ModelScope后台离线训练任务可以使用自己上传的模型分3种可行方案https://www.modelscope.cn/my/modelService/train1 是收费的 自由度没有llamafactory那么高一、先明确限制页面自带下拉框只能选社区公开模型不能直接在创建任务弹窗上传本地权重但可以提前把私有/自制模型存入持久化存储训练脚本读取使用。方案1创建私有模型仓库推荐长期复用适合自己训练、反复微调的私有基座/LoRA右上角头像 →创建模型选择「非公开模型」生成专属模型仓库地址用户名/仓库名在Notebook终端用Git LFS上传本地模型权重# 安装git-lfsaptupdateaptinstallgit-lfsgitlfsinstall# 克隆你的私有仓库替换token、用户名、仓库名gitclone https://oauth2:你的Git令牌www.modelscope.cn/你的用户名/模型仓库.git# 把模型全部复制进仓库文件夹cp-r/mnt/workspace/你的模型文件夹/* ./模型仓库/cd./模型仓库gitadd.gitcommit-m上传自制模型权重gitpush写训练.py脚本用snapshot_download拉取私有模型frommodelscopeimportsnapshot_download# 填入你的私有模型IDmodel_pathsnapshot_download(你的用户名/模型仓库名)# 后续加载model_path下的权重训练提交后台训练任务脚本会自动下载你的私有模型运行。方案2上传至私有数据集挂载适合临时大权重左侧「数据集」→创建数据集私有Notebook里把模型文件全部上传到数据集目录提交保存创建训练任务时挂载该私有数据集任务运行时容器会挂载数据集目录脚本直接读取路径下的模型文件即可。优点不用Git LFS超大权重上传更稳定缺点仅本次任务可用不方便跨任务复用。方案3Notebook调试阶段临时上传任务内下载一次性在交互式Notebook拖拽上传本地模型到/mnt/workspace写代码把模型上传到ModelScope OSS/数据集缓存训练脚本启动时先拉取缓存里的模型再训练⚠️ 缺点关闭Notebook后临时文件丢失每次要重新上传不推荐长时间训练。后台训练任务读取自制模型完整流程提前把你的模型存入私有模型仓库/私有数据集二选一写完整训练.py脚本代码里指定读取你上传模型的路径模型库 → 任意模型 → 点击「训练」→ 创建离线任务任务配置上传你的.py训练脚本若用数据集存储模型勾选挂载私有数据集选择GPU算力、运行时长提交后台独立容器执行不受浏览器关闭影响训练产出可保存回数据集/模型仓库持久留存。补充关键提示免费后台任务同样有GPU额度限制超时/额度耗尽会终止任务LoRA小权重推荐私有模型仓库几十GB基座推荐私有数据集挂载私有资源仅自己账号可见不会公开不要依赖Notebook临时目录传模型交互式实例销毁后文件全部清空后台任务无法读取。你提到的 “训练服务” 很可能是指 ModelScope 平台上的模型训练功能可能通过其Trainer组件或Notebook中的训练脚本实现而LLaMA-Factory是一个独立的、功能更专业的大模型微调框架。它们都可以用来训练模型但在定位、功能和易用性上有所不同。下面我来帮你梳理清楚它们的关系、区别以及如何选择。 ModelScope 训练服务 vs. LLaMA-Factory为了让你快速把握核心差异我准备了一个对比表格特性维度ModelScope 训练服务 (平台内置)LLaMA-Factory (独立框架)核心定位MaaS平台的一站式服务侧重模型推理、部署、应用的便捷性。专业的大模型微调工具箱专注于高效、低门槛地完成模型定制微调、预训练、对齐等。功能范围提供从模型探索、推理、训练、部署到应用的全链路服务。训练功能是其一环。专注于训练环节集成多种微调方法LoRA, QLoRA, 全参数微调等、评估、导出和推理部署。训练能力提供TrainerAPI 和一些预置训练脚本支持常见任务如文本分类、文本生成的微调。