怎么看这个指令git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/CodeLlama-7b-Instruct-hf.git的下载进度

在命令行中查看Git克隆`https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/CodeLlama-7b-Instruct-hf.git`的下载进度通常不是直接显示百分比，因为Git本身并不提供这样的实时反馈。然而，你可以通过观察终端中的输出来跟踪状态：

1. 当开始克隆时，你会看到类似这样的信息：

   Cloning into 'CodeLlama-7b-Instruct-hf'...

2. 克隆过程中会逐个列出正在下载的文件和目录，这可以给你一个大概的进度感，但不是精确的进度条。

3. 如果网络不稳定，可能会有"Resolving deltas"的信息，这是Git在合并远程分支差异的过程，同样没有明确的进度数字。

4. 当克隆完成时，会显示：

   Resolving deltas... done.
   Checking out files: 100%

如果你想要一个更详细的进度，可以尝试使用一些第三方工具如`curl`或`wget`等，或者利用Git的`--progress`选项，但这不是标准操作，并非所有系统都支持。

相关问题

requests.exceptions.HTTPError: The request model: /root/autodl-tmp/AI-ModelScope/CodeLlama-7b-Instruct-hf does not exist!

这个错误信息表明请求的模型路径不存在。具体来说，错误信息中的请求模型路径是 `/root/autodl-tmp/AI-ModelScope/CodeLlama-7b-Instruct-hf`，但这个路径下并没有找到相应的模型文件。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. **检查路径是否正确**：确保请求的模型路径是正确的。可以使用 `ls` 命令查看路径下的文件，确认模型文件是否存在。

   ls /root/autodl-tmp/AI-ModelScope/CodeLlama-7b-Instruct-hf

2. **确认模型是否已下载**：如果模型文件还没有下载，需要先下载模型文件。可以使用 `wget` 或 `git clone` 等命令下载模型文件。

   wget <model-download-link>

3. **检查权限**：确保当前用户对模型路径有读取权限。可以使用 `chmod` 命令修改权限。

   chmod -R 755 /root/autodl-tmp/AI-ModelScope/CodeLlama-7b-Instruct-hf

4. **重新安装或配置**：如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新安装相关库或重新配置环境。

modelscope部署 Qwen2-VL-7B

### 如何在ModelScope平台部署Qwen2-VL-7B模型

#### 下载模型
为了下载`Qwen2VL-7B`多模态大模型，可利用Python脚本简化这一过程。具体而言，通过引入`modelscope`库中的`snapshot_download`函数来指定并获取所需的模型版本。

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4')

另一种方式同样采用`snapshot_download`方法但从不同路径加载相同或相似配置下的模型实例[^2]：

from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct', cache_dir='ai_models')

#### 准备开发环境
对于希望直接操作源码而不立即改变全局包管理状态的开发者来说，在本地克隆Swift项目仓库是一个不错的选择；这允许团队成员基于特定分支开展工作而无需立刻影响到其他依赖关系。需要注意的是关于某些外部依赖项（如PyTorch版本、Transformers库的具体提交记录等），建议跟踪官方文档或相关Issue页面获得最新指导[^3]。

git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
# 可选：根据实际需求决定是否执行以下命令以安装必要的软件包
# pip install -e .[llm]
# 关注此ISSUE了解更多信息: https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL/issues/12
# 安装torch及其他辅助工具
pip install torch>=2.4
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers@21fac7abba2a37fae86106f87fcf9974fd1e3830
pip install accelerate pyav qwen_vl_utils

完成上述准备工作之后，即可按照个人应用场景进一步探索如何高效地集成和优化该预训练模型性能了。