请问modelscope中，模型都可以用吗？

问题1：在 Modelscope 平台上，您可以使用许多不同类型的模型。Modelscope 提供了各种开源和预训练的模型，包括文本生成模型、图像处理模型、语音和音频模型以及其他机器学习模型等。

然而，需要注意的是，并非所有模型都可以直接在 Modelscope 平台上使用。有些模型可能存在限制或要求，如特定的硬件加速器（例如 GPU）或软件依赖项（例如特定的库或工具）。在选择模型时，请仔细阅读模型的说明和要求，以确保您的环境和资源满足模型的需求。

问题2：模型启动之后，在 Modelscope 平台上可以通过调用接口实现业务功能。具体而言，您可以使用 API 或 SDK 来与模型进行交互并获取模型的预测结果。这样，您就可以将模型集成到自己的应用程序或服务中，实现各种业务功能。

例如，对于智能绘画功能，您可以将输入图像传递给相应的图像处理模型，该模型将为您生成新的图像或对输入图像进行修改。您可以编写代码来调用模型的 API，并将输入图像作为参数传递给模型，然后接收和处理模型返回的图像数据。

Modelscope 提供了灵活的 API 和 SDK，使您能够与模型进行交互并根据您的业务需求使用模型的输出。

请注意，实际上实现特定功能可能需要更多的开发工作和适应性。在开始开发之前，请确保您了解所选模型和相应的 API 或 SDK 的用法，并参考相关文档和示例代码。

在 ModelScope 平台上，支持多种深度学习框架和模型的训练、推断和评估。例如，您可以使用 TensorFlow、PyTorch、Keras、MXNet、Caffe 等框架来实现和部署深度学习模型。

然而，并不是所有的深度学习模型都可以直接在 ModelScope 平台上使用。在使用模型之前，需要将模型转换为 ModelScope 支持的格式，并进行相应的配置和调整。具体来说，需要将模型保存为 TensorFlow SavedModel 或 ONNX 格式，并使用 ModelScope 提供的 API 进行模型加载和配置。同时，在配置模型时，还需要指定模型的输入、输出节点名称和数据格式等信息，以便 ModelScope 能够正确地进行数据转换和解析。

ModelScope 提供了一些预置的模型和示例代码，可以帮助您快速上手并了解平台的使用方式。如果您需要使用自己的模型，可以参考 ModelScope 的文档和示例代码，进行相应的转换和配置操作。

回答1：魔搭上的模型都是开源可以直接使用的，除了个别大模型需要特殊申请。
回答2：modelscope的模型需要您自行部署的。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”