ModelScope复制了数据集 但是它还是会联网 然后内网屏蔽就无法本地训练了？

在本地训练时，ModelScope 不依赖于 /root/.cache/modelscope/ 目录中的数据集，而是需要在训练前从外部文件系统上拉取数据集。
为了避免网络瓶颈，请在训练之前将数据集准备好，将文件放置在网络共享存储空间上，并将其挂载到本地服务器上

ModelScope是一个基于云端的服务平台，在运行过程中需要连接网络以获取资源和服务。因此，即使您将数据集复制到了指定的目录中，该模型仍然会尝试通过网络连接来访问其他所需的资源。当您在网络环境受到限制的情况下使用时，可能会出现无法正常运行的情况。
如果您想在本地环境中离线训练模型，建议您可以考虑将整个模型及其依赖项都下载到本地，并在一个离线的环境下进行操作。这样就可以避免网络连接受限所带来的影响

ModelScope似乎正在尝试从远程服务器下载数据集。这可能是由于ModelScope在启动训练任务时，默认会从远程服务器下载数据集。

如果你想在本地训练模型，你可以尝试以下步骤：

1. 将数据集上传到ModelScope：你可以在ModelScope的控制台界面，找到上传数据的选项，然后将你的数据集上传到ModelScope。

2. 修改ModelScope的配置：你可能需要在ModelScope的配置文件中，指定数据集的位置。这可能需要你具备一定的Linux和Python编程知识。

3. 使用本地模式：ModelScope可能有一个本地模式，你可以在这个模式下训练模型，而不需要连接到互联网。

目前默认是要尝试连接一下hub端去校验meta的，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”