问题：如何在Cherry Studio中加载并运行本地模型？

Question

**问题：如何在Cherry Studio中加载并运行本地模型？** Cherry Studio 是一款新兴的人工智能开发平台，支持多种模型部署方式。然而，许多开发者在尝试加载并运行本地模型时遇到困难。常见的问题包括模型格式不兼容、路径配置错误、依赖库缺失或运行环境不匹配等。你可能会遇到“Model not found”或“Unsupported model format”等错误提示。为了解决这些问题，开发者需要明确Cherry Studio支持的模型格式（如ONNX、TensorFlow、PyTorch等），正确配置模型路径，并确保运行环境与模型依赖一致。本文将详细讲解如何在Cherry Studio中正确加载并运行本地模型，帮助开发者快速部署自己的AI模型。

Answer 1

如何在Cherry Studio中加载并运行本地模型？

1. 确认模型格式兼容性

Cherry Studio支持多种模型格式，包括但不限于：

• ONNX（Open Neural Network Exchange）
• TensorFlow SavedModel
• PyTorch模型（.pt或.pth）
• TFLite（用于移动端部署）

在加载模型前，务必确认模型格式是否被Cherry Studio官方文档支持。若使用自定义模型，建议先转换为ONNX格式以提升平台兼容性。

2. 模型路径配置与加载方式

Cherry Studio通常通过图形界面或配置文件指定模型路径。常见路径配置错误包括：

错误类型	原因	解决方案
Model not found	路径拼写错误或文件未上传	检查路径是否为绝对路径，或确认文件已上传至工作目录
File permission denied	文件权限不足	使用chmod修改文件权限，如chmod 644 model.onnx

3. 环境依赖与版本匹配

模型加载失败也可能与运行时环境有关。建议使用虚拟环境管理依赖：

conda create -n cherry_env python=3.9
conda activate cherry_env
pip install torch tensorflow onnxruntime

确保模型训练与推理环境版本一致，例如PyTorch模型应在相同版本下加载。

4. 使用Cherry Studio API进行模型加载（进阶）

对于高级用户，可通过Cherry Studio提供的SDK或REST API加载模型：

import cherry_studio as cs

# 初始化模型服务
model_service = cs.ModelService()

# 加载本地ONNX模型
model_service.load_model(model_path="models/my_model.onnx", model_format="onnx")

# 启动推理服务
model_service.start_server(port=8080)

5. 常见问题排查流程图

graph TD A[开始] --> B{模型路径是否正确?} B -->|否| C[检查路径拼写与文件是否存在] B -->|是| D{模型格式是否支持?} D -->|否| E[转换为ONNX或使用支持格式] D -->|是| F{依赖库是否安装?} F -->|否| G[安装对应库如onnxruntime] F -->|是| H[运行模型] H --> I[成功]