在ModelScope中，是否会优先读取本地的文件？

在万般无奈下,找到报错的那个请求url的地方,检查如果是if url==" adaseq-0.6.6-py3-none-any.whl.metadata":
url="https://files.pythonhosted.org/packages/49/47/ddf684253dbb4c3e0716fcda67094aa3c407237d5eb8930ede0a91b9feb8/adaseq-0.6.6-py3-none-any.whl.metadata"
成功了,尽管很笨,但是问题解决了
在网上的另外一个问题:
https://developer.aliyun.com/ask/573118
方法也试了,不行

是的，可能需要修改config文件。

在部署ModelScope训练好的模型到新机器时，通常需要考虑以下几个方面的配置：

1. 数据存储路径：您可能需要修改模型的数据存储路径，以确保模型能够在新环境中正确访问到所需的数据。这通常涉及到配置文件中的data_dir项，您需要将其值修改为新机器上相应的目录路径。
2. 预处理与后处理配置：如果模型的预处理和后处理步骤依赖于特定的环境或软件包，您可能需要更新configuration.json或configuration.yaml文件中的相关设置，以保证在新环境中模型能够正常运行。
3. 资源分配：新机器的硬件配置可能与原训练环境不同，因此可能需要调整GPU使用、内存分配等资源配置选项，以适应新环境的硬件条件。
4. 依赖库版本：确保新环境中安装的依赖库版本与模型开发时使用的版本一致，以避免因版本不兼容导致的问题。
5. 接口调用：如果模型需要与其他系统或服务进行交互，可能需要更新相关的API接口或网络调用配置。
6. 模型版本管理：如果在部署过程中涉及到模型文件或配置文件的更新，需要通过打标签等方式进行版本管理，确保模型的可追踪性。
7. 一键部署服务：如果您使用的是ModelScope提供的一键部署服务，如SwingDeploy，那么部署过程可能会更加简化，因为服务本身会提供一定的环境适配和弹性伸缩能力。
8. 环境一致性：尽量保证开发、测试和生产环境之间的一致性，以减少因环境差异带来的意外问题。

综上所述，在部署ModelScope训练好的模型到新机器时，确实可能需要根据新环境的特点对config文件进行相应的修改，以确保模型能够在新环境中正确运行。同时，也需要考虑到模型的兼容性和依赖关系，确保所有必要的组件和配置都已正确设置。

其他的模型内网使用可以参考q5,
https://modelscope.cn/docs/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98
此回答来自钉群魔搭ModelScope开发者联盟群 ①。