避免摩搭社区的notebooke自动关闭用ModelScope后台离线训练任务：可以使用自己上传的模型

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/train

1 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

bash 复制代码

# 安装git-lfs
apt update && apt install git-lfs
git lfs install
# 克隆你的私有仓库（替换token、用户名、仓库名）
git clone 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
git add .
git commit -m "上传自制模型权重"
git push

写训练.py脚本，用snapshot_download拉取私有模型

python 复制代码

from modelscope import snapshot_download
# 填入你的私有模型ID
model_path = snapshot_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3：Notebook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 `Trainer` API 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_HUB=1`，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：
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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_HUB=1

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_HUB=1，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_HUB=1 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。

避免摩搭社区的notebooke自动关闭 用ModelScope后台离线训练任务：可以使用自己上传的模型