在ModelScope中，请问有这类教程可参考吗？
在ModelScope中，想把一个transformers中的模型适配进modelscope 请问有这类教程可参考吗？
在ModelScope中，将一个来自Hugging Face Transformers的模型适配到ModelScope平台的过程需要遵循一定的步骤和规范。以下是详细的适配流程和相关指导：
1. 准备工作
在开始适配之前，请确保以下条件已满足： - 安装必要的工具：确保您已安装modelscope和transformers库，并且版本兼容。例如：
pip install modelscope==1.12.0 transformers==4.37.0
- 获取模型权重：从Hugging Face或其他来源下载目标模型的权重文件。 - 了解ModelScope的模型结构：ModelScope对模型的存储和加载有一定的规范要求，需确保模型符合其目录结构。
2. 模型适配的核心步骤
2.1 创建模型目录
ModelScope要求模型以特定的目录结构存储，通常包括以下内容： - config.json：模型的配置文件。 - pytorch_model.bin 或其他格式的权重文件。 - tokenizer_config.json 和 vocab.txt（或类似文件）：分词器相关的文件。 - README.md：模型的描述文档，包含模型的功能、使用方法等信息。
如果您的模型来自Hugging Face，可以直接复制其目录结构并稍作调整。
2.2 修改模型代码
为了使模型能够在ModelScope平台上运行，可能需要对模型代码进行适配。以下是一些常见的修改点： - 模型加载逻辑：确保模型可以通过from_pretrained方法加载。例如：
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("path_to_your_model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_your_model")
- 任务接口封装：ModelScope通常要求模型提供明确的任务接口（如translation、chat等）。您需要根据模型的功能定义相应的任务类型，并在代码中实现对应的推理逻辑。
2.3 测试模型功能
在本地环境中测试模型是否能够正常加载和推理。例如：
input_text = "这是一个测试输入"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
确保模型输出符合预期。
3. 部署到ModelScope
3.1 上传模型
完成适配后，您可以将模型上传到ModelScope社区。具体步骤如下： 1. 登录ModelScope平台。 2. 在个人主页中选择“上传模型”。 3. 填写模型的基本信息（如名称、描述、任务类型等），并上传模型文件。
3.2 配置环境变量
在部署时，您需要配置以下关键参数： - MODEL_ID：模型的唯一标识符。 - TASK：模型的任务类型（如translation、chat等）。 - REVISION：模型的版本号（如v1.0.0）。
这些参数将在后续的服务部署中使用。
4. 部署为在线服务
4.1 使用PAI-EAS快速部署
阿里云PAI-EAS提供了对ModelScope模型的快速部署支持。具体步骤如下： 1. 登录PAI控制台，进入EAS模型在线服务平台。 2. 单击“部署服务”，选择“ModelScope模型部署”。 3. 配置以下参数： - 模型ID：填写适配后的模型ID。 - 任务类型：选择模型对应的任务类型。 - 资源规格：根据模型大小选择合适的GPU资源（如GU30系列机型）。 4. 单击“部署”，等待服务启动完成。
4.2 调用服务
部署完成后，您可以通过API接口调用模型服务。示例代码如下：
import requests
import json
service_url = 'YOUR_SERVICE_URL'
token = 'YOUR_SERVICE_TOKEN'
resp = requests.post(service_url,
headers={"Authorization": token},
data=json.dumps({"input": {"text": "测试输入"}}))
print(resp.text) # 输出模型的推理结果
5. 注意事项
- 模型兼容性：确保模型的依赖库与ModelScope平台的运行环境兼容。
- 资源需求：大语言模型通常需要较大的显存，建议根据模型规模选择合适的GPU资源（如GU30或双卡机型）。
- 非公开模型：如果模型为非公开模型，需配置SDK访问令牌（ACCESS_TOKEN）以获取权限。
通过以上步骤，您可以成功将一个Transformers中的模型适配到ModelScope平台，并快速部署为在线服务。如果您在适配过程中遇到问题，可以参考ModelScope官方文档或联系技术支持获取帮助。
