ModelScope命令行从安装到模型上传4条核心命令跑通全流程【免费下载链接】modelscopeModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/modelscope想在终端里把模型下下来、把账号权限打通、再把自己训练好的文件发到 ModelScope 平台只需要一个modelscope 命令行工具。装好之后你会得到modelscope和ms两个入口覆盖资源获取、模型发布、缓存维护这几件最常做的事。下面按场景带你走一遍装完怎么验证、怎么只下载要的文件、怎么建仓上传、缓存多了怎么清。每个场景结尾都告诉你怎么确认自己跑对了。装完先确认它活着⚡ 把包装上、把身份打通你才有资格动平台上的东西。一键验证安装是否成功你在做什么在一个干净的 Python 3.7 环境里装包确认命令真的能跑。怎么做pip install modelscope # 装最新稳定版 modelscope --version # 打印装上的版本号验证提示--version能打出带数字的版本号比如 1.x.x说明装好了如果提示command not found多半是 pip 的脚本目录没进 PATH。 没有 pip 全局安装权限时在命令后加--user装到用户目录即可。如果你确定要跨多个领域干活视觉、NLP、多模态、语音安装时直接选对应的扩展比如pip install modelscope[nlp]后面跑对应任务的 pipeline 就不会缺依赖。用令牌登录一次后续免重复认证你在做什么给工具一个长期凭证。令牌就是平台发给你的一串访问密钥作用类似密码但更适合工具持有。怎么做到 ModelScope 平台的账户页面找到我的页面里的 SDK 令牌复制下来执行modelscope login --token 粘贴你的令牌验证提示执行完没有报错就说明登录态写好了。之后做上传、建仓这些操作平台会自动把它关联到你的账户不用每次重新给令牌。⚠️ 令牌等同于密码别把它提交进代码仓库或贴在共享文档里。怀疑泄露时直接去平台重新生成一个新的旧的即刻作废。把要用的东西精准拿下来⚡ download 命令支持指定具体文件或按通配符过滤不用整个仓库全拉。只点名要哪几个文件你在做什么你清楚自己要哪几个文件那就精确到文件名。怎么做跟在命令后面的位置参数就是文件相对路径写几个下几个# 只要配置文件 modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 config.json # 一次要多个文件 modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 64.tflite config.json验证提示默认文件会落在~/.cache/modelscope下的缓存目录里进去看一眼文件在不在、大小不是 0就成了。按文件类型或目录筛选下载你在做什么仓库很大、你只想要某一类文件用 glob 模式过滤。怎么做--include决定要什么--exclude决定去掉什么两个参数都接受多个模式。注意一旦你显式点了文件名过滤条件就不再生效。# 只要 onnx 目录和所有 tflite 文件 modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 --include onnx/* *.tflite # 全要但砍掉训练相关目录 modelscope download --model your-org/bert-base-chinese --exclude **/training/*验证提示下载过程中每个文件一行进度结束后目标目录里只剩下符合模式的文件没有多余东西。 想把文件放到默认缓存之外用--cache_dir换个缓存位置仍按缓存目录结构存放或用--local_dir直接写到你指定的路径。两个都指定时--local_dir优先。顺手锁定版本数据集也能下你在做什么仓库有多个修订版本或者你要的其实是数据集而不是模型。怎么做# 指定版本修订号下载 modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 --revision v1.0.0 # 下载数据集 modelscope download --dataset your-org/your-dataset验证提示下完ls一下对应缓存子目录文件清单和你在平台上看到的一致版本对得上就没问题。把自己做的东西交上去⚡ 用 model 命令两步走先建仓再传文件并打版本。在平台开一个模型仓库你在做什么在你的组个人组或团队组下建一个模型页面名字要唯一。怎么做modelscope model -act create \ -gid your-group \ -mid medical-ner-model \ -vis 3 \ -lic Apache-2.0 \ -ch 医疗命名实体识别-vis控制可见性1 私有、3 内部、5 公开-lic从预设许可证里选比如 MIT、GPL-3.0、Apache-2.0。验证提示命令正常结束、无报错然后到平台上你的组里能看到这个新建的模型页面。上传文件并打上版本标签你在做什么把本地模型目录推到刚建的仓库同时标记这是哪个版本、改了什么。怎么做modelscope model -act upload \ -gid your-group \ -mid medical-ner-model \ -md ./final_model_files \ -vt v0.0.1 \ -vi 首次发布补充实体词典-md是本地模型文件目录-vt是版本标签-vi是版本说明。验证提示平台模型页面的文件标签下能看到该目录的内容版本列表里多了 v0.0.1点开能看到你写的说明。 团队里几个人往同一个仓库推不同迭代时把版本说明写清楚改了什么、和哪个版本兼容后面查起来不用翻聊天记录。另外要新开发一个自定义 pipeline 时可以用modelscope pipeline -act create -t 任务名自动生成一套模板骨架省去手工建文件。管不过来时怎么办⚡ 缓存占满磁盘、重复劳动太多都有对应办法。缓存先看清再删别删了后悔你在做什么缓存目录膨胀撑爆了分区先定位哪个模型占得多再定点清除。怎么做clear-cache支持--model/--dataset只清某一个不带参数就是清掉全部# 只清某个模型的缓存 modelscope clear-cache --model AI-ModelScope/gpt2 # 清空整个缓存会弹确认提示 modelscope clear-cache验证提示执行后终端会列出即将删除的内容并等你确认输 yes 才真正动手打错了随时可以中断。⚠️ 全量清理会把所有模型和数据集缓存一次删光大文件重下代价不低。没把握时只按模型逐个清。用循环把批量活儿交给机器你在做什么一批模型要拉同一类文件手工敲太累套个 shell 循环。怎么做for m in your-org/model-a your-org/model-b; do modelscope download --model $m --include *.json --local_dir ./models/$m done验证提示循环跑完后ls models/每个模型一个目录里面只该有的 json 文件。 更复杂的流程批量下载、校验、打包建议写成脚本挂到定时任务或 CI 上。命令行接口是稳定的今天写好的命令明天还能跑。完整的参数说明可以查仓库里的 docs/source/command.md每个子命令的实现代码在 modelscope/cli/查参数时翻这两处就够。速查你输入它干了啥modelscope --version确认安装可用modelscope login --token 令牌一次性登录令牌在账户页面拿modelscope download --model id 文件名点名下载指定文件modelscope download --model id --include *.json只下符合模式的文件modelscope download --model id --revision 版本锁定版本下载modelscope download --dataset id下载数据集modelscope model -act create -gid 组 -mid 模型新建模型仓库modelscope model -act upload -gid 组 -mid 模型 -md 目录上传文件并打版本标签modelscope clear-cache --model id只清某个模型的缓存modelscope clear-cache清空全部缓存需确认装好、登录一次剩下的就是从上面这张表里挑命令。【免费下载链接】modelscopeModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/modelscope创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考