如果ModelScope训练后的模型没有提供开放式功能（即模型只能预测你在训练时定义的标签），且推理结果全是你自定义的标签，这通常意味着模型可能没有被正确训练或配置来识别其他标签。为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：
检查数据集：
确保你的训练数据集包含了足够多样化和广泛的标签，以便模型能够学习到这些标签。如果你的数据集只包含你自定义的标签，那么模型自然只会预测这些标签。
检查模型配置：
审查你的模型配置，确保它没有被限制为只能预测特定的标签集。检查模型的输出层是否配置了正确的神经元数量，以匹配你期望预测的标签数量。
调整训练参数：
有时，模型的训练参数（如学习率、批次大小、训练轮次等）可能需要调整以获得更好的性能。尝试调整这些参数，并观察是否对模型的开放式功能有所改善。
使用预训练模型：
如果可能的话，考虑使用预训练的模型作为基础，并在其上进行微调。预训练模型已经学习到了大量的通用特征，可能更容易适应新的标签集。
检查推理代码：
确保你的推理代码没有错误，并且正确地使用了训练好的模型。有时，推理代码可能存在问题，导致模型无法正确输出预测结果。
寻求帮助：
如果你尝试了以上步骤仍然无法解决问题，建议查阅ModelScope的官方文档或联系其技术支持团队寻求帮助。他们可能能够提供更具体的指导或解决方案。
需要注意的是，机器学习模型的性能受限于训练数据的多样性和质量，以及模型的结构和训练过程。因此，确保你的数据集具有足够的代表性，并且模型被正确配置和训练是非常重要的。