ModelScope中这个材料怎么获取？

在ModelScope中获取材料（如模型、数据集等）的具体步骤如下：

1. 获取模型材料

如果您需要从ModelScope中获取模型材料，可以按照以下步骤操作：

步骤一：登录ModelScope官网

• 访问ModelScope官网并登录您的账号。如果尚未注册，请先完成注册。

步骤二：搜索目标模型

• 在ModelScope官网的搜索栏中输入目标模型的名称或关键词，例如Llama-2-7b-chat-ms或DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF。
• 浏览搜索结果，找到符合需求的模型。

步骤三：获取模型ID和版本信息

• 进入目标模型的详情页面，记录以下关键信息：
  • MODEL_ID：模型的唯一标识符，例如modelscope/Llama-2-7b-chat-ms。
  • REVISION：模型的具体版本号，例如v1.0.1或v1.0.0。注意：不能使用master作为版本号。
  • （可选）ACCESS_TOKEN：如果目标模型为非公开模型，则需要获取访问令牌。您可以在ModelScope官网的访问令牌页面生成SDK令牌，并将其配置到环境变量中。

步骤四：下载模型文件

• 如果需要将模型文件下载到本地，可以通过以下方式实现：
  • 方式一：通过代码下载 在Python环境中执行以下代码，自动下载模型文件：

  from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
  snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', cache_dir='.', revision='master')
  

  说明：请确保已安装modelscope库，版本建议为1.12.0或更高。 - 方式二：手动下载 在ModelScope官网的模型详情页面，点击下载按钮，手动保存模型文件到本地。

2. 获取数据集材料

如果您需要从ModelScope中获取数据集材料，可以按照以下步骤操作：

步骤一：搜索目标数据集

• 在ModelScope官网的搜索栏中输入目标数据集的名称或关键词，例如muge。
• 浏览搜索结果，找到符合需求的数据集。

步骤二：加载数据集

• 使用ModelScope提供的MsDataset工具加载数据集。以下是一个示例代码：

  from modelscope.msdatasets import MsDataset
  
  dataset = MsDataset.load("muge", split="validation")
  

  说明：上述代码会加载muge数据集的验证集部分，您可以根据需求调整split参数。

步骤三：处理数据集

• 根据具体任务需求，对数据集进行预处理。例如，将图片数据转换为Embedding向量：

  from PIL import Image
  import base64
  import io
  
  def image2str(image):
    image_byte_arr = io.BytesIO()
    image.save(image_byte_arr, format='PNG')
    image_bytes = image_byte_arr.getvalue()
    return base64.b64encode(image_bytes).decode()
  

  说明：上述代码将图片转换为Base64编码字符串，便于后续处理。

3. 注意事项

• 模型版本选择：在获取模型时，请务必指定一个确定的版本号（如v1.0.1），避免使用master分支，以确保模型的稳定性和一致性。
• 非公开模型权限：如果目标模型为非公开模型，请确保已正确配置ACCESS_TOKEN，否则可能无法成功获取模型。
• 依赖环境准备：在下载或使用模型和数据集前，请确保已安装必要的依赖库，例如modelscope、transformers等。

通过以上步骤，您可以顺利从ModelScope中获取所需的模型和数据集材料。