使用modelscope的pipeline代码，如何实现tensorrt或是其他格式模型的调用推理呢
目前由于工作需要，可能需要将modelscope的pipeline迁移到arm架构的边缘设备上进行服务部署。但是为实现在边缘模型调用相应的硬件加速推理，需要将原始的pytorch或tensorflow模型转成边端设备适配格式的模型。同时，还要实现pipeline加载这种格式的模型，来实现对模型的正常调用的推理（仍旧利用pipeline中的数据前后处理，而只是把模型加载和推理的操作进行替换重载）。。
看了modelscope的文档，貌似都没有看到相关的内容。。不知道这种情况下，是否可以实现？ 如可以，要怎么实现？ 是否有相应的示例代码呢？
另外，还有一个问题，我测试modelscope上的图片质量检测demo，其使用的是cv_resnet_image-quality-assessment-mos_youtubeUGC，这个模型下载下来后，使用常规的modelscope转换onnx模型的方法，貌似不能正常使用。。这种情况下，要怎么进行模型转换呢?
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