在ModelScope中，怎么将微调好的模型，进行predict？

在ModelScope中，对微调好的模型进行预测，你需要首先加载模型和相关配置文件。然后，根据实际需求，设置好输入数据的路径以及预处理方法。最后，调用predict函数来进行预测。

关于你提到的模型卡片上的swif和模型卡片上的区别，这里需要先明确一点：AnimateDiff的训练目前在SWIFT中已经支持。SWIFT是ModelScope提供的LLM&AIGC模型训练和推理框架。而模型卡片（modelcard）则是用于描述模型的相关信息，如名称、类型、大小、精度等。在ModelScope中，数据预处理与模型强相关，因此，在指定模型以后，ModelScope框架会自动从对应的modelcard中读取配置文件中的preprocessor关键字，自动完成预处理的实例化。

至于模型的前几层微调和后几层微调，这通常取决于具体的任务和领域。比如在语音识别领域，一般选择微调前几层；而在图片识别问题中，则可能会选择微调后几层。此外，SWIFT中还接入了自研的参数和内存高效微调方法：ResTuning，该方法通过拆解主流微调模块并灵活组合，为模型优化提供了新的范式。

在ModelScope中，微调好的模型进行预测通常需要以下几个步骤：

1. 加载模型：首先，你需要将微调好的模型加载到内存中。这通常可以通过torch.load()函数来实现。

2. 设置模型为评估模式：加载模型后，你需要将模型设置为评估模式。这通常可以通过将模型的train属性设置为False来实现。

3. 准备输入数据：然后，你需要准备要进行预测的输入数据。这通常需要将输入数据转换为模型所需的输入格式。

4. 进行预测：最后，你可以使用模型的forward()方法来进行预测。

模型卡片上的finetune结束会生成output或output_best文件夹。pipeline中model='/xxx/xxx/output_best'推理就行。swift参考infer.sh。此回答整理自钉钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①