请问ModelScope mgeo在排期支持导出onnx了吗？

根据目前提供的知识库资料，尚未明确提到 ModelScope mgeo_geographic_elements_tagging_chinese_base 模型是否已经支持导出为 ONNX 格式。为了确认该模型的 ONNX 导出支持情况，建议您参考以下步骤进行验证或联系相关技术支持：

1. 检查 ModelScope 平台的模型详情页
   在 ModelScope 平台上，每个模型的详情页通常会列出其支持的功能和格式。您可以访问该模型的页面，查看是否明确标注支持 ONNX 导出。

2. 尝试手动导出为 ONNX
   如果模型基于 PyTorch 或 TensorFlow 等主流框架开发，您可以尝试使用框架自带的工具将其导出为 ONNX 格式。例如，对于 PyTorch 模型，可以参考以下代码片段进行导出：

   import torch
   
   # 假设 model 是已加载的模型，device 是运行设备（如 GPU）
   dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device)  # 示例输入
   input_names = ["input0"]
   output_names = ["output0"]
   
   torch.onnx.export(
      model, 
      dummy_input, 
      "model.onnx", 
      verbose=True, 
      input_names=input_names, 
      output_names=output_names
   )
   

   如果导出成功，则说明该模型支持 ONNX 格式；如果失败，可能需要进一步调整或等待官方支持。

3. 联系 ModelScope 技术支持
   如果上述方法无法确认，建议直接联系 ModelScope 社区的技术支持团队，询问 mgeo_geographic_elements_tagging_chinese_base 模型的 ONNX 导出排期和支持计划。

重要提醒：并非所有模型都支持导出为 ONNX 格式，尤其是某些包含自定义算子或复杂逻辑的模型。在尝试导出前，请确保了解模型的具体实现细节。