About modelscope-cli
A command-line skill for downloading and managing ModelScope models and datasets, intended for model preparation and deployment environments. It includes batch downloads, SHA256 checks, parameter estimates, and environment and network diagnostics.
Key features
- 01Batch-download models and datasets
- 02Verify integrity with SHA256
- 03Estimate model parameter counts
- 04Check environments and diagnose networks
- 05Configure proxies and retry downloads
Use cases
- 01Prepare models for deployment in batches
- 02Download datasets for experiments
- 03Check downloaded files for integrity
- 04Troubleshoot interruptions from unstable networks
Install
Copy the command and run it in a terminal.
npx skills add https:/ / github.com/ ascend/ agent-skills --skill modelscope-cliAfter installing, type/modelscope-cliin Claude Code to confirm it loaded.
Bundled files
References and scripts installed along with SKILL.md.
reference/ASCEND_MODELS.mdWIKI.mdscripts/ms_loop.shrun_check_sha.shrun_ms_datasets_download.shrun_ms_model_download.shrun_network_diagnose.shrun_preflight_check.shrun_report_param.shsetup_proxy.shDetails
From the project README概述
ModelScope CLI Skill 提供 ModelScope 平台模型与数据集的批量下载、完整性校验、参数量统计等功能,支持 Ascend NPU 等多种部署场景。
核心价值:
- 批量下载 ModelScope 模型和数据集
- 自动环境检测与前置验证
- 网络诊断与故障排查
- SHA256 完整性校验
- 模型参数量智能统计
- 循环重试机制应对网络不稳定
推荐: Ascend NPU 部署建议优先从 Eco-Tech 组织 下载已优化的量化模型,详见 reference/ASCEND_MODELS.md。
前置条件
必需环境
| 依赖 | 版本要求 | 检查命令 |
|---|---|---|
| Python | >= 3.7 | python3 --version |
| ModelScope CLI | 最新版 | modelscope --version |
| 磁盘空间 | 100GB+ (推荐) | df -h |
安装 ModelScope
# 推荐:清华镜像源
pip install modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
网络要求
- 外网访问能力(或配置代理)
- 内网环境需配置代理和 SSL 证书,详见 代理配置
快速开始
步骤 1:环境检查
# 执行前置检查
bash scripts/run_preflight_check.sh
# 如检查失败,运行诊断
bash scripts/run_network_diagnose.sh
步骤 2:下载模型
编辑 scripts/run_ms_model_download.sh 配置模型列表,然后执行:
bash scripts/run_ms_model_download.sh
步骤 3:校验完整性
bash scripts/run_check_sha.sh ./models/Qwen-2B
使用方法
模型下载
配置下载列表
编辑 scripts/run_ms_model_download.sh:
# 模型列表
MODELS=(
Qwen/Qwen3.5-2B-Base
Eco-Tech/Qwen3.5-397B-A17B-w8a8-mtp
)
# 下载目录(请根据实际环境修改)
DIR="./models"
# 排除文件
EXCLUDE="*.onnx *.onnx_data"
执行下载
# 基本下载
bash scripts/run_ms_model_download.sh
# 循环重试(网络不稳定时推荐)
bash scripts/ms_loop.sh scripts/run_ms_model_download.sh
# 跳过前置检查
SKIP_PREFLIGHT=1 bash scripts/run_ms_model_download.sh
直接使用 CLI
# 下载模型
modelscope download --model 'Qwen/Qwen3.5-2B-Base' --local_dir ./models
# 下载数据集
modelscope download --dataset 'WorldVQA/WorldVQA' --local_dir ./datasets
# 排除文件
modelscope download --model 'Qwen/Qwen3.5-2B-Base' --exclude '*.onnx,*.onnx_data'
更多 CLI 用法详见 reference/wiki.md。
数据集下载
编辑 scripts/run_ms_datasets_download.sh:
DATASETS=(
WorldVQA/WorldVQA
)
DIR="./datasets"
执行:
bash scripts/run_ms_datasets_download.sh
完整性校验
# 校验单个模型
bash scripts/run_check_sha.sh ./models/Qwen-2B
