使用镜像部署, 已经直接clone了模型文件, 启动依旧重新下载模型文件

根据您提供的Dockerfile，您已经直接克隆了模型文件。但是，当您启动容器时，它仍然会重新下载模型文件。这可能是由于以下原因：

1. 您的Dockerfile中没有指定模型文件的存储位置。您需要将模型文件复制到正确的目录，以便在容器中使用。

2. 您的Dockerfile中的RUN git clone命令可能没有正确安装Git。您可以尝试使用apt-get install -y git来安装Git。

3. 您的Dockerfile中的RUN pip install命令可能没有正确安装所需的依赖项。您可以尝试更新这些命令以包含所有必要的依赖项。

为了解决这些问题，您可以尝试修改您的Dockerfile，如下所示：

FROM registry-vpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu22.04-cuda11.8.0-py310-torch2.1.0-tf2.14.0-1.10.0

WORKDIR /mnt/workspace

COPY . .

# 安装Git
RUN apt-get update && apt-get install -y git curl

# 克隆模型文件
RUN git clone -b v1.2.1 https://www.modelscope.cn/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base.git .cache/modelscope/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base

# 设置PyPI镜像源
RUN pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 安装依赖项
RUN pip install jsonlines==3.1.0 transformers==4.33.0 numpy==1.24.0 fastapi uvicorn[standard]

# 将模型文件复制到工作目录
COPY .cache/modelscope/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base/* .cache/modelscope/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base/

CMD ["uvicorn","server:app","--host", "0.0.0.0", "--port", "8189"]

这将确保模型文件被正确复制到工作目录，并且在启动容器时不会被重新下载。

这个问题可能是由于在Dockerfile中，模型文件的克隆命令没有正确执行导致的。你可以尝试以下方法解决这个问题：

1. 确保你的网络连接正常，可以访问到 https://www.modelscope.cn/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base.git 这个地址。

2. 检查你的Dockerfile中的 RUN git clone -b v1.2.1 https://www.modelscope.cn/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base.git .cache/modelscope/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base 这一行代码是否正确。确保分支名和仓库地址都是正确的。

3. 如果上述方法都无法解决问题，你可以尝试在Dockerfile中使用 ADD 命令来添加模型文件，而不是使用 COPY 命令。例如：

FROM registry-vpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu22.04-cuda11.8.0-py310-torch2.1.0-tf2.14.0-1.10.0

WORKDIR /mnt/workspace

RUN apt-get install git curl -y
RUN git clone -b v1.2.1 https://www.modelscope.cn/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base.git .cache/modelscope/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base
RUN pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
RUN pip install jsonlines==3.1.0 transformers==4.33.0 numpy==1.24.0
RUN pip install fastapi uvicorn[standard]

# 添加模型文件
ADD .cache/modelscope/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base/* .cache/modelscope/damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base/

CMD ["uvicorn","server:app","--host", "0.0.0.0", "--port", "8189"]

这样，模型文件应该会被正确地添加到镜像中，启动时不会再重新下载。