以上ModelScope代码执行后续会支持吗？

根据现有知识库资料，关于“以上ModelScope代码执行后续会支持吗？”的问题，可以从以下几个方面进行解答：

1. ModelScope模型的持续支持与更新

ModelScope作为阿里云提供的一站式模型开放平台，其核心目标是为用户提供便捷的模型部署、调用和开发能力。从现有文档来看，ModelScope模型的代码执行和相关功能是持续支持并不断优化的。例如： - ModelScope支持通过API接口调用模型服务，并提供了详细的调用示例代码（如通过requests库发送POST请求）。 - 用户可以通过在线调试功能快速验证模型效果，并根据实际需求构造请求数据。

因此，可以确认ModelScope的代码执行功能在当前和未来都会得到支持。

2. DashScope与ModelScope的集成支持

在调用ModelScope模型时，可能会涉及DashScope服务的集成。根据相关文档，DashScope服务的调用需要正确配置API密钥、模型名称和端点信息。如果用户在调用过程中遇到问题，通常可以通过以下方式解决： - API密钥配置：确保通过环境变量正确设置DASHSCOPE_API_KEY或OPEN_API_KEY。 - 模型与端点配置：确认调用的模型名称是否在DashScope支持的模型列表中，并检查base_url是否指向正确的兼容模式端点。

这些配置说明表明，ModelScope与DashScope的集成是经过充分测试和优化的，后续也会持续支持相关功能。

3. 模型部署与推理服务的支持

在容器服务Kubernetes版（ACK）中，ModelScope模型的部署和推理服务已经实现了高度自动化。例如： - 用户可以通过Arena工具快速部署ModelScope模型，并指定模型ID（如qwen/Qwen1.5-4B-Chat）。 - 部署完成后，用户可以通过端口转发和curl命令验证模型推理服务的可用性。

此外，文档还提到，ModelScope模型下载到容器后需要预留足够的磁盘空间（至少30GB），这表明阿里云对模型部署的资源需求进行了详细规划，以确保服务的稳定性和可靠性。

4. 函数计算与云原生平台的支持

在函数计算和云原生应用开发平台中，ModelScope模型的部署也得到了全面支持。例如： - 用户可以选择特定模型（如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF）并完成资源配置后一键部署。 - 部署完成后，用户可以通过调试功能验证模型调用，并支持第三方平台（如Chatbox）的API集成。

这些功能的实现表明，ModelScope的代码执行不仅限于单一平台，而是覆盖了多种云原生应用场景，且后续会继续扩展支持范围。

5. 重要提醒

• 模型更新与兼容性：ModelScope平台上的模型可能会定期更新，建议用户关注官方文档以获取最新版本的模型和支持信息。
• 资源需求：对于大模型（如14B及以上参数量的模型），需要使用高性能GPU（如Ada系列显卡）并预留足够的显存（48GB以上）。
• 错误排查：如果在调用过程中遇到问题，请参考相关文档中的错误排查指南，确保API密钥、模型名称和请求参数格式正确。

总结

综上所述，ModelScope代码执行功能在当前和未来都会得到持续支持，并且阿里云会不断优化其易用性和性能。无论是通过API调用、容器化部署还是云原生平台集成，ModelScope都提供了完善的解决方案，确保用户能够高效地完成模型的部署和推理任务。