modelscope模型管理里没有办法选微调模型，是否正常情况下都是无法选择的？

在ModelScope模型管理中，默认情况下可能无法直接选择微调模型，这是正常现象。以下是对该问题的详细解答：

1. 微调模型的选择机制

在ModelScope中，微调模型通常需要通过特定的流程生成，而不是直接从模型管理界面中选择。这是因为微调模型是基于预训练模型和特定数据集进行二次训练后生成的新模型。因此，微调模型不会预先存在于模型库中，而是需要用户自行完成微调流程后上传或管理。

2. 微调模型的生成与管理流程

如果您希望在ModelScope中管理和使用微调模型，可以按照以下步骤操作：

（1）下载预训练模型

• 在DSW（交互式建模环境）中下载预训练模型文件。例如，可以通过以下代码下载Llama3模型：

  from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
  snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', cache_dir='.', revision='master')
  

  这一步确保您拥有一个基础模型用于后续微调。

（2）准备微调数据集

• 微调模型需要高质量的数据集。例如，您可以下载英文诗歌数据集用于微调：

  !wget https://atp-modelzoo-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/tutorial/llm_instruct/en_poetry_train.json
  

  数据集的质量和代表性直接影响微调效果。

（3）执行微调任务

• 使用阿里云提供的工具（如DashScope CLI或API）提交微调任务。例如，通过以下命令查看微调日志：

  dashscope fine_tunes.stream -j <替换为您的微调任务 id>
  

  微调完成后，系统会生成一个新的模型 ID，表示微调后的模型。

（4）上传微调模型

• 微调完成后，您可以将生成的模型文件上传至ModelScope。具体操作包括：
  1. 登录ModelScope官网。
  2. 在模型管理页面上传微调后的模型文件。
  3. 填写模型的相关信息（如模型名称、描述等）。

3. 为什么模型管理中无法直接选择微调模型？

• 原因一：微调模型是动态生成的 微调模型是基于用户特定需求和数据集生成的，因此不会预先存储在模型库中。只有在完成微调流程后，用户才能将其上传并管理。

• 原因二：模型管理主要用于预训练模型 ModelScope的模型管理功能主要面向预训练模型的存储和分发。微调模型的管理需要用户自行完成上传和配置。

4. 重要提醒

• 微调模型的存储成本：微调模型文件通常较大，上传后会占用存储资源。请确保您了解相关存储费用，并及时清理不再使用的模型文件。
• 微调任务的监控：在微调过程中，请密切关注日志输出，确保任务顺利完成。如果任务失败，可以根据日志信息调整参数并重新提交。

5. 总结

在ModelScope中，微调模型无法直接选择是正常现象，因为微调模型需要用户根据具体需求生成并上传。建议您按照上述流程完成微调任务，并将生成的模型上传至ModelScope进行管理。如有进一步疑问，可参考阿里云相关文档或联系技术支持团队获取帮助。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。