"ModelScope训练后还是没有开放式功能，推理的还全是我自定的label，需要改其他的参数吗？

在使用ModelScope进行模型训练后，如果发现推理结果仍然局限于自定义的Label，而没有实现开放式功能，可能是由于以下几个关键点需要调整或检查：

1. 确认模型选择与任务类型

ModelScope中的模型通常针对特定的任务类型（如文本分类、问答等）进行了预训练。如果您希望实现开放式功能（如生成式回答），需要确保选择了适合的模型和任务类型。

• 模型类别：选择支持生成式任务的模型，例如Qwen1.5-4B-Chat或其他大语言模型。
• 任务类型：确保任务类型为生成式任务（如text-generation），而非分类任务（如text-classification）。分类任务会严格基于您提供的Label进行预测，无法实现开放式生成。

建议操作： - 在部署模型时，检查TASK参数是否为生成式任务。如果是分类任务，请切换到生成式任务的模型。

2. 检查训练数据与Label配置

如果您的模型是基于自定义数据集进行训练的，训练数据的格式和Label配置会直接影响模型的推理行为。

• Label表配置：在PAI平台中，Label表用于定义模型训练的目标变量。如果Label表中仅包含有限的分类标签，模型会倾向于生成这些标签的内容，而不是开放式回答。
• 训练数据多样性：确保训练数据中包含多样化的输入和输出，尤其是开放式的问答对，以便模型学习生成更广泛的内容。

建议操作： - 检查Label表配置，确保其字段设置正确。如果目标是开放式生成，可以尝试移除Label限制，改为使用无监督或弱监督的数据集。 - 如果使用的是FeatureStore，确认save_original_field字段是否设置为false，以避免字段映射问题导致数据受限。

3. 调整推理请求参数

推理请求的参数设置也会影响模型的输出行为。以下是一些关键参数的调整建议：

• temperature：控制生成内容的随机性。较高的temperature值（如0.9）会使输出更加多样化，适合开放式生成；较低的值（如0.1）会使输出更加确定性，适合分类任务。
• max_tokens：限制生成内容的最大长度。如果值过小，可能会导致生成内容不完整。
• top_p：控制生成内容的概率分布。较高的top_p值（如0.9）会保留更多候选词，适合开放式生成。

示例请求：

curl -XPOST http://localhost:8000/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text_input": "什么是人工智能？", "parameters": {"stream": false, "temperature": 0.9, "max_tokens": 100, "top_p": 0.9}}'

建议操作： - 调整temperature、max_tokens和top_p参数，观察生成内容的变化。

4. 验证模型部署与服务配置

在部署模型时，资源配置和服务配置也可能影响模型的行为。

• GPU资源：大语言模型通常需要较大的显存支持。如果GPU资源不足，可能会导致模型加载不完整或性能受限。
• 模型版本：确保部署的模型版本是最新的，并且支持生成式任务。

建议操作： - 检查部署时的资源配置，确保选择了适合大语言模型的GPU实例（如ml.gu7i.c16m60.1-gu30）。 - 确认模型版本是否为最新，必要时重新部署模型。

5. 调试与验证

通过在线调试功能验证模型的推理行为，确保请求参数和服务配置正确。

• 在线调试：在PAI-EAS控制台中，使用在线调试功能发送请求并查看返回结果。
• 日志分析：检查服务日志，确认模型加载和推理过程是否正常。

示例调试请求：

{
  "prompt": "福建呢？",
  "history": [["浙江的省会是哪里？", "杭州"], ["江苏呢？", "南京"]]
}

总结

如果ModelScope训练后的模型推理结果仍局限于自定义Label，建议从以下方面进行调整： 1. 确保选择了适合生成式任务的模型和任务类型。 2. 检查训练数据和Label表配置，避免数据受限。 3. 调整推理请求参数（如temperature、max_tokens）以支持开放式生成。 4. 验证模型部署和服务配置，确保资源充足且版本正确。

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决模型推理结果受限的问题。