用全参数微调得到了一个模型，两个lora相关的ModelScope用python预测用哪段代码？

在使用ModelScope上的模型进行微调和预测时，特别是涉及到Lora（Low-Rank Adaptation）的场景，您可能需要利用Hugging Face Transformers库来加载和应用这些模型。Lora是一种轻量级的微调方法，它通过为模型添加少量可训练参数来适应特定任务，而不是对整个模型进行微调。

假设您已经完成了全参数微调并得到了一个模型，同时有两个与Lora相关的ModelScope模型，想要用Python代码进行预测，以下是一个基本示例流程，需要注意的是具体实现可能会根据您的模型结构和需求有所不同：

1. 安装必要的库

首先确保安装了transformers和accelerate库，这两个库对于加载和运行模型非常关键。

pip install transformers accelerate

2. 加载Lora模型

假设您的Lora模型是基于Hugging Face Transformers格式的，可以通过以下方式加载：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 假设model_name是ModelScope上模型的ID或路径
model_name = "your_modelscope_model_id_or_path"

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 如果模型包含Lora适配器，确保加载时支持
# 注意：这一步取决于模型是否以及如何封装了Lora参数，实际中可能不需要额外操作

3. 使用Lora模型进行预测

接下来，您可以使用加载的模型进行文本生成等预测任务：

prompt = "你的问题或者输入文本"
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

# 如果模型有特定的生成配置，请相应设置
generation_config = model.generation_config
# 示例配置，根据需求调整
generation_config.max_length = 100
generation_config.num_return_sequences = 1

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**input_ids, generation_config=generation_config)

decoded_output = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded_output)

请注意，上述代码是一个通用示例，并未直接涉及Lora参数的具体加载逻辑，因为Lora的加载通常在模型初始化时自动处理，尤其是当模型是在微调过程中正确加入Lora层的情况下。如果您的模型存储或加载过程有特殊要求，比如需要手动加载Lora权重，那么可能还需要参考Lora相关的更详细文档或示例代码。

最后，由于您提到的是ModelScope平台上的模型，具体实现细节还应参考ModelScope提供的官方指南或模型说明，以获取最准确的操作步骤。