阿里通义 ModelScope 应用代码：全面指南与实践

ModelScope 的概述

ModelScope 是一个由阿里巴巴推出的“模型即服务”(MaaS)平台，旨在集成和共享AI社区最先进的机器学习模型。它通过丰富的API设计，使开发者能够轻松执行模型的推理、训练和评估，从而在不同AI领域之间提供统一的模型体验。ModelScope 为开发者和模型贡献者提供了一个开放的生态系统，支持多种AI应用场景。

如何在 ModelScope 上下载模型

模型下载的步骤

要在 ModelScope 上下载模型，用户需要通过平台提供的API接口进行操作。以下是一个下载模型的代码示例：

from modelscope.models import Model
model = Model.from_pretrained('thomas/m3e-base')

这样即可将模型自动下载到本地缓存目录中，方便后续调用和使用。

模型下载的注意事项

在下载模型时，用户需确保本地环境已安装必要的依赖库，并根据需求选择合适的模型版本。此外，合理规划本地存储空间，避免因模型文件过大导致的磁盘空间不足问题。

ModelScope 的安装与配置

安装步骤

ModelScope 的安装相对简单，用户可以通过 pip 命令直接安装：

pip install modelscope

对于特定领域的模型需求，还可以安装相关领域的依赖：

pip install modelscope[nlp] -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

环境配置

安装完成后，需要进行环境配置，如设置环境变量和安装必要的运行时库。特别是对于 Windows 用户，需要注意 OpenSSL 版本的匹配，以确保代码的正常运行。

使用 ModelScope 进行模型推理

基础用法

使用 ModelScope 进行模型推理非常直观。以下是一个简单的推理代码示例：

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat-GPTQ-Int4",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat-GPTQ-Int4")

prompt = "给我一份上海旅游的旅行计划"
text = tokenizer.apply_chat_template([
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
], tokenize=False, add_generation_prompt=True)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)

response = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.batch_decode(response, skip_special_tokens=True)[0])

进阶用法

对于需要多轮对话的场景，可以通过以下代码实现：

def multi_dialogue():
    model, tokenizer = initialize_dialogue()
    dialogue_state = {"history": [], "current_round": 0}

    while True:
        user_input = input("请输入您的问题或指令，或输入 'quit' 以结束对话：")
        if user_input.lower() == "quit":
            break

        dialogue_state["history"].append({"role": "user", "content": user_input})
        prompt = "".join([message["content"] for message in dialogue_state["history"]])
        response = generate_response(model, tokenizer, prompt, dialogue_state["history"])
        dialogue_state["history"].append({"role": "system", "content": response})
        dialogue_state["current_round"] += 1

        print(f"助手回复：{response}")