ModelScope多模态地址预测报错怎么解决？
"第二次使用本地数据集微调,又需要将neg_sample=19改加neg_sample=1,才能跑通.跑完后,使用学习到新特征并且权重参数更新模型来进行预测,ModelScope多模态地址预测报错怎么解决？ : raise ValueError(f'Unsupported data type {type(data)}')
ValueError: Unsupported data type "
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"将.cache/modelscope/damo下的模型文件夹mgeo_geographic_textual_similarity_rerank_chinese_base拷贝到其他路径下，比如tmp_dir，删除tmp_dir/mgeo_geographic_textual_similarity_rerank_chinese_base/pytorch_model.bin，然后将训练后output下的pytorch_model.bin拷贝到tmp_dir/mgeo_geographic_textual_similarity_rerank_chinese_base/。
pipeline_ins = pipeline(task=task, model='/xxx/tmp_dir/mgeo_geographic_textual_similarity_rerank_chinese_base') 此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”"2024-06-28 19:58:47赞同 3 展开评论 打赏
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ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！欢迎加入技术交流群：微信公众号：魔搭ModelScope社区，钉钉群号：44837352
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