# modelscope-manage **Repository Path**: web/modelscope-manage ## Basic Information - **Project Name**: modelscope-manage - **Description**: 魔塔模型管理下载工具 - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-08-26 - **Last Updated**: 2026-08-29 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 🐉 魔塔模型下载器

高速多线程 ModelScope AI 模型下载器
便携 EXE · 分段并行下载 · 自动断点续传 · iOS 风格 UI
⭐ 本项目 Gitee 仓库

--- ## ✨ 功能特性 | | | |---|---| | 🚀 **多线程加速** | 分段并行下载，速度提升 **3-8 倍** | | ⏸️ **暂停 / 恢复** | 随时暂停，精确续传 | | 🔄 **重启自动恢复** | 关闭后重新打开，进度自动保留 | | 📋 **批量管理** | 添加数十个模型，一键开始 / 暂停 / 全部删除 | | 🔍 **文件浏览器** | 浏览模型仓库，选择单个文件下载 | | 🎛️ **实时调控** | 线程数 / 并发数下拉菜单，即时生效 | | 📊 **实时统计** | 实时速度、进度百分比、单文件 ETA + 全局速度 | | ✅ **SHA-256 校验** | 下载完成后自动完整性校验 | | 🎯 **便携零安装** | 单文件夹，复制到任意 Windows 电脑即可运行 | | 🔐 **私有模型** | 支持 ModelScope API Token | | 🍎 **iOS 风格暗色 UI** | 简洁的 `customtkinter` 界面 | | 🦙 **llama.cpp 启动器** | 集成 llama-server 一键启动 WebUI 服务 | | 🔍 **硬件智能检测** | 自动检测 CPU/GPU/内存，推荐最佳 llama.cpp 版本 | | 📊 **模型自动扫描** | 扫描目录中所有 GGUF/GGML 模型文件 | | ⚙️ **自定义参数** | 支持任意 llama-server 参数组合 | | 📋 **硬件报告复制** | 一键复制完整硬件检测报告 | ## 🖥️ 系统要求 - **操作系统**：Windows 7 / 8 / 10 / 11（64 位） - **磁盘空间**：约 50 MB 应用 + 模型存储空间 - **网络**：互联网连接 ## 📥 安装方式 ### 方式一：下载预编译版本（推荐） 1. 前往 [**Gitee Releases**](https://gitee.com/web/modelscope-manage/releases) 2. 下载 `魔塔模型下载器.exe` 3. 双击 `魔塔模型下载器.exe` 运行 ### 方式二：从源码运行需要 **Python 3.8+**。 ```bash git clone https://gitee.com/web/modelscope-manage.git cd modelscope-manage pip install -r requirements.txt python main.py ``` ### 方式三：自行打包 EXE ```bash pip install -r requirements.txt pyinstaller build.bat # 输出：dist\魔塔模型下载器\（复制整个文件夹） ``` ## 🎯 快速上手 **1.** 访问 [ModelScope](https://modelscope.cn) 找到想要的模型。 **2.** 点击 **＋新建任务**，粘贴链接或模型 ID： ``` https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-7B Qwen/Qwen2.5-7B ``` **3.** 在浏览器中选择文件，设置保存路径，点击 **⬇ 开始下载**。 **4.** 通过批量工具栏管理任务： | 按钮 | 功能 | |------|------| | ▶ 全部开始 / ⏸ 全部暂停 | 切换——下载中时全部暂停，空闲时全部开始 | | ✕ 全部删除 | 清空所有已完成 / 等待中 / 已暂停的任务 | ## ⚙️ 设置（顶部工具栏） | 设置项 | 默认值 | 范围 | 说明 | |--------|--------|------|------| | 线程 | 4 | 1-16 | 大文件的并行分段数 | | 并发 | 3 | 1-8 | 同时下载的文件数 | | Token | （可选） | — | 私有模型所需的 ModelScope API Token | > 下载进行中 Token 会被**锁定**以防冲突。 ## 🦙 llama.cpp 启动器内置 llama.cpp 启动器，可在下载模型后直接加载运行，无需切换工具。 ### 硬件检测与推荐点击 llama-server 路径右侧的 **🔍 检测硬件** 按钮，自动检测： | 检测项 | 内容 | |--------|------| | CPU | 型号、核心数、线程数 | | 内存 | 总容量 | | GPU | 显卡型号、显存、CUDA 可用性 | 根据硬件智能推荐： | 硬件条件 | 推荐版本 | 最大模型规模 | |----------|----------|-------------| | NVIDIA ≥24GB 显存 | CUDA 版 | 70B (Q4_K_M) | | NVIDIA ≥16GB 显存 | CUDA 版 | 34B (Q4_K_M) | | NVIDIA ≥12GB 显存 | CUDA 版 | 13B (Q4_K_M) | | NVIDIA ≥8GB 显存 | CUDA 版 | 7B (Q4_K_S) | | NVIDIA ≥4GB 