ModelScope怎么能换成本地下载好的模型和 自己的数据集？

要在 ModelScope 中使用本地下载的模型和自己的数据集，可以按照以下步骤进行：

1. 安装 ModelScope： 在本地环境中安装 ModelScope。您可以从 ModelScope 的官方 GitHub 仓库（https://github.com/ModelScope）获取源代码，并按照提供的安装指南进行安装。

2. 准备模型和数据集： 将您下载好的模型文件放置在合适的路径下。确保模型文件与 ModelScope 兼容，并符合模型加载的要求。同样，将自己的数据集放置在适当的位置，以便后续的训练或评估。

3. 修改配置文件： 打开 ModelScope 安装目录下的配置文件（例如 modelscope.yaml 或 config.yaml），根据您的需求进行修改。在配置文件中，您可以指定模型文件的路径、数据集的位置以及其他相关参数。根据您的具体情况，可能还需要修改其他配置项，如模型名称、超参数设置等。

4. 运行 ModelScope： 在命令行或终端中进入 ModelScope 的安装目录，并运行相应的命令启动 ModelScope。根据您的需求，可以选择训练、评估或推理等功能。

如果您想使用本地下载好的模型和自己的数据集，可以按照以下步骤进行操作：

1. 将本地下载好的模型文件（例如：openbuddy-mistral-7b）放到您指定的路径下。

2. 在sft.sh脚本中修改MODEL_PATH变量，使其指向您的本地模型文件。例如：

MODEL_PATH=/path/to/your/local/openbuddy-mistral-7b

1. 准备自己的数据集，并将其放在一个文件夹中。确保这个文件夹的路径是正确的。

2. 在sft.sh脚本中修改DATASET_PATH变量，使其指向您的数据集文件夹。例如：

DATASET_PATH=/path/to/your/dataset

1. 运行sft.sh脚本，开始微调模型。此时，ModelScope将会使用您指定的本地模型和数据集进行训练。

改model mapping
https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/README_CN.md#%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E5%8F%82%E6%95%B0%E7%9A%84%E5%BD%A2%E5%BC%8F 使用本地数据集
使用自己的模型 https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/README_CN.md#%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%A8%A1%E5%9E%8B，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”