ModelScope获取镜像的命令在哪输入？

在ModelScope中获取镜像的命令通常需要在特定的环境中输入，例如通过命令行工具或脚本执行。以下是详细的步骤和说明：

1. 登录阿里云控制台

• 首先，您需要登录到阿里云控制台，并进入相关的产品页面（如人工智能平台 PAI 或容器服务 Kubernetes 版 ACK）。
• 在目标产品页面中，找到与镜像管理相关的功能模块。

2. 使用命令行工具

如果您需要通过命令行获取镜像信息，可以使用以下方法：

#### 获取镜像列表 使用 ListImages 请求语法来获取镜像列表：

GET /images?Marker={Marker}&MaxItemCount={MaxItemCount}&Type={Type} HTTP/1.1

• 参数说明：
  • Marker：指定起始资源标识符，默认为空字符串。
  • MaxItemCount：返回的最大资源数量，默认值为50，最大值为100。
  • Type：镜像类型，支持“System”和“Self”，默认为“Self”。

#### 获取指定镜像信息 使用 GetImage 请求语法来获取指定镜像的详细信息：

GET /images/{id} HTTP/1.1

• 参数说明：
  • Id：镜像的唯一标识符，必须提供。

3. 在Docker环境中操作

如果您需要在Docker环境中拉取或使用ModelScope的镜像，可以通过以下步骤完成：

#### 拉取镜像 使用 docker pull 命令从镜像仓库中拉取ModelScope的官方镜像：

docker pull kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/quick-deploy-llm:v1

#### 运行容器 拉取镜像后，可以通过以下命令启动容器并配置环境变量：

docker run -it --gpus all \
    -e MODEL_ID=qwen/Qwen1.5-4B-Chat \
    -e TASK=chat \
    -e REVISION=v1.0.5 \
    -p 8000:8000 \
    kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/quick-deploy-llm:v1 \
    python3 server.py

• 参数说明：
  • --gpus all：指定使用所有可用的GPU资源。
  • -e：设置环境变量，包括 MODEL_ID、TASK 和 REVISION。
  • -p：映射容器端口到主机端口。

4. 在PAI-EAS中部署镜像

如果您希望通过PAI-EAS快速部署ModelScope模型，可以在EAS控制台中完成以下配置： - 选择镜像：在“自定义部署”页面中，选择官方镜像 modelscope-inference。 - 配置环境变量：添加以下环境变量： - MODEL_ID：例如 qwen/Qwen-7B-Chat。 - TASK：例如 chat。 - REVISION：例如 v1.0.5。 - 运行命令：系统会自动配置运行命令，无需手动修改。

5. 注意事项

• 权限要求：确保您拥有访问镜像仓库的权限，必要时需配置访问令牌（ACCESS_TOKEN）。
• 资源规格：根据模型大小选择合适的资源规格，尤其是大语言模型建议选择GPU资源（如 ml.gu7i.c16m60.1-gu30）。
• 日志查看：在任务运行过程中，建议将日志输出到 stdout/stderr，便于排查问题。

通过以上步骤，您可以成功获取并使用ModelScope的镜像进行模型部署和推理。