modelscope目录下并没有训练后的模型？

看起来您可能是在询问有关使用ModelScope（阿里云的模型开放平台）进行模型训练后，找不到训练产出模型的问题。如果您在使用ModelScope或其他平台进行模型训练，并且遇到了预期的工作目录下没有模型文件的情况，这里有几个可能的原因和解决建议：

1. 检查WORK_DIR设置：首先，请确认WORK_DIR = 'workspace'这个路径是否正确无误地在您的训练脚本中被引用，并且确保该路径是相对于运行环境的正确路径。有时候，由于环境变量或工作目录的不同，实际保存位置可能与预期不符。

2. 查看日志输出：通常，训练脚本或框架（如PyTorch、TensorFlow等）会在运行时输出详细的日志信息，包括模型保存的路径。请仔细检查控制台输出或日志文件，看是否有模型保存的相关信息，以及实际的保存路径。

3. 权限问题：确保当前用户有权限在workspace目录下写入文件。如果权限不足，模型可能无法保存到指定位置。

4. 训练是否成功完成：确认训练过程是否顺利结束，没有因为错误或异常提前终止。只有当训练正常完成时，模型才会按照配置保存。

5. ModelScope平台特定行为：如果您是在ModelScope平台上直接运行任务，平台可能有其特定的模型存储机制，不一定直接保存在工作目录下。可以查阅ModelScope的官方文档或帮助中心，了解模型如何在平台上管理和获取。

6. 使用ModelScope SDK或API：如果是通过ModelScope的SDK或API来调用训练任务，确保你正确调用了模型保存的接口，并且理解了返回的模型存储信息。ModelScope可能提供了额外的服务端存储功能，模型可能保存在云端某个由平台管理的位置。

如果以上建议仍不能解决问题，建议直接查阅相关项目的文档，或者在ModelScope社区、GitHub仓库提问，以获得更具体的帮助。