关于模型下载到指定本地文件夹的问题。

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\\')

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。