NER任务的pipepline调用出现错误
https://www.modelscope.cn/models/damo/nlp_raner_named-entity-recognition_chinese-base-cmeee/summary
在该模型中，采用作者提供的yaml配置文件进行训练，并调用训练后的配置模型进行测试
测试中，出现了如下的问题：
- 模型在pipeline的调用过程中，总是会调用到text-classification的功能，从而引发报错，报错信息如下：
KeyError: "SequenceLabelingPipeline: 'text-classification is not in the models registry group token-classification. Please make sure the correct version of ModelScope library is used.'"
在调用作者提供的接口模型中，通过调试追踪，并没有发现这个环节的调用，甚至可以说，调用链存在部分差异，这个差异的产生是来自训练的过程中，还是测试的环节？ - 如果不指定pipeline中的model，只指定任务类型为NER，执行也正常。环境配置中，modelscope=1.9.2，transformers=4.23.1
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根据您提供的信息，这个问题可能是由于在调用pipeline时，pipeline中包含了一个名为"text-classification"的功能，但实际上该功能并不存在于模型注册表中的token-classification组。这可能是因为在训练过程中，模型被错误地添加了这个功能，或者是因为您使用的ModelScope库版本与作者提供的yaml配置文件不兼容。
要解决这个问题，您可以尝试以下方法：
检查您的ModelScope库版本是否与作者提供的yaml配置文件兼容。如果不兼容，请尝试升级或降级ModelScope库的版本。
检查您的yaml配置文件，确保没有错误地添加了"text-classification"功能。如果有，请删除或注释掉这个功能。
如果问题仍然存在，您可以尝试在调用pipeline时显式指定任务类型为NER，而不是使用默认的任务类型。这样可以避免在pipeline中出现意外的功能调用。
2023-10-14 08:54:58赞同 展开评论 打赏
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