# 校验会自动生成 .sha256sum 文件并验证
参数量统计
# 统计单个模型
bash scripts/run_report_param.sh ./models/Qwen-2B
# 统计目录下所有模型
bash scripts/run_report_param.sh ./models
输出示例:
模型: Qwen-2B
========================================
权重文件数量: 2
模型总大小: 4.00 GB
数据精度: BF16/FP16 (每参数 2.0 字节)
推测参数量: 2.00 B (1-7B)
参数量计算原理详见 reference/wiki.md - 参数量计算。
网络诊断
# 完整诊断
bash scripts/run_network_diagnose.sh
诊断项目:
- 环境变量(代理配置)
- DNS 解析
- Ping 连通性
- HTTP 连接测试
- SSL 证书信息
- Python SSL 测试
诊断结果的详细排查方法见 reference/wiki.md - 故障排查。
代理配置
# 交互式代理配置
bash scripts/setup_proxy.sh
该脚本支持:
- 检测已有代理配置
- 交互式设置 HTTP/HTTPS 代理
- 持久化到
~/.bashrc - 可选配置 pip 镜像源
也可手动设置:
export HTTP_PROXY=http://proxy-host:port
export HTTPS_PROXY=http://proxy-host:port
循环重试
网络不稳定时使用循环重试:
# 基本用法
bash scripts/ms_loop.sh scripts/run_ms_model_download.sh
# 自定义重试间隔(秒)
bash scripts/ms_loop.sh scripts/run_ms_model_download.sh 10
# 记录日志
bash scripts/ms_loop.sh scripts/run_ms_model_download.sh 5 2>&1 | tee download.log
脚本说明
| 脚本 | 功能 | 用法 | 参考文档 |
|---|---|---|---|
run_preflight_check.sh | 环境前置检查 | bash scripts/run_preflight_check.sh | - |
run_network_diagnose.sh | 网络诊断 | bash scripts/run_network_diagnose.sh | wiki.md - 故障排查 |
run_ms_model_download.sh | 批量下载模型 | bash scripts/run_ms_model_download.sh | wiki.md - CLI 命令 |
run_ms_datasets_download.sh | 批量下载数据集 | bash scripts/run_ms_datasets_download.sh | wiki.md - CLI 命令 |
run_check_sha.sh | SHA256 校验 | bash scripts/run_check_sha.sh <目录> | - |
run_report_param.sh | 参数量统计 | bash scripts/run_report_param.sh <目录> | wiki.md - 参数量计算 |
ms_loop.sh | 循环重试 | bash scripts/ms_loop.sh <脚本> [间隔] | - |
setup_proxy.sh | 代理配置 | bash scripts/setup_proxy.sh | wiki.md - 环境配置 |
常见问题
1. 前置检查失败
现象: run_preflight_check.sh 报告检查失败
解决:
# 运行诊断
bash scripts/run_network_diagnose.sh
# 根据诊断结果:
# - 代理未配置 → 运行 bash scripts/setup_proxy.sh 或手动设置环境变量
# - SSL 证书失败 → 安装证书或禁用验证
# - 网络不通 → 检查防火墙/代理
2. SSL 证书验证失败
原因: 内网自签名证书
解决方法 1 - 安装证书(推荐):
# 将自签名 CA 证书添加到系统信任库
# CentOS/RHEL:
sudo cp your-ca.crt /etc/pki/ca-trust/source/anchors/
sudo update-ca-trust
# Ubuntu/Debian:
sudo cp your-ca.crt /usr/local/share/ca-certificates/
sudo update-ca-certificates
解决方法 2 - 禁用验证:
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
3. 下载中断
解决:
# 使用循环重试
bash scripts/ms_loop.sh scripts/run_ms_model_download.sh
# 断点续传(重新执行会自动跳过已下载文件)
bash scripts/run_ms_model_download.sh
4. 磁盘空间不足
解决:
# 检查空间
df -h
# 清理缓存
rm -rf ~/.cache/modelscope/hub/
# 修改下载目录
# 编辑 run_ms_model_download.sh 中的 DIR 变量
5. 模型 ID 找不到
解决:
- 确认格式:
组织/模型名 - 访问 https://modelscope.cn/models 搜索
- 检查大小写是否正确
相关资源
官方文档
推荐模型组织
| 组织 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| Eco-Tech | 链接 | Ascend 优化量化模型 |
| vllm-ascend | 链接 | vLLM-Ascend 基准模型 |
| Qwen | 链接 | 通义千问系列 |
| ZhipuAI | 链接 | 智谱 GLM 系列 |
更多模型推荐见 reference/ASCEND_MODELS.md。
参考文档
- reference/wiki.md - CLI 详细用法、Python SDK、参数量计算、故障排查
- reference/ASCEND_MODELS.md - Ascend 推荐模型与量化说明