modelscope需要什么配置才可以接收？

在ModelScope平台上，如果你遇到mask_gen_kwargs参数在数据集加载时没有被正确接收的问题，这可能是因为模型或数据处理管道未被正确配置以接受这类自定义参数。ModelScope平台支持多种模型和数据处理的自定义配置，以下是一些可能的解决步骤：

1. 检查模型接口：首先确认你使用的模型是否支持接收mask_gen_kwargs这样的参数。查看模型的文档或源代码，确认其__init__方法或前向传播（forward）方法中是否有对应的参数声明。

2. 自定义数据处理脚本：如果该参数是用来控制数据预处理中的掩码生成逻辑，你需要确保数据集加载器或预处理脚本能够识别并使用这个参数。在ModelScope中，你可能需要自定义一个继承自基础数据处理类的脚本，并覆盖相应的方法来处理这个参数。

3. 修改运行配置：在使用ModelScope CLI或在线Notebook进行模型训练时，可以通过yaml配置文件来传递额外的参数。确保你的配置文件中包含了正确的参数路径，以便将mask_gen_kwargs传入到数据处理或模型初始化阶段。例如，如果你使用的是PyTorch Lightning，可以在yaml配置中添加自定义参数部分，并确保这些参数能被正确解析和传递。

4. 利用ModelScope SDK：在Python代码中，直接使用ModelScope SDK时，可以显式地在调用训练函数时包含这些参数。例如，如果你是通过API形式调用训练任务，确保在调用train或finetune等方法时，将mask_gen_kwargs作为关键字参数传入。

5. 查阅官方文档和示例：ModelScope提供了丰富的文档和示例代码，特别是关于如何自定义模型和数据处理流程的部分。查阅相关资料，看是否有类似的参数传递案例可参考。

如果以上步骤仍不能解决问题，建议直接查阅ModelScope的官方文档或在ModelScope社区提问，获取更具体的帮助。同时，考虑到具体问题可能涉及的细节较多，提供错误信息或代码片段给技术支持团队也能加速问题的定位和解决。