显存 | CUDA 版 | 3B (Q4_K_S) | | 内存 ≥64GB（无 GPU） | CPU-only | 13B (Q4_K_S) | | 内存 ≥32GB（无 GPU） | CPU-only | 7B (Q4_K_S) | | 内存 ≥16GB（无 GPU） | CPU-only | 3B (Q4_K_S) | ### 参数配置 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | ctx-size | 上下文长度（512 的倍数） | 4096 | | batch-size | 批大小 | 2048 | | ubatch-size | 微批大小 | 512 | | ngl | GPU 层数（CPU 版设 0） | 0 | | threads | CPU 线程数 | 4 | | temp | 温度（随机性） | 0.8 | | top-p | Top-P 采样 | 0.95 | | repeat-penalty | 重复惩罚 | 1.1 | | port | 服务端口 | 8080 | | host | 监听地址 | 127.0.0.1 | | 自定义参数 | 任意 llama-server 参数 | — | > 点击 **一键应用** 可将硬件推荐参数填充到界面。 ### 模型扫描在模型目录栏选择路径后，点击 **🔄 刷新模型** 自动扫描目录中所有 `.gguf` / `.ggml` 文件，下拉选择即可加载。 ### 注意事项 - `--ngl` 设为 `0` 时自动跳过该参数（纯 CPU 推理） - 上下文长度需为 `512` 的倍数，否则会被截断 - GPU 版 llama-server 不支持 `--cors`，需要时请在自定义参数中添加 ## 🏗️ 项目结构 ``` modelscope-downloader/ ├── main.py # 主界面（customtkinter，iOS 风格暗色 UI） ├── download_engine.py # 多线程下载引擎 + 速度监控 ├── modelscope_api.py # ModelScope Hub API 客户端 ├── llama_cpp_launcher.py # llama.cpp 启动器 + 硬件检测 ├── build.spec # PyInstaller 打包配置 ├── build.bat # 一键 Windows 打包脚本 ├── generate_icon.py # 图标生成器（零依赖） ├── requirements.txt # Python 依赖 ├── CHANGELOG.md # 更新日志 ├── LICENSE # MIT 许可证 └── README.md # ← 当前文件 ``` ## 🔧 架构 ``` ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ main.py (主界面) │ │ customtkinter · iOS 暗色 UI │ ├───────────────────┬──────────┬───────────────┤ │ download_engine │modelscope│llama_cpp_ │ │ 下载引擎 │ _api │ launcher │ │ │ API 客户端│ 启动器 │ │ · 分段下载 │ │ │ │ · HTTP Range │· 文件列表│· 硬件检测 │ │ · 暂停/恢复 │· URL 解析│· 参数配置 │ │ · 速度监控 │· 模型 ID │· 模型扫描 │ │ · SHA-256 校验 │ 解析 │· 进程管理 │ │ · 队列持久化 │· Token │· 智能推荐 │ │ · 批量操作 │ 认证 │· 报告复制 │ └───────────────────┴──────────┴───────────────┘ ``` --- ## 🔗 项目信息 - **本项目地址**：[https://gitee.com/web/modelscope-manage](https://gitee.com/web/modelscope-manage) - **改自项目**：[https://github.com/pcy/modelscope-downloader](https://github.com/pcy/modelscope-downloader) ## ❓ 常见问题 **Q: 为什么有些任务显示"⏳ 等待中"但不开始？** A: 达到了并发任务上限。请在工具栏中调高 **并发** 数量。 **Q: 支持 Linux / macOS 吗？** A: 界面（`customtkinter`）跨平台——可通过 Python 源码运行。预编译 EXE 仅支持 Windows。 **Q: 如何更新软件？** A: 从 [Gitee Releases](https://gitee.com/web/modelscope-manage/releases) 下载最新 `.exe` 版本并替换文件夹。`config.json` 和 `queue.json` 在应用目录中，升级前请备份。 **Q: llama-server 报 "invalid argument" 错误怎么办？** A: 不同版本的 llama.cpp 参数名有差异： - 新版用 `--threads` 替代 `--n-threads` - 新版 GPU 版用 `--ngl`，CPU 版不需要此参数 - `--cors` 在某些版本中不支持，可在自定义参数中添加 - 建议使用硬件检测功能自动推荐兼容的参数组合 **Q: 请求超过上下文限制怎么办？** A: 将 `ctx-size` 设为 `512` 的倍数（如 `8192`、`16384`）。模型原生上下文通常为 `4096`，超过后效果会下降。 **Q: 硬件检测准吗？** A: 通过 Windows `wmic` 命令检测，基本准确。NVIDIA GPU 通过 `nvidia-smi` 检测 CUDA 显存。建议作为参考，实际使用请以 GPU-Z 等工具为准。 ---