AI模型下载(ModelScope)

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AI模型下载(ModelScope)

前言

模型下载

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安装ModelScope

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pip install modelscope

环境变量

Linux

创建目录

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mkdir -p /public/home/hnxhly/tools/modelscope
chmod 755 /public/home/hnxhly/tools/modelscope

添加环境变量

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vim ~/.bashrc

添加

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# ModelScope cache directory
export MODELSCOPE_CACHE="/public/home/hnxhly/tools/modelscope"

重新加载配置

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source ~/.bashrc

验证

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echo $MODELSCOPE_CACHE
# 输出应为：/public/home/hnxhly/tools/modelscope

Win

添加环境变量

image-20260129165749380

然后这样下载

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modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2

下载模型

使用环境变量

设置环境变量后

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modelscope download --model Qwen/Qwen3-8B

直接指定

指定下载目录

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modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2 --local_dir "D:\AI\Models\DeepSeek-OCR-2"

临时设置环境变量

下面这种方式会在设置的目录下自动创建models文件夹

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# Linux/macOS
export MODELSCOPE_CACHE=/data/ai
modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2

# Windows (PowerShell)
$env:MODELSCOPE_CACHE="D:\AI"
modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2

后台下载

方式1

使用 screen 启动下载任务后，即使你关闭终端（或断开 SSH 连接），下载仍然会继续运行。

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# 创建新的screen会话
screen -S modelscope_download
# 进入新会话后执行
modelscope download --model Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B

按 Ctrl+A, 再按 D 键 detach 回主终端

之后查看进度

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screen -r modelscope_download

查看所有会话状态：

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screen -ls

方式2

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nohup modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2 > download.log 2>&1 &

说明：

  • nohup：忽略挂断信号（SIGHUP），即使你退出终端或断开 SSH，进程也不会终止；
  • > download.log 2>&1：将标准输出和错误输出重定向到 download.log 文件，方便后续查看进度或排查问题；
  • &：将命令放入后台执行；
  • 返回的数字是进程 ID（PID），你可以用 jobs 或 ps 查看。

常用模型下载

文字

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modelscope download --model Qwen/Qwen3-8B

千问3-32B · 模型库

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modelscope download --model Qwen/Qwen3-32B

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modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat

DeepSeek-V3.2-w4a8 · 模型库

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modelscope download --model taoxiaoxin/DeepSeek-V3.2-w4a8

千问3.5-35B-A3B · 模型库

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modelscope download --model Qwen/Qwen3.5-35B-A3B

测试

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{
  "model": "Qwen/Qwen3.5-35B-A3B",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ],
  "stream": true,
  "chat_template_kwargs": {
    "enable_thinking": false
  }
}

图像

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{
    "model": "Qwen/Qwen3.5-35B-A3B",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "请详细描述这张图片的内容。"
                }
            ]
        }
    ],
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.7
}

代码

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modelscope download --model Qwen/CodeQwen1.5-7B-Chat

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modelscope download --model Qwen/Qwen3-Coder-Next

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千问3-VL-8B-Instruct · 模型库

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modelscope download --model Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct

消息格式

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{
    "model": "Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "请详细描述这张图片的内容。"
                }
            ]
        }
    ],
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.7
}

文生图

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modelscope download --model AIDC-AI/Ovis-Image-7B

语音

TTS

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ASR

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视频

文字转视频

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modelscope download --model Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B

Embedding 模型

构建一个 RAG（检索增强生成）系统，通常会先用向量化模型从知识库中召回相关段落，再用重排序模型优化顺序，最后把最相关的段落送入大语言模型生成答案。

千问3-Embedding-0.6B-向量化模型 · 模型库

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modelscope download --model Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B

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modelscope download --model Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B