请问这个modelscope模型自己微调后，pipeline那块的参数应该怎么填一下？

看下训练输出的文件夹，把二进制文件拷贝到原始文件夹中区 此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

对于您提供的ModelScope模型链接（cv_tinynas_object-detection_damoyolo），如果您已经微调了这个模型并希望基于微调后的模型进行推理，通常需要以下步骤： a. 保存微调后的模型：在训练代码中添加相应代码保存微调后的模型权重。 b. 准备推理 pipeline：根据模型的需求和框架（如TensorFlow、PyTorch等）构建推理pipeline。这通常包括加载模型、预处理输入数据（例如调整大小、归一化等）、运行模型预测以及后处理输出结果。 c. 在pipeline中加载微调后的模型：使用适当的函数或方法加载您保存的微调后的模型权重。 d. 提供推理参数：根据pipeline的要求提供必要的推理参数，例如输入数据路径、输出结果路径、 batch size等。