建议直接联系 ModelScope 平台的支持团队或开发者，以获取关于安装和使用 MaaS-lib 的详细指导和支持。他...
1、本地开发环境安装 如果您需要在本地运行模型,需要进行相应的环境安装准备,包括: 安装python环境。支持python3,不支持python2,建议3.7版本及以上。使用Anaconda进行安装。安装深度学习框架。ModelScope Library目前支持Tensorflow,Pytorch两大深度学习框架进行模型训练、推理。您可根据模型所需的框架选择适合的框架进行安装。
如果只需要ModelScope模型和数据集访问等基础能力,可以只安装ModelScope的核心框架: 代码语言:javascript 复制 pip3 install modelscope 但如果需要进一步具体使用ModelScope平台上承载的,包括多模态,NLP,CV,语音等不同领域的模型,来进行模型推理以及模型训练、微调等能力,则需要安装各个领域上不同的依赖。例如: 如仅需...
sed-i's/local_files_only:Optional\[bool\]=False,/local_files_only:Optional\[bool\]=True,/'/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/modelscope/hub/file_download.py # 修改后是Truecat/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/modelscope/hub/file_download.py|grep"local_files_only: Optional\[boo...
/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/modelscope/pipelines/cv/skin_retouching_pipeline.py in __init__(self, model, device) 54 ---> 55 self.generator = UNet(3, 3).to(device) 56 self.generator.load_state_dict( /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py in to...
docker环境中使用pip安装modelscope在某些服务器会出现cannot import name '_datasets_server' from 'datasets.utils' (/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/datasets/utils/__init__.py)错误 · Issue #841 · modelscope/modelscope
3.安装tensorflow ,版本需要1.15.5 tensorflow==1.15.5 -f modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com 3.运行报错,缺少nccl conda install nccl 配置环境 临时export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/root/miniconda3/envs/38/lib"vi ~/miniconda3/envs/38/etc/conda/activate.d/env_vars.sh export ...
4. 安装DashVector、DashText、ModelScope的SDK pip install dashvector pip install dashtext pip install modelscope 由于安装ModelScope SDK需要一些依赖,继续安装,安装的时间有点长,请耐心等待~~~ pip install decord pip install torch torchvision opencv-python timm librosa fairseq transformers unicodedata2 zhcon...
Windows10安装modelscope后import这个模块报错:OSError: [WinError 1] 函数不正确。: 'D:\Anaconda\envs\MDS\lib\site-packages\modelscope\utils\ast_utils.py' 在Windows 10上安装ModelScope并尝试导入模块时,如果遇到“OSError: [WinError 1] 函数不正确”这样的错误,可能是由于文件权限问题或Python解释器无法...
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True' def my_function(img_path): image_face_fusion = pipeline(Tasks.image_face_fusion, model='damo/cv_unet-image-face-fusion_damo') template_path = img_path filename = os.path.splitext(os.path.basename(img_path))[0] ...