ModelScope CLI 上手4 条命令搞定登录、下载、上传与流水线生成【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装好 ModelScope 命令行工具后终端里最常干的事其实就四件登录、拉模型、推模型、生成流水线模板。本文按你实际操作的先后顺序来写每一节都可以直接复制执行中途想跳过哪节就跳到哪节。用 --help 摸清 ModelScope 命令行工具能干什么别背手册先跑一遍modelscope --help它会列出当前版本支持的全部子命令download、login、pipeline、modelcard别名 model、server、plugin 等。后续任何参数拿不准对具体子命令再敲一次--help就有短选项、长选项和取值说明这是最可靠的查阅方式。一条命令登录 ModelScope后续上传模型、访问私有仓库都需要凭证先做一次modelscope login --token YOUR_ACCESS_TOKEN--token填你在 ModelScope 网站个人页复制到的 SDK 令牌Access Token登录成功后凭证保存在本地之后的命令不用再带 token。只下载公开模型的话其实可以跳过这一步但上传前必须登录。把模型拉到本地download 的四种下法点名要单个文件或多个文件仓库里只要哪几个文件就把路径直接写在命令末尾modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 config.json modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 config.json tokenizer.json末尾的文件名支持相对路径比如onnx/decoder_model.onnx两行写法是同一个思路一行要一个文件两行要两个文件省去了整仓拉取。用 --include 通配符批量抓一类文件想把仓库里所有 json 配置一次性拿回来、并指定存放目录modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 --include *.json --local_dir ./my_models--include接收多个 glob 模式按类别圈定要下的文件--local_dir文件原样落在这个目录里若与--cache_dir同时给出以 local_dir 为准模型文件下载完成后可以直接加载运行终端里看着权重加载完、结果输出就是这个流程的终点用 --exclude 把大目录挡在外面modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 --exclude onnx/*--exclude按 glob 模式剔除不要的文件onnx 这种动辄几个 G 的目录不用就排掉。注意一点只要你用位置参数点明了具体文件名--include和--exclude都会失效二者不要混用。把模型推上平台先 create 再 upload在 ModelScope 上开一个新模型仓库modelscope model -act create -gid your_group -mid my-first-model -vis 1 -lic MIT -ch 我的第一个模型-gid/-mid所属组和模型名二者拼成完整模型 ID-vis可见性1 私有、3 内部、5 公开-lic许可证从 MIT、Apache License 2.0 等允许值里选仓库建好后把本地文件推上去并打版本标签modelscope model -act upload -gid your_group -mid my-first-model -md ./model_files -vt v0.1.0 -vi 初始版本基础推理跑通-md包含模型文件的本地目录-vt/-vi版本标签和版本说明目录里没有 README.md 时会自动生成一份版本号建议按x.y.z的语义化格式写第一次发 v0.1.0之后每次迭代递增方便别人回溯。临时不想走 login 流程的话也可以在这两条命令后追加-tk 你的token直接带上凭证。一键生成自定义流水线modelscope pipeline要给自己的模型写一条可复用的 pipeline不必从零搭骨架modelscope pipeline -act create -t my_custom_task -m MyCustomModel -pp MyCustomPipeline -f ms_wrapper.py-t任务名作为唯一标识必填-m/-pp模型类和流水线类的类名-f生成的文件名必须以 .py 结尾命令跑完会在当前目录生成一个 Python 文件模型类、预处理器、流水线类的样板代码都已经就位你把推理逻辑改成自己的就能用。想换模板内容时用-tpl指向 modelscope/cli/template 下的其他模板文件即可。几条踩坑后的建议多个模型统一用--cache_dir指向同一个目录缓存集中管理不用在项目间散落。下载前先用--include/--exclude圈好范围多 GB 的仓库只取需要的文件流量和磁盘能省一大截。--local_dir和--cache_dir同时写时 local_dir 优先别以为文件会同时出现在两处。upload 前检查目录完整性配置、权重、README 都齐了再推。如果你刚开始用今天就先做两件事modelscope login登录再下载一个小模型把下→跑的完整流程走一遍。更多参数细节可查阅 CLI 命令文档 与 CLI 源码。【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 ModelScope CLI 上手：4 条命令搞定登录、下载、上传与流水线生成
