modelscope3.8不行吗？

ModelScope 是一个机器学习模型开发和部署平台，支持多种深度学习框架，
如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等。在 ModelScope 中，你可以创建、训练、部署和管理模型。根据你的描述，你可能想要在 ModelScope 中使用 Python 3.8 版本。
在 ModelScope 中使用 Python 3.8 的方法如下：

1. 安装 Python 3.8 环境：
   如果你还没有安装 Python 3.8 环境，你需要先安装该环境。你可以通过以下命令安装 Python 3.8 版本：

python3.8 -m pip install --user torch

注意，这里假设你已经安装了 Python 3.8 解释器。

1. 创建 ModelScope 项目：
   在使用 ModelScope 之前，你需要先创建一个项目。在命令行中输入以下命令创建一个新项目：

mkdir my_project
cd my_project

1. 初始化 ModelScope 环境：
   在项目目录下，运行以下命令初始化 ModelScope 环境：

python3.8 -m torch.distributed.init_process_group --backend=nccl

该命令将初始化 ModelScope 的分布式训练环境。

1. 加载模型：
   在 ModelScope 中，你可以使用已有的模型，也可以自己创建模型。如果你已经有一个模型，你可以使用以下命令加载它：

python3.8 -m torch.jit.load --map-location=cpu --input-file=my_model.pth my_model

其中，my_model.pth 是模型的权重在 CPU 上的映射。

1. 运行模型：
   加载模型后，你可以使用以下命令运行它：

python3.8 -m torch.jit.trace --input-shapes=input_shape --output-file=mymodel traced_model.pt

其中，input_shape 是模型的输入形状，mymodel traced_model.pt 是模型运行后的结果。