训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程，部署（生产环境建议使用swift deploy命令）是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。
swift deploy --model_id_or_path qwen/Qwen-1_8B-Chat --max_new_tokens 128 --temperature 0.3 --top_p 0.7 --repetition_penalty 1.05 --do_sample true
在使用 ModelScope 平台时进行本地部署和推理时modelscope serve 和 swift infer 是两个不同的命令，分别服务于不同的目的和场景。以下是它们的详细说明和区别：
一、modelscope serve
用途：
- 启动一个模型作为服务，提供 RESTful API 接口供外部调用。
- 主要用于部署已经训练好的模型，并通过 HTTP 请求与之交互。
特点：
- 支持多种任务类型的模型部署（如文本生成、图像分类等）。
- 提供了开箱即用的服务端点，方便集成到现有的应用程序中。
- 可以指定模型ID、版本（revision）、以及模型的任务类型等参数来定制化服务。
- 适用于需要长期运行的服务环境，支持高并发请求处理。
使用场景：
- 当你需要将一个模型部署为在线服务，供其他系统或用户通过网络接口访问时。
- 需要对模型进行持续的服务监控和管理，包括负载均衡、自动扩展等功能。
示例：
modelscope serve --model_id=Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --revision=master --task=text-generation
二、 swift infer
用途：
- 执行单次推理请求，通常是在本地环境中直接调用模型进行预测。
- 更加轻量级，适合实验性测试或小规模应用。
特点：
- 直接在命令行中执行推理操作，无需搭建服务器。
- 适用于快速验证模型效果或开发阶段的调试。
- 支持导出模型以便于后续部署或其他用途。
使用场景：
- 当你想要快速测试某个模型的效果，而不需要构建完整的服务器架构时。
- 在开发过程中，频繁地调整模型参数并立即查看结果。
示例：
假设你已经有一个微调后的模型路径，可以这样调用：
swift infer --model_path=/path/to/your/model --input="你的输入文本"
区别总结
| 特性 | modelscope serve |
swift infer |
|---|---|---|
| 主要用途 | 部署模型为服务 | 执行单次推理 |
| 部署方式 | 启动长期运行的服务 | 单次命令行调用 |
| 适用场景 | 本地部署，对外提供API | 开发测试，命令行方式快速验证 |
| 性能考虑 | 支持高并发，可扩展 | 轻量级，适合单机测试 |
| 复杂度 | 较高，涉及服务配置 | 较低，简单易用 |
根据你的具体需求选择合适的工具。如果你的目标是快速尝试模型的效果，swift infer 是更便捷的选择；而如果你打算将模型部署到生产环境中，供多个客户端调用，则应选择 modelscope serve。
