在ModelScope中，微调后的模型通常会保存在一个文件中，你可以通过以下步骤将模型导入到你的项目中：

1. 下载模型文件：你可以在ModelScope的控制台中找到你的模型，然后点击"下载模型"按钮，选择你想要的格式（如TF或PyTorch），下载到本地。

2. 导入模型：根据你选择的模型格式，使用相应的库（如TensorFlow或PyTorch）来导入模型。例如，如果你下载的是一个TensorFlow模型，你可以使用以下代码来导入：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('your_model_file.h5')

1. 使用模型：现在你可以像使用其他模型一样使用这个模型了。你可以将你的数据输入到模型中，得到预测结果。

您参考infer.sh,还有这里
https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/README_CN.md
有推理相关的，您先看一下，

——此回答整理自钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①

首先你需要在ModelScope的平台上完成模型的训练。训练完成后，你将获得一个本地可执行的模型文件。
具体步骤如下：

1. 登录ModelScope平台（https://modelscope.org），并加载你训练好的模型。
2. 在模型的“概要”页面，你可以找到模型的ID，它通常以/data/sft models/开头。
3. 下载模型文件。你可以通过在浏览器中右键单击“检查元素”并复制模型文件的URL来下载它。或者，你也可以在命令行中使用wget命令来下载模型文件。例如：

wget https://modelscope.org/data/sft_models/gwen_14b_models/model_1_0_7/gwen-14b-chat-int4/v0-20231112-142116/checkpoint-60/model.pt
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请注意，你需要将上述URL替换为实际的模型文件URL。

1. 下载完成后，你可以在本地环境中使用这个模型。具体的导入方法取决于你使用的编程语言和框架。例如，如果你使用Python和PyTorch，你可以这样导入模型：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

指定模型文件所在的目录

model_dir = "/path/to/your/model/directory"

加载预训练的模型和分词器

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_dir)

加载数据集和数据加载器

dataset = Dataset.from_jsonl_file("your_dataset.jsonl")
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)