模型下载与免费算力：零 GPU 开工

模型、数据、算力，是跑开源模型的三样原料。这一课把三件事一次讲清：去哪找、怎么下、没有显卡怎么开工。

一、国内下载开源模型，先去魔搭

HuggingFace 需要科学上网的年代已经过去。现在国内第一入口是 ModelScope 魔搭社区：下载快，国内外开源模型基本第一时间上架，且不止模型——还有 4 万多个开源数据集。

找模型的方法：已知名字直接搜；还没确定就用"任务类型"筛（文本生成/图像分类/语音识别……），再叠加语言、参数规模、运行框架、许可证逐步收窄。怎么把业务需求翻译成任务标签，是下一章的主题。

二、四种下载方式，选一个顺手的

以 Qwen/Qwen3-0.6B 为例：

# 1. 命令行（先装 pip install -U modelscope）
modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B --local_dir ./Qwen3-0.6B
# 只下单个文件（先验证下载是否正常的好习惯）
modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B README.md --local_dir ./Qwen3-0.6B

# 2. Python SDK
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen3-0.6B', local_dir='./Qwen3-0.6B')

网页：模型文件页点下载按钮，适合拿几个文件；
Git + LFS：git lfs install && git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen3-0.6B.git，适合已有 Git 工作习惯的人。

临时拿文件用网页，终端操作用命令行，Python 项目用 SDK。下载完成后打开使用示例，把模型路径换成本地目录，先跑通一次输入输出。

数据集同理：MsDataset.load() 支持指定子集（subset_name）、划分（split='train'）和版本（version）。下载前先"数据预览"翻几条——问题在哪列、答案在哪列、一条数据是文本还是对话，看清楚再写处理代码；做实验记下版本号，否则数据更新后无法复现。

三、没有 GPU：魔搭 Notebook 免费额度

资源	配置与额度	适合做什么
CPU 环境	8 核 / 32GB 内存，免费不限时长	下载、数据处理、调试代码
GPU 环境	NVIDIA A10 / 24GB 显存，36 小时免费时长	该显存规模的推理与小规模微调
持久化存储	100GB	代码、模型、数据、实验结果

三条新手必须知道的纪律：

要保留的文件放 /mnt/workspace——100GB 持久存储挂载在这里，其他路径的文件实例关闭即丢。开局先建目录：mkdir -p /mnt/workspace/{models,data,outputs}；
GPU 用完立刻停实例——关浏览器不等于停机，时长照扣；
长任务提前把进度写到持久盘，模型文件定期清理，du -sh /mnt/workspace 看余量。

四、FDE 视角：这是你给客户的"零成本验证环境"

售前 PoC：客户不肯给环境之前，Notebook 免费额度足够跑通数据可行性验证，A10 24GB 能覆盖 7B 级 LoRA 微调演示；
客户内网环境的沙盘推演：下载方式、目录规划、磁盘余量管理，就是将来驻场时在客户机器上做的事，先用免费环境练熟；
交付物预演：把 /mnt/workspace 的目录约定直接搬进交付文档（models/data/outputs 三分法），客户运维一眼能看懂。

本课自测

四种模型下载方式分别适合什么场景？
魔搭 Notebook 的免费 CPU 和 GPU 额度分别是什么？哪类活该用 CPU 环境干？
为什么必须把文件放在 /mnt/workspace？不开机后哪些东西会丢？
加载数据集时，subset_name、split、version 三个参数各控制什么？