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本文详细介绍了ModelScope平台的环境配置指南。ModelScope支持模型和数据集的获取、管理，并基于PyTorch、TensorFlow等框架进行模型训练和推理。推荐使用Python 3.8以上版本，部分语音模型需在Linux环境下运行。为简化配置，ModelScope提供了官方镜像，包括CPU和GPU版本，用户可直接使用镜像跳过复杂的安装步骤。镜像支持多种Python和深度学习框架版本
大模型技术发展面临知识更新慢、个性化不足、无法执行现实任务等局限。Function Calling技术通过外部工具调用赋予模型"手脚"，使其能获取实时数据、提供个性服务、处理复杂任务。MCP协议进一步扩展这一能力，采用客户端-服务器架构，支持本地(STDIO)和远程(SSE)两种模式，连接文件系统、数据库等资源。实践环节以Cherry Studio为例，演示了文件系统、MySQ
