开发者社区 > ModelScope模型即服务 > 正文

关于模型下载到指定本地文件夹的问题。

已解决

示范程序:

from modelscope.pipelines import pipeline
word_segmentation = pipeline('word-segmentation')

会将 【damo\nlp_structbert_word-segmentation_chinese-base】模型自动下载到
【C:\Users\fspqf.cache\modelscope\hub\damo\nlp_structbert_word-segmentation_chinese-base】 文件夹下。

问题1:
如何让 pipeline() 把模型下载到本地指定文件夹?例如我希望下载到【e:\modelscope\model\】文件夹下,该如何写代码?

问题2:
如果解决了问题1,那么下载到了制定本地文件夹的模型,我如何使用 pipeline() 载入和调用?

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1432226210479870 2024-02-04 16:44:10 621 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。
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    问题1:
    要让 pipeline() 将模型下载到本地指定文件夹,可以在创建 pipeline 时传入 model_dir 参数。例如,将模型下载到 "e:\modelscope\model\" 文件夹下,可以这样写代码:

    from modelscope.pipelines import pipeline
    word_segmentation = pipeline('word-segmentation', model_dir='e:\\modelscope\\model\\')
    

    问题2:
    如果已经将模型下载到了指定的本地文件夹,可以使用相同的方法创建 pipeline,只需确保 model_dir 参数指向正确的文件夹即可。例如:

    from modelscope.pipelines import pipeline
    word_segmentation = pipeline('word-segmentation', model_dir='e:\\modelscope\\model\\')
    
    2024-02-05 20:08:17
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  • 在ModelScope(魔搭)中,要自定义模型下载路径,可以通过设置环境变量来实现。具体做法如下:

    问题1 解答:
    在调用ModelScope的pipeline之前,设置MODELSCOPE_CACHE环境变量指向你希望模型下载到的本地文件夹路径:

    import os
    import modelscope
    
    # 设置模型缓存路径
    os.environ['MODELSCOPE_CACHE'] = 'e:/modelscope/model/'
    
    # 然后加载模型
    from modelscope.pipelines import pipeline
    word_segmentation = pipeline('word-segmentation')
    

    这样一来,下载的模型将会保存到你指定的e:/modelscope/model/目录下。

    问题2 解答:
    一旦模型按照指定路径下载,当你再次调用pipeline()时,ModelScope会优先检查缓存目录下是否存在模型文件,如果存在,则直接从指定的本地路径加载模型,无需再次下载。所以,设置好环境变量后,按照正常的流程调用pipeline()即可:

    # 已经设置了环境变量 MODELSCOPE_CACHE 后
    word_segmentation = pipeline('word-segmentation')
    
    # 使用模型进行分词
    result = word_segmentation("你好,世界")
    print(result)
    

    这样就能直接从e:/modelscope/model/目录下加载模型并进行使用。当然,前提是你之前已经通过上述方式下载过模型,否则首次调用时还是会尝试从网络下载模型。

    2024-02-05 14:18:52
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