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tiezhu-modelscope-api-inference

Install and call ModelScope/魔搭 API-Inference free models with minimal setup, including token setup, model-list initialization/update, text generation, multimodal image/video/audio-to-text, and text-to-image generation. Trigger keywords: 安装这个 skill, 魔搭, ModelScope, API-Inference, 免费模型, 初始化模型列表, 更新模型列表, 文本生成, 文生图, 图片识别, 视频拉片, 多模态, audio_url, video_url. Do not trigger for non-ModelScope providers, pure evaluation/ranking tasks, or tasks that only need local media conversion.

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Dépôt
RongleCat/tiezhu-modelscope-api-inference
Dernière activité de la source
28 juin 2026 à 10:42
Langue détectée de SKILL.md
chinois
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1
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tiezhu-modelscope-api-inference
description
Install and call ModelScope/魔搭 API-Inference free models with minimal setup, including token setup, model-list initialization/update, text generation, multimodal image/video/audio-to-text, and text-to-image generation. Trigger keywords: 安装这个 skill, 魔搭, ModelScope, API-Inference, 免费模型, 初始化模型列表, 更新模型列表, 文本生成, 文生图, 图片识别, 视频拉片, 多模态, audio_url, video_url. Do not trigger for non-ModelScope providers, pure evaluation/ranking tasks, or tasks that only need local media conversion.
# Tiezhu ModelScope API-Inference ## 1. 目标是什么 让用户不用研究 ModelScope API-Inference 的接口细节,也能直接调用魔搭免费模型完成: - 文本生成。 - 多模态识别输出文本,包括图片识别、视频拉片和音频/音乐分析。 - 文本生成图片。 Skill 负责模型发现、模型列表缓存、默认模型选择、流式解析、图片生成任务轮询、媒体压缩、Uguu 临时 URL 上传和清晰错误输出。 ## 2. 什么情况下触发 当用户表达以下意图时触发: - “用魔搭/ModelScope 跑一个模型” - “帮我安装这个 skill” - “根据 skill 说明配置 ModelScope token” - “调用 API-Inference” - “找一个免费的魔搭模型生成文本/图片” - “识别这张图片” - “视频拉片/视频内容分析” - “把音频发给魔搭模型分析” - “列一下当前可用的 API-Inference 模型” - “初始化/更新魔搭模型列表” 正确触发示例: ```text 用魔搭免费模型识别这张图,输出中文描述。 ``` ## 3. 什么情况下不要触发 以下情况不要触发本 skill: - 用户明确要使用 OpenAI、Gemini、Claude、百炼、火山、硅基流动等非 ModelScope provider。 - 用户只需要本地 ffmpeg 压缩、转码、抽音轨,不需要调用 ModelScope。 - 用户只想做纯评测排行、学术评测或成本对比,不需要实际调用模型。 - 用户没有授权上传本地媒体文件,但任务需要 `image_url`、`video_url` 或 `audio_url`。 错误触发示例: ```text 把这个 MP4 转成 720p,不要调用任何云服务。 ``` 这应使用本地媒体处理,不触发本 skill。 ## 4. 开始前先收集什么信息 开始调用前先确认这些信息: - 任务类型:`install`、`refresh`、`catalog`、`text`、`vision`、`image`、`video`、`audio`。 - Prompt:用户想让模型输出什么。 - 模型:用户是否指定 `--model`。 - 文件路径:图片、视频或音频任务必须有本地文件路径。 - Token:环境变量 `MODELSCOPE_API_KEY` / `MODELSCOPE_TOKEN` 或本地 `.env` 是否已设置。 - 媒体授权:需要上传到 Uguu 时,确认文件是用户提供或明确授权处理的。 如果缺少 token: - 先运行 `python3 scripts/init_token.py` 进入初始化流程。 - 可以继续做 `--dry-run`、`refresh` 或 `catalog` 查询。 - 只把 token 写入本地 `.env`;该文件必须保持在 `.gitignore` 中。 如果缺少媒体文件路径: - 直接向用户要路径。 - 不要猜测目录里的文件。 ## 5. 按什么顺序干活 ### 5.1 选择命令 - 安装和初始化:用 `bash scripts/install.sh`。 - 初始化/更新模型列表:用 `tiezhu-modelscope refresh`。 - 文本生成:用 `tiezhu-modelscope text`。 - 图片识别输出文本:用 `tiezhu-modelscope vision`。 - 文本生成图片:用 `tiezhu-modelscope image`。 - 视频识别输出文本:用 `tiezhu-modelscope video`。 - 音频/音乐分析:用 `tiezhu-modelscope audio`。 - 查看模型候选:用 `tiezhu-modelscope catalog <preset>`。 如果用户是在安装 skill: ```bash git clone https://github.com/RongleCat/tiezhu-modelscope-api-inference.git cd tiezhu-modelscope-api-inference bash scripts/install.sh ``` 如果 `scripts/install.sh` 提示输入 token,引导用户提供 ModelScope token。