默认是要连Hugging face，怎么改成使用modelscope呢？

要将性能测算脚本 profile.py 从默认连接 Hugging Face 改为使用 ModelScope，您需要对脚本进行以下修改。以下是详细步骤和说明：

1. 确认模型加载方式

在原始脚本中，默认通过 Hugging Face 的 transformers 库加载模型。为了改为使用 ModelScope，您需要切换到 ModelScope 提供的模型加载接口。

ModelScope 提供了与 Hugging Face 类似的 API 接口，但需要指定 ModelScope 的模型仓库地址。例如，通义千问-7B-Chat-Int4 模型在 ModelScope 上的路径为：

qwen/Qwen-7B-Chat-Int4

2. 安装 ModelScope SDK

确保您的环境中已安装 ModelScope 的 Python SDK。如果未安装，可以通过以下命令安装：

pip install modelscope

3. 修改脚本代码

以下是具体的代码修改步骤：

原始代码（Hugging Face 加载方式）

假设原始代码如下：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen-7B-Chat-Int4"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

修改后的代码（ModelScope 加载方式）

将上述代码替换为 ModelScope 的加载方式：

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 指定 ModelScope 模型路径
model_id = "qwen/Qwen-7B-Chat-Int4"

# 加载分词器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, revision="master", model_scope=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, revision="master", model_scope=True)

关键点： - model_id 是 ModelScope 上的模型路径。 - 参数 revision="master" 表示加载主分支版本，您可以根据需要调整为其他分支或版本。 - 参数 model_scope=True 明确指定从 ModelScope 加载模型。

4. 调整性能测算逻辑

如果 profile.py 中包含与 Hugging Face 特定功能相关的代码（如缓存机制、特定配置等），需要检查并替换为 ModelScope 的对应功能。例如： - 如果使用了 Hugging Face 的 cache_dir，可以改为 ModelScope 的缓存路径。 - 如果涉及模型配置文件（如 config.json），确保路径指向 ModelScope 下载的本地缓存。

5. 运行脚本

完成上述修改后，运行 profile.py 脚本即可通过 ModelScope 加载模型并进行性能测算。

6. 验证模型加载

为了确保模型正确加载，可以在脚本中添加简单的测试代码：

input_text = "你好，通义千问！"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

运行后，如果输出符合预期，则说明模型加载成功。

注意事项

• 网络环境：ModelScope 的模型下载需要稳定的网络连接。如果遇到下载失败，请检查网络或尝试使用代理。
• 模型版本：确保指定的 revision 参数与实际需求一致，避免加载错误版本。
• 依赖冲突：如果同时安装了 Hugging Face 和 ModelScope 的 SDK，可能会出现依赖冲突。建议在虚拟环境中隔离运行。

通过以上步骤，您可以成功将 profile.py 脚本从 Hugging Face 切换为 ModelScope，并完成通义千问-7B-Chat-Int4 模型的性能测算。