ModelScope如何自定义输出格式内容？

在ModelScope中，自定义输出格式内容主要通过调整模型服务的输入和输出配置来实现。以下是具体的操作步骤和方法：

1. 明确需求：自定义输出格式的目标

在调用ModelScope模型服务时，默认的输出格式通常是JSON结构，包含模型生成的结果（如response字段）以及可能的上下文信息（如history字段）。如果需要自定义输出格式，可以通过以下方式实现： - 修改请求参数：调整输入中的prompt或history字段以影响输出内容。 - 后处理输出结果：对模型返回的JSON结果进行解析和重组，以满足特定的格式需求。

2. 配置环境变量以支持自定义输出

在部署ModelScope模型服务时，可以通过设置环境变量来控制模型的行为，从而间接影响输出格式。例如： - MODEL_ID：指定要使用的模型，不同模型可能支持不同的输出格式。 - TASK：定义任务类型（如chat、translation等），任务类型会影响输出的结构。 - REVISION：选择模型的具体版本，某些版本可能提供更灵活的输出选项。

示例配置：

MODEL_ID: qwen/Qwen-7B-Chat
TASK: chat
REVISION: v1.0.5

3. 通过API接口调用实现自定义输出

在调用ModelScope模型服务时，可以通过API接口发送请求，并对返回结果进行后处理以实现自定义输出格式。

请求示例：

import requests
import json

# 配置服务URL和Token
service_url = 'YOUR_SERVICE_URL'
token = 'YOUR_SERVICE_TOKEN'

# 构造请求数据
request_data = {
    "prompt": "浙江的省会是哪里？",
    "history": []
}

# 发送POST请求
response = requests.post(
    service_url,
    headers={"Authorization": token},
    data=json.dumps(request_data)
)

# 解析返回结果
result = json.loads(response.text)
response_text = result['response']
print(response_text)  # 输出：浙江的省会是杭州。

自定义输出格式：

假设需要将输出格式调整为纯文本或其他结构化格式，可以在解析返回结果后进行重组。例如：

# 自定义输出为纯文本
custom_output = f"回答：{response_text}"
print(custom_output)  # 输出：回答：浙江的省会是杭州。

4. 利用模型特性支持复杂输出

某些模型（如大语言模型）支持复杂的输入和输出格式。例如，在对话场景中，可以通过调整history字段来控制上下文信息的保留和输出格式。

示例：

# 构造带历史记录的请求
request_data = {
    "prompt": "江苏呢？",
    "history": [["浙江的省会是哪里？", "杭州"]]
}

# 发送请求并解析结果
response = requests.post(
    service_url,
    headers={"Authorization": token},
    data=json.dumps(request_data)
)
result = json.loads(response.text)

# 自定义输出为对话历史
custom_output = {
    "当前问题": request_data["prompt"],
    "回答": result['response'],
    "完整对话历史": result['history']
}
print(custom_output)

5. 注意事项与限制

• 模型能力限制：并非所有模型都支持完全自定义的输出格式，具体能力取决于所选模型的特性和版本。
• 性能影响：复杂的输出格式可能增加后处理的时间开销，需根据实际需求权衡。
• 资源要求：某些模型（如大语言模型）对GPU资源有较高要求，建议根据模型规模选择合适的部署资源。

通过上述方法，您可以灵活地调整ModelScope模型服务的输出格式，以满足特定的应用需求。