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模型

创建模型

页面右上角选择【创建】然后选择【创建模型】

创建模型的页面如下

感觉页面中的提示信息填写相应的内容，全部填完后点页面下方的【立即创建】完成模型的创建

模型上传

安装所需的工具

apt install git-lfs
git lfs install

配置用户名

git config --global user.name "Username"

Tips: 请将用户名替换为您的真实用户名（非昵称），您可通过下述方法找到您的用户名

执行git命令将模型代码仓拉取到本地

git clone https://code.openxlab.org.cn//username/reponame.git

Tips: 此处的username为你的用户名，reponame为模型的名字

其实点击模型页面的【下载】按钮也可以看到对应的命令

登陆Git账号

执行git clone 命令后，会出现弹窗，需要输入用户名和密码进行登陆

用户名：输入内容同第一步的“用户名”
密码：Git Access Token

Git Access Token获取方法：

点击右上角的头像然后选择密钥管理，里面选择【Git访问令牌】下面就有你的访问令牌了

在Access Token的有个复制按钮，直接复制粘贴就可以了。

上传文件

将你要上传的模型文件全部复制到刚才git clone下来的文件夹里，然后执行下面命令

cd reponame
git add -A
git commit -m "commit message"
git push

reponame：你代码仓文件夹的名字

commit message ：类似于git上传的同样信息

等待git push完后进入到模型仓库里面就能看到上传的模型文件了

Tips：上传模型文件的话直接把文件拷贝到git clone的文件夹里就可以了，最好不要带文件夹。

应用

创建应用也是点【创建】然后选择【创建应用】

点击创建之后会弹出一个页面需要选择一下页面类型，根据实际情况来选择把。static一般多为静态的网页页面，gradio一般就是常用的那个类型，包括Streamlit的话也选择Gradio。

和前面创建模型一样，填写相应的信息即可

另外硬件资源的话默认可能只有2vCPU 8GB，根据使用经验可能只能运行一些简单的应用，所以有好的应用创意需要跑的话，点【申请硬件资源】可以尝试申请更好的资源。

应用的话主要是通过github代码仓进行同步

代码仓文件结构

├─GitHub repo
│  ├─app.py                       # 应用代码相关的文件，包含模型推理，应用的前端配置代码，默认应用的启动脚本为根目录下的app.py文件
│  ├─requirements.txt             # 安装运行所需要的 Python 库依赖（pip 安装）
│  ├─packages.txt                 # 安装运行所需要的 Debian 依赖项（ apt-get 安装）
│  └─... 

简单说你的程序需要pip install的写在requirements.txt，需要apt install的写在package.txt

然后app.py的话就是我们的主代码文件了，如果不是app.py的话，或者说是stramlit应用的话，可以写一个start.py。然后在前面创建应用的地方填写自定义启动文件，然后把start.py添加进去就可以了。

app.py下载OpenXlab模型

在package.txt文件内加入以下两行

git
git-lfs

app.py中的关于模型下载和调用替换为下面的代码块

import torch
import os
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, AutoModel
base_path = './'  #模型下载的文件夹
os.system(f'git clone 模型地址.git {base_path}') #这里的模型地址就是你模型的下载地址，简单说就是前面创建模型时候git clone的同样代码
os.system(f'cd {base_path} && git lfs pull')

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_path,trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_path,trust_remote_code=True, torch_dtype=to