请问ModelScope，在没法联网的环境中如何加载数据集呀？

在没有联网的环境中，您可以通过以下方式加载数据集：

1. 将数据集文件放置在一个可访问的本地路径中。确保您的训练环境可以访问该路径。

2. 在您的 Python 脚本中，使用 ImageFolder 或 Dataset 类加载数据集。例如，如果您使用的是 ImageFolder，可以这样加载数据集：

from torch.utils.data import ImageFolder
train_dataset = ImageFolder(root="path/to/train/data", transform=None)
val_dataset = ImageFolder(root="path/to/val/data", transform=None)
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其中，root 参数指定了数据集文件所在的本地路径，transform 参数表示数据集的预处理操作。在加载数据集时，ModelScope 会自动处理数据集的路径和预处理操作。

1. 加载数据集后，您可以将其传递给 ModelScope 的 Trainer 类进行训练。例如：

from modelscope.trainer import Trainer
trainer = Trainer.from_config_file("config.yaml", train_dataset, val_dataset)
trainer.train()
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在这个示例中，config.yaml 是您的模型和训练配置文件，train_dataset 和 val_dataset 分别是训练和验证数据集。

请注意，这种方法仅适用于加载图像数据集。如果您需要加载其他类型的数据集（如文本数据集），您需要根据数据集类型和 ModelScope 的支持情况进行相应的调整。

有些模型离线环境不一定能用。参考加载本地数据集。，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”