ModelScope像千问，百川这样的大模型，无法直接通过inference API的方式请求吗？

可以尝试在阿里云的dashscope 灵积上去体验api服务-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

模型大小：大型模型往往具有巨大的参数量和计算量，可能需要较长的推理时间和更高的计算资源。这可能导致通过 API 请求的耗时过长，以至于请求超时或无法有效地处理。

推理资源限制：通过 Inference API 进行推理需要一定的计算资源和内存。大型模型可能需要更多的计算资源和内存才能运行，而 API 可能有一定的资源限制，无法满足大型模型的要求。

网络带宽和延迟：大型模型的推理请求可能会产生大量的数据传输，而网络带宽和延迟可能成为瓶颈。在请求过程中，数据的传输速度可能会受到网络连接的限制，从而导致请求的延迟增加。

为了解决这些挑战，常见的方法是将大型模型部署在专用的推理服务器或边缘设备上，并通过 API 请求将计算推理任务发送到这些服务器进行处理。这样可以充分利用专用硬件和高性能计算资源，提高推理效率和响应速度。

此外，一些模型可能提供特定的推理服务或解决方案，以更好地支持大规模的推理请求。您可以查看相关的文档或联系模型提供方，了解是否提供了专门针对大规模推理的解决方案。