MODEL_MAPPING找不到模型，这个怎么解呢？

如果在 ModelScope 中使用 MODEL_MAPPING 时遇到找不到模型的问题，可能是由以下原因引起的：

1. 模型名称错误： 确保您提供的模型名称与 ModelScope 的模型映射（MODEL_MAPPING）中的键值对匹配。请检查模型名称的拼写和大小写是否正确。如果模型名称不匹配，ModelScope 将无法找到对应的模型。

2. 模型文件路径错误： 检查 MODEL_MAPPING 中指定的模型文件路径是否正确。确保模型文件存在，并且路径与配置文件中的路径一致。如果模型文件的路径错误，ModelScope 将无法找到模型文件并进行加载。

3. 模型文件格式不兼容： 确认您的模型文件是否与 ModelScope 兼容。不同模型可能有不同的文件格式要求，例如 TensorFlow SavedModel、PyTorch .pt 文件等。请确保您的模型文件符合 ModelScope 所需的格式要求。

4. 模型版本不匹配： 如果您正在使用自定义或非常见的模型，可能会出现这种情况。请检查模型版本和 ModelScope 版本之间的兼容性。某些模型需要特定的版本或依赖项才能正常加载和运行。

根据您的描述，您在使用ModelScope对14b模型进行微调时遇到了MODEL_MAPPING找不到模型的问题。为了解决这个问题，请按照以下步骤操作：

1. 确保您的模型文件（3cdf489154a65285998ad8caaad96def.png）已经放置在正确的位置。通常，这个位置应该是您在sft.sh脚本中指定的模型路径（0ca41ed80a3dcb3f7687b7c74df389a4.png）。

2. 检查您的sft.sh脚本中的MODEL_MAPPING变量是否设置正确。这个变量应该指向一个包含模型映射信息的文本文件。例如：

MODEL_MAPPING=/path/to/your/model_mapping.txt

确保这个路径指向的是一个有效的文本文件，其中包含了模型的名称和对应的路径信息。

1. 如果问题仍然存在，您可以尝试在sft.sh脚本中手动指定模型的路径。例如：

MODEL_PATH=/path/to/your/3cdf489154a65285998ad8caaad96def.png

然后再次运行sft.sh脚本，看看是否能成功加载模型。

用 --model_cache_dir，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”