支持更前沿、更丰富的训练算法如 DPO, PPO, Reward Modeling等并集成多种优化技术如 Unsloth, FlashAttention-2。易用性高与平台深度集成可在Notebook中一键调用或通过pipeline简化流程。高提供WebUI 界面无需写代码和CLI 命令行配置直观。模型与数据来源默认使用平台内的模型库和数据集下载和管理非常方便。通过配置环境变量USE_MODELSCOPE_HUB1可无缝拉取 ModelScope 上的模型和数据集也可使用 Hugging Face 资源。适用场景快速原型验证、模型体验、在ModelScope生态内完成全流程、部署应用为API。深度模型定制、算法实验与研究、需要特定训练方法如QLoRA、希望拥有更精细的控制。灵活性相对固定遵循平台的 API 和流程。高通过配置文件或命令行参数可灵活调整训练超参、方法、模板等。 如何选择根据你的目标你可以根据以下决策流程图来快速判断哪条路径更适合你快速尝试/验证在ModelScope内完成全流程深度定制模型需要特定训练方法开始模型训练你的主要目标是什么选择 ModelScope 训练服务选择 LLaMA-Factory在ModelScope Notebook中使用Trainer或预置脚本获得模型后可一键部署为API在本地或云实例安装LLaMA-Factory配置USE_MODELSCOPE_HUB1使用魔搭模型与数据通过WebUI或CLI进行精细化微调训练获得微调模型可导出或部署 适合选择ModelScope 训练服务的情况你是AI 初学者希望最少配置地完成一次模型训练体验。你的核心需求是快速验证一个想法并希望训练好的模型能立刻在ModelScope平台内部署为API服务。你主要使用ModelScope 平台库中的模型和数据集并希望在其生态内完成一切操作。 适合选择LLaMA-Factory的情况你需要更专业的微调方法如QLoRA在有限显存下微调大模型、DPO直接偏好优化等。你希望对训练过程有更精细的控制如调整学习率调度、梯度累积、特定模块的LoRA Target等。你需要一个功能强大且直观的WebUI来管理训练任务无需编写代码。你不仅限于ModelScope的模型也想轻松使用Hugging Face上的模型和数据集。 它们如何结合使用一个高效的工作流是将两者结合发挥各自优势用 LLaMA-Factory 进行模型定制在本地或云GPU实例上安装 LLaMA-Factory。关键配置设置环境变量USE_MODELSCOPE_HUB1这样 LLaMA-Factory 会自动从 ModelScope 下载你指定的模型如qwen/Qwen2-1.5B-Instruct和数据集。使用 WebUI 或 CLI 进行微调训练获得一个性能更优的定制模型。用 ModelScope 进行模型管理与部署将 LLaMA-Factory 导出的微调后模型或合并后的完整模型上传到 ModelScope 的模型库进行版本管理和分享。在 ModelScope 平台使用其部署功能将你的定制模型一键部署为在线推理API方便应用调用。这种组合方式LLaMA-Factory 负责“精雕细琢”ModelScope 负责“安家落户”和“对外服务”是目前许多开发者的选择。 总结与建议简单来说ModelScope 训练服务是一个“全能选手”适合在平台内快速跑通全流程但训练功能的深度和灵活性相对有限。LLaMA-Factory是一个“训练专家”功能专一且强大适合对模型有深度定制需求的用户。给你的建议如果你只是想快速体验一下模型微调或者最终目标是在 ModelScope 上部署 API可以先用 ModelScope 自带的训练服务。如果你对模型性能有要求或者需要用到LoRA/QLoRA等高效微调方法强烈建议你使用 LLaMA-Factory并配置好USE_MODELSCOPE_HUB1来利用魔搭的模型资源。它的 WebUI 会让你的训练过程轻松很多。希望这份分析能帮你理清思路如果你对某一种方式的具体操作感兴趣我可以为你提供更详细的步骤。