ModelScope中，微调后推理了吗？

用lora权重推理，是需要微调之前的模型的。不过一般用缓存中的模型文件。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

在ModelScope中进行微调后，通常需要进行推理以验证模型的性能和准确性。以下是一些可能的步骤：

1. 加载微调模型：首先，确保您已经成功完成了模型的微调过程，并且已经保存了微调后的模型权重。
2. 准备测试数据：准备测试数据，用于评估微调后模型的性能。这些数据应该与您的应用场景紧密相关，并且具有代表性。
3. 设置评估指标：确定用于评估模型性能的指标，例如准确率、召回率、F1分数等。这些指标将帮助您了解模型在特定任务上的表现。
4. 进行推理：使用微调后的模型对测试数据进行推理。这可以通过编写代码来实现，或者使用ModelScope提供的推理工具来完成。
5. 评估结果：根据设定的评估指标，计算模型在测试数据上的性能。这可以帮助您了解模型是否达到了预期的效果。
6. 分析结果：仔细分析模型的输出结果，特别是那些错误的预测。这可以帮助您发现模型可能存在的问题，并指导进一步的优化工作。
7. 优化模型：根据评估结果和分析，对模型进行进一步的调整和优化。这可能包括更改模型结构、调整训练参数或增加更多的训练数据等。
8. 迭代过程：重复上述步骤，直到模型达到满意的性能为止。这是一个迭代的过程，可能需要多次尝试和调整才能获得最佳结果。

总的来说，微调后的模型需要进行推理和