这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了modelscope下载模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
# 私有模型下载，前提是您有响应模型权限 方法1 git lfs install git clone http://oauth2:your_git_token@www.modelscope.cn/<namespace>/<model-name>.git
如何获取git token
用您的账号登录https://www.modelscope.cn ，在个人中心->访问令牌，拷贝git token.文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-815353.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-815353.html
到了这里，关于modelscope下载模型的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
离线生成双语字幕整合包,一键生成中英双语字幕,基于AI大模型 制作双语字幕的方案网上有很多，林林总总，不一而足。制作双语字幕的原理也极其简单，无非就是人声背景音分离、语音转文字、文字翻译，最后就是字幕文件的合并，但美中不足之处这些环节中需要接口api的
目录 引言： 一、github星数： 二、模型数： 三、数据集： 四、演示应用程序数： 五、下载数： 六、开发者、付费企业和公司用户数： 结论： AI模型开源社区在近年来迅速发展，为研究人员、开发者和企业提供了丰富的资源和工具。本报告将对两个知名
AI：ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略 导读 ：ModelScope旨在打造下一代 开源 的 模型即服务 共享 平台， 汇集 了行业 领先的预训练模型 ，减少了开发者的 重复研发 成本。个人认为，相比于AI公司经常卖一款软件产品或者卖一个算
最近阿里开源了通用大模型qwen-72b,正在为怎么本地化部署发愁，转眼看到提供了qwen-max相关接口的免费试用（据说就是基于qwen-72b大模型)，这就来体验一番。 开通阿里云灵积平台，并创建api-key python:3.10+； pydantic 2.0以上,老版本pydantic会报一个tool_schema.model_dump_json的函数错误
使用环境 ：windows 11 前置条件 ：已安装 anaconda 参考文档 ：环境安装 step1 ：新建一个 conda 环境，命名为 modelscope step2 : 安装 pytorch （根据自己的显卡情况进行选择 Start Locally | PyTorch） 小tip：如果安装 pytorch 很慢，可以修改 .condarc 文件换源。文件位于 users 文件夹下。下面换成
前言 当下，视频内容火爆，带有争议性或反差大的换脸视频总能吸引人视线。虽然 AI 换脸在市面上已经流行了许久，相关制作工具或移动应用也是数不胜数。但是多数制作工具多数情况下不是会员就是收费，而且替换模板有限。以下在实战的角度，用阿里 ModelScop
技术栈是Fastapi。 FastAPI 是一个现代、快速（基于 Starlette 和 Pydantic）、易于使用的 Python web 框架，主要用于构建 RESTful API。以下是 FastAPI 的一些优势： 性能卓越： FastAPI 基于 Starlette 框架，并使用 Pydantic 进行数据验证，因此具有出色的性能。它通过异步编程利用 Python 3.7+ 中
昨天看视频 我们做了个能对话的AI派蒙，免费给大家玩！ 发现阿里有一个语音转文字的模型(paraformer),之前处理这种需求一直都是直接调用服务商提供好的API接口 突然想尝试一下本地搭建,虽然和直接调用API 没啥区别(都不知道实现细节),但是这是本地化运行,可以在内网环境运
文章原始地址：https://onlyar.site/2024/01/14/NLP-LLaMA-Factory-web-tuning/ 大语言模型微调一直都是一个棘手的问题，不仅因为需要大量的计算资源，而且微调的方法也很多。在尝试每种方法过程中，配置环境和第三方库也颇为麻烦。。而 LLaMA Factory 1 是一个高效的大语言模型训练和推理
本文主要实现Qwen-7B-Chat与MindChat-Qwen-7B的简单部署与测试 通过ModelScope下载模型，下载速度还是很好的，下载模型完成，需要一些时间 1.Qwen-7B-Chat 大概15G 2.MindChat-Qwen-7B 大概14G 可以使用体验了 本文参考 https://github.com/X-D-Lab/MindChat/blob/main/webui_demo.py
