保参数和输入格式正确无误。

是的，您可以使用PyTorch来加载和推理ModelScope中合并后的模型。在ModelScope中，合并后的模型通常以.pth或.pt为文件扩展名保存，这是PyTorch默认的模型文件格式。

要使用PyTorch加载和推理模型，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装PyTorch：首先，确保您已经安装了适当版本的PyTorch。您可以从PyTorch官方网站（https://pytorch.org/）下载并安装最新版本的PyTorch。

2. 导入必要的库：在Python脚本中，您需要导入PyTorch库和其他必要的库。例如，您可以使用以下代码导入所需的库：

   import torch
   from torchvision import transforms
   

3. 加载模型：使用torch.load()函数加载合并后的模型文件。例如，如果您的模型文件名为"model.pth"，则可以使用以下代码加载模型：

   model = torch.load("model.pth")
   

4. 预处理输入数据：根据您的任务需求，对输入数据进行必要的预处理。这可能包括图像大小调整、归一化等操作。例如，对于图像分类任务，您可以使用以下代码对图像进行预处理：

   transform = transforms.Compose([
       transforms.Resize((224, 224)),
       transforms.ToTensor(),
       transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
   ])
   

5. 推理：使用加载的模型对输入数据进行推理。根据您使用的框架和任务类型，推理过程可能会有所不同。例如，对于图像分类任务，您可以使用以下代码进行推理：

   input_data = ... # 输入数据，可以是图像或文本等
   output = model(input_data) # 使用模型进行推理
   

直接用llm_infer.py就可以了. 后面(今天)会把这个函数放到swift内, 就会比较方便调用，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”