请问modelscope 处理中这个下载的包也太大， 而且下载以后本地每次启动都要重新下一遍 太耽

如果在使用ModelScope时遇到下载包过大且每次启动都要重新下载的问题，您可以尝试以下方法来处理：

1. 使用预训练模型缓存：ModelScope通常会将下载的预训练模型保存在本地缓存中。如果您确定已经下载了所需的模型，并且不需要重新下载，可以检查ModelScope的配置文件或相关设置，看是否有指定缓存目录的选项，并确保该目录是正确的。

2. 手动下载预训练模型：如果您知道所需的预训练模型的来源，也可以手动下载模型并将其放置在适当的位置，以避免重复下载。然后，在使用ModelScope时，您可以通过指定本地模型路径或加载本地模型的方式来引用已经下载的模型。

3. 检查网络连接和速度：如果每次启动都需要重新下载，可能是由于网络连接问题导致下载失败或下载速度过慢。请确保您的网络连接稳定，并尝试在更高速的网络环境下进行下载。

4. 使用较小的模型或子集：某些模型可能非常庞大，尤其是深度学习模型。如果您只需要模型的部分功能或特定子集，可以考虑使用较小的模型或剪枝技术来减小模型的大小。

5. 联系支持团队：如果问题仍然存在，您可以联系ModelScope的开发者或支持团队，向他们报告问题并寻求帮助。他们可能能够提供更具体的解决方案，例如使用其他下载源、调整下载选项或提供轻量级模型的建议。

可以尝试以下几种解决方法：

使用更快速的网络连接：ModelScope 下载的包很大，因此可以尝试使用更快速的网络连接来下载这些包，例如使用更快的宽带连接或连接更快的服务器。

使用代理服务器：如果无法使用更快速的网络连接，可以尝试使用代理服务器来下载 ModelScope 的包。代理服务器可以通过缓存数据来加速下载速度，从而提高下载效率。

使用本地缓存：如果已经下载了 ModelScope 的包，可以将这些包保存到本地缓存中，以便下次启动 ModelScope 时可以直接使用本地缓存，而不需要重新下载这些包。可以使用 ModelScope 的 --cache-dir 参数来指定本地缓存目录的路径。

使用 Docker 容器：如果使用的是 Docker，可以考虑使用 ModelScope 的 Docker 容器来运行 ModelScope。Docker 容器可以在本地环境中运行 ModelScope，而不需要重新下载 ModelScope 的包。

模型文件是这么大的，另外你下载到本地，如果制定文件夹，重启后不丢失文件的话， 不会重新下载。一般重启后文件夹不清零 不会重新下载。 此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”