Modelscope模型的输出日志可以关闭吗？

是的，您可以通过适当的配置来关闭 ModelScope 模型的输出日志。具体的方法取决于您使用的深度学习框架和代码库。

以下是一些常见的关闭模型输出日志的方法示例：

1. PyTorch

   import logging
   logger = logging.getLogger()
   logger.setLevel(logging.ERROR)
   

2. TensorFlow

   import os
   os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
   

这些示例将日志级别设置为 ERROR 或禁用了 TensorFlow 的日志输出。请注意，这些示例可能需要在加载模型之前进行配置，并且仅适用于当前 Python 进程中的日志输出。

如果您使用的是其他深度学习框架或代码库，请参考相应文档以了解如何关闭或调整日志输出级别。

另外，如果您在 ModelScope 中运行模型时遇到过多的日志输出，还可以尝试在 ModelScope 代码中寻找相关的日志配置，并进行相应的更改或关闭。

请注意，关闭模型输出日志可能会导致对于问题排查和调试变得困难。因此，在生产环境中关闭日志输出时，请确保您已经评估了可能的影响并有备份计划。

参考一下这段代码
import logging
from modelscope.utils.logger import get_logger
logger = get_logger()
logger.setLevel(logging.ERROR)。此回答整理自钉钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①

ModelScope模型的输出日志默认是开启的，但可以通过设置日志级别来关闭它。例如，如果您希望关闭INFO级别的日志，可以在加载模型后进行相应的设置。不过具体操作方法可能会因版本不同而有所差异，建议您参考官方文档。