不用modelscope的pipeline注册任务推理，直接用pytorch原生调用，有教程参考吗？

有教程可以参考，您可以直接使用PyTorch原生的调用方式来进行推理。

在使用RexUniNLU零样本通用自然语言理解-中文-base模型时，如果您希望不通过ModelScope的pipeline进行推理，而是直接使用PyTorch原生的调用方式，这是完全可行的。以下是一些步骤和建议，帮助您实现这一目标：

1. 获取模型文件：您需要确保已经下载了RexUniNLU零样本通用自然语言理解-中文-se模型的文件。这个官方页面或者GitHub仓库中找到。
2. 安装PyTorch：确保您的环境已经安装了PyTorch，并且版本与模型要求相匹配。PyTorch是Python的一个开源机器学习库，它提供了丰富的API来支

有关于使用PyTorch原生调用RexUniNLU零样本通用自然语言理解-中文-base模型的教程参考。

首先，需要了解的是，RexUniNLU是一个基于SiamesePrompt框架的通用自然语言理解模型，它旨在提升自然语言理解任务在速度和精度上的表现。这个模型可以在不使用ModelScope的pipeline的情况下，直接通过PyTorch进行调用和推理。以下是一些关键步骤：

1. 模型获取：您需要从相应的仓库下载RexUniNLU模型文件，并将其解压到适当的目录中。通常，模型文件会包含预训练的权重和相关的配置文件。
2. 环境准备：确保您的环境已经安装了PyTorch库，并且版本与模型要求相匹配。此外，可能需要安装其他依赖库，如torchvision、transformers等。
3. 代码实现：您可以编写Python脚本来加载模型，并进行必要的预处理操作，如文本标准化、词汇表加载等。然后，使用PyTorch的API来构建模型，并加载预训练权重。
4. 模型推理：根据模型的设计，您需要构造输入格式，并将待处理的文本数据送入模型进行推理。这可能涉及到构建输入提示（Prompt）和调整模型的输入输出格式。
5. 结果解析：模型输出的结果可能需要进一步处理，以便于理解和使用。这可能包括解码、格式化输出等。

虽然具体的实现细节可能会根据模型的设计和任务需求有所不同，但是上述步骤提供了一个大致的框架。如果您需要更详细的指导，可以查阅相关的论文或技术文档，这些资料通常会提供模型的详细架构、使用方法和示例代码。此外，也可以在相关的论坛或社区中寻求帮助，那里有许多开发者和研究人员分享他们的经验和技巧。

有关于使用PyTorch原生调用的教程。

在使用RexUniNLU零样本通用自然语言理解-中文-base模型时，如果您希望不通过ModelScope的pipeline注册任务进行推理，而是直接使用PyTorch原生的调用方式，可以参考以下步骤：

1. 获取模型文件：首先，您需要确保已经下载了RexUniNLU的模型文件。这些文件通常以.pth或.tar格式提供，您可以从通义实验室提供的官方链接或其他可靠来源下载。
2. 加载模型：在PyTorch中，使用torch.load()函数加载模型文件。由于RexUniNLU是基于DeBERTa-v2架构的，您需要确保您的环境已经安装了相应的PyTorch版本和DeBERTa-v2模型。
3. 准备输入数据：根据RexUniNLU的设计，您需要准备适合模型的输入数据格式。这通常包括构建输入提示（Prompt）和文本（Text），以及可能需要的其他预处理步骤。
4. 模型推理：调用模型的forward方法进行推理，传入准备好的输入数据。根据模型的设计，您可能需要使用指针网络（Pointer Network）来实现片段抽取（Span Extraction）等操作。
5. 处理输出结果：模型推理后，您将得到输出结果。根据具体的任务需求，如通用信息抽取、命名实体识别等，您需要对输出进行处理以提取有用信息。
6. 优化和调整：根据您的具体应用场景，可能需要对模型进行进一步的优化和调整，以提高其在特定任务上的性能。

需要注意的是，由于RexUniNLU是一个相对复杂的模型，涉及到多个组件和步骤，因此在不使用ModelScope pipeline的情况下，您可能需要对PyTorch有一定的了解，并且能够处理模型加载、数据准备、推理过程以及结果解析等环节。建议您参考官方文档或相关的技术论坛，以获取更详细的指导和帮助。

模型文件 / rex / script，您参考下。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”