ModelScope不熟悉模型各种参数时，会修改很多次，每次测试都要生成一个新版本吗？

对于模型参数调优这件事,ModelScope采用以下策略:

每次修改模型参数并需要部署测试时,生成一个新版本。
这种方式比较保险,可以清楚跟踪每个版本的修改,但效率较低。

通过"变量(Variables)"来管理模型参数。
这种方式只生成一个版本,但可以动态修改"变量"指定的模型参数,来进行测试。

优点是:

只需要部署一个版本,但可以测试多个参数配置。
更高效率,节省推理时间。
缺点是:

没有明确的版本号,难以跟踪参数修改。
需要自discipline管理和记录参数。
对于不熟悉模型各种参数时进行调优,我推荐使用"变量"这种方式。

具体步骤:

创建"变量",指定你需要修改的模型参数名称。

通过"变量"设置当前需要测试的参数值。

部署你的模型。ModelScope会使用"变量"指定的值进行推理。

修改"变量"的值,重新部署测试。

重复测试不同的参数配置,直到找到满意结果。

使用源代码运行，不指定revision会使用master-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

在使用 ModelScope 时，您可以根据需要进行模型参数的调整和测试，而无需为每次测试都生成一个新版本。

ModelScope 提供了一种便捷的方法来管理模型的不同版本和参数配置。当您修改了模型的参数时，可以简单地更新模型的元数据，而无需生成一个全新的模型版本。这样，您可以轻松地跟踪和比较不同版本之间的变化。

以下是一些建议的工作流程：

1. 创建初始模型版本：首次添加模型到 ModelScope 时，创建一个初始版本，并记录下该版本的参数配置。

2. 修改参数和测试：根据需要修改模型的各种参数，并进行相应的测试和评估。在此过程中，您可以自由地尝试不同的参数组合和设置。

3. 更新模型元数据：每当您修改了模型的参数时，只需更新模型的元数据即可，而无需生成一个新的模型版本。这样，您可以保留先前版本的历史记录，并仅记录参数的更改。

4. 版本比较和回滚：通过 ModelScope 的界面或 API，您可以方便地比较不同版本之间的参数配置和性能指标。如果需要回滚到先前的版本，也可以轻松地切换到特定的版本。