输入会写入本地 `.env`,用于后续调用。 安装脚本会自动执行一次 `tiezhu-modelscope refresh`。如果用户后续说“更新模型列表”,运行: ```bash tiezhu-modelscope refresh ``` 如果只更新某个分类: ```bash tiezhu-modelscope refresh --preset text tiezhu-modelscope refresh --preset multimodal tiezhu-modelscope refresh --preset image ``` 安装完成摘要或模型列表表格只列三类:文本生成、多模态识别、文本生成图片。不要把图片识别、视频拉片、音频/音乐分析拆成独立模型池;它们都属于多模态识别。 也可以使用别名: ```bash tiezhu-modelscope update-models tiezhu-modelscope init-models ``` ### 5.2 选择模型 默认优先模型: - 文本生成:`ZhipuAI/GLM-5.2` - 多模态识别输出文本:`moonshotai/Kimi-K2.6`,用于图片、视频、音频输入。 - 文本生成图片:`Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo` 决策分支: - 如果用户指定了 `--model`,优先使用用户指定模型。 - 如果用户没有指定模型,使用对应任务的默认模型。 - 如果本地 `cache/` 有模型列表,先用缓存参与候选路由。 - 如果缓存不存在,自动拉取当前分类模型列表并写入 `cache/`。 - 如果默认模型额度、限流或 provider 不可用,切换到同能力候选。 - 如果错误不是额度/限流/provider 类错误,停止并输出错误,不要盲目重试。 ### 5.3 处理媒体 图片识别: - 上传图片到 Uguu。 - 把返回的 HTTPS URL 放入 `image_url`。 - 走多模态识别模型。 视频识别: - 用压缩阶梯生成较小 MP4。 - 上传候选 MP4 到 Uguu。 - 把返回的 HTTPS URL 放入 `video_url`。 - 发送完整视频 URL。 - 走多模态识别模型。 音频分析: - 压缩为 mono 16 kHz MP3。 - 上传 MP3 到 Uguu。 - 把返回的 HTTPS URL 放入 `audio_url`。 - 走多模态识别模型。 - 如果模型返回不支持 `audio_url` 或 `has no provider supported`,说明当前 ModelScope provider 不可用。 文本生成图片: - 调用 `/images/generations`。 - 如果返回 `task_id`,轮询任务直到得到图片 URL 或失败。 ### 5.4 命令示例 文本: ```bash tiezhu-modelscope text --prompt "用中文解释 API-Inference 的适用场景" ``` 图片识别: ```bash tiezhu-modelscope vision \ --file "/path/to/image.png" \ --prompt "请识别这张图片,描述主体、场景、可见文字和用途。" ``` 文生图: ```bash tiezhu-modelscope image \ --prompt "儿童科普绘本风格,一个孩子透过飞船舷窗看见地球" \ --size 1024x1024 ``` 视频: ```bash tiezhu-modelscope video \ --file "/path/to/video.mp4" \ --prompt "请做中文拉片,按时间顺序描述画面、字幕和节奏。" ``` ## 6. 输出必须长什么样 CLI 输出必须是 JSON,便于 Agent 继续处理。 成功输出至少包含: - `model` - `response` - `attempts` 媒体任务还应包含: - `source` - `input_url` - 预处理结果,例如 `compressed` 或 `video_candidates` 失败输出必须是 JSON: ```json { "ok": false, "error": "HTTP 400: ..." } ``` 不要输出未结构化 traceback 给用户。 ## 7. 做到什么程度算完成 以下条件全部满足才算完成: - 选对任务命令。 - 使用用户指定模型,或使用默认模型。 - 安装流程已执行模型列表初始化;用户要求更新模型列表时,已执行 `tiezhu-modelscope refresh` 并说明缓存位置。 - 需要媒体 URL 时已通过 Uguu 获取 HTTPS URL。 - ModelScope 返回了可用结果,或返回了明确 provider/额度/参数错误。 - 最终答复说明模型、输入、输出结果位置或失败原因。 - 没有把 API key、Authorization、Cookie、CSRF 写入仓库文件或回答;API key 只允许写入本地 `.env`。 可验证标准: - `tiezhu-modelscope --help` 能看到 `catalog,refresh,text,video,vision,audio,image`。 - `tiezhu-modelscope refresh --page-size 3` 能写入 `cache/text-models.json`、`cache/multimodal-models.json`、`cache/image-models.json`。 - `--dry-run` 能显示默认模型排在候选第一位。 - 真实调用成功时,JSON 里有 `response.choices[0].message.content` 或图片 URL。 ## 8. 搞不定的时候怎么处理 常见失败处理: - `MODELSCOPE_API_KEY is not set`:运行 `python3 scripts/init_token.py` 或提示用户设置环境变量。 - `has no provider supported`:说明该模型当前没有可用 API-Inference provider,建议换模型或稍后再试。 - `quota`、`rate limit`、`429`:切换同能力候选模型。 - Uguu 上传失败:提示用户检查网络、文件大小或换一个可公开访问的 URL。 - 视频过大:降低 `--max-mb`,让压缩阶梯选择更小 MP4。 - 多模态模型不支持当前媒体类型:如实说明 provider 限制,不要伪造分析结果。 如果用户的要求必须调用外部服务,但未授权上传媒体文件,先请求授权。 ## 9. 什么时候去读参考文件 - 需要完整输入到输出示例时,读取 `references/output-example.md`。 - 需要默认提示词时,读取 `assets/default-prompts.json`。 - 日常调用不需要读取参考文件;优先直接使用 CLI。
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