ModelScope CLI 上手4 条命令搞定登录、下载、上传与流水线生成【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装好 ModelScope 命令行工具后终端里最常干的事其实就四件登录、拉模型、推模型、生成流水线模板。本文按你实际操作的先后顺序来写每一节都可以直接复制执行中途想跳过哪节就跳到哪节。用 --help 摸清 ModelScope 命令行工具能干什么别背手册先跑一遍modelscope --help它会列出当前版本支持的全部子命令download、login、pipeline、modelcard别名 model、server、plugin 等。后续任何参数拿不准对具体子命令再敲一次--help就有短选项、长选项和取值说明这是最可靠的查阅方式。一条命令登录 ModelScope后续上传模型、访问私有仓库都需要凭证先做一次modelscope login --token YOUR_ACCESS_TOKEN--token填你在 ModelScope 网站个人页复制到的 SDK 令牌Access Token登录成功后凭证保存在本地之后的命令不用再带 token。只下载公开模型的话其实可以跳过这一步但上传前必须登录。把模型拉到本地download 的四种下法点名要单个文件或多个文件仓库里只要哪几个文件就把路径直接写在命令末尾modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 config.json modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 config.json tokenizer.json末尾的文件名支持相对路径比如onnx/decoder_model.onnx两行写法是同一个思路一行要一个文件两行要两个文件省去了整仓拉取。用 --include 通配符批量抓一类文件想把仓库里所有 json 配置一次性拿回来、并指定存放目录modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 --include *.json --local_dir ./my_models--include接收多个 glob 模式按类别圈定要下的文件--local_dir文件原样落在这个目录里若与--cache_dir同时给出以 local_dir 为准模型文件下载完成后可以直接加载运行终端里看着权重加载完、结果输出就是这个流程的终点用 --exclude 把大目录挡在外面modelscope download --model AI-ModelScope/gpt2 --exclude onnx/*--exclude按 glob 模式剔除不要的文件onnx 这种动辄几个 G 的目录不用就排掉。注意一点只要你用位置参数点明了具体文件名--include和--exclude都会失效二者不要混用。把模型推上平台先 create 再 upload在 ModelScope 上开一个新模型仓库modelscope model -act create -gid your_group -mid my-first-model -vis 1 -lic MIT -ch 我的第一个模型-gid/-mid所属组和模型名二者拼成完整模型 ID-vis可见性1 私有、3 内部、5 公开-lic许可证从 MIT、Apache License 2.0 等允许值里选仓库建好后把本地文件推上去并打版本标签modelscope model -act upload -gid your_group -mid my-first-model -md ./model_files -vt v0.1.0 -vi 初始版本基础推理跑通-md包含模型文件的本地目录-vt/-vi版本标签和版本说明目录里没有 README.md 时会自动生成一份版本号建议按x.y.z的语义化格式写第一次发 v0.1.0之后每次迭代递增方便别人回溯。临时不想走 login 流程的话也可以在这两条命令后追加-tk 你的token直接带上凭证。一键生成自定义流水线modelscope pipeline要给自己的模型写一条可复用的 pipeline不必从零搭骨架modelscope pipeline -act create -t my_custom_task -m MyCustomModel -pp MyCustomPipeline -f ms_wrapper.py-t任务名作为唯一标识必填-m/-pp模型类和流水线类的类名-f生成的文件名必须以 .py 结尾命令跑完会在当前目录生成一个 Python 文件模型类、预处理器、流水线类的样板代码都已经就位你把推理逻辑改成自己的就能用。想换模板内容时用-tpl指向 modelscope/cli/template 下的其他模板文件即可。几条踩坑后的建议多个模型统一用--cache_dir指向同一个目录缓存集中管理不用在项目间散落。下载前先用--include/--exclude圈好范围多 GB 的仓库只取需要的文件流量和磁盘能省一大截。--local_dir和--cache_dir同时写时 local_dir 优先别以为文件会同时出现在两处。upload 前检查目录完整性配置、权重、README 都齐了再推。如果你刚开始用今天就先做两件事modelscope login登录再下载一个小模型把下→跑的完整流程走一遍。更多参数细节可查阅 CLI 命令文档 与 CLI 源码。【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