通义千问：pipeline 任务支持visual_grounding功能吗？

根据您提供的错误信息和描述，问题的核心在于调用 pipeline('visual-grounding') 时出现了 KeyError: 'visual-grounding' 的错误。这表明在源码中，Tasks 模块未正确注册或支持 visual-grounding 任务，尽管官方文档声称该功能是支持的。

以下是针对问题的详细分析和解决方案：

1. 问题分析

• 错误原因
  错误信息显示，get_default_pipeline_info 函数尝试从 PIPELINES.modules[task] 中获取 visual-grounding 任务的相关信息，但未能找到对应的键值。这表明：

  • visual-grounding 任务可能未在 Tasks 模块中注册。
  • 或者，源码安装的版本与官方文档描述的功能不一致。

• 可能的原因

  1. 版本不匹配：您安装的 modelscope 源码版本可能较旧，尚未包含对 visual-grounding 任务的支持。
  2. 调用方式问题：即使功能存在，调用方式可能不符合当前代码实现的要求。
  3. 文档滞后：官方文档可能未及时更新，导致描述的功能与实际代码实现不一致。

2. 解决方案

步骤 1：确认源码版本

首先，检查您安装的 modelscope 源码版本是否为最新版本。可以通过以下命令查看：

git rev-parse HEAD

然后，对比 GitHub 仓库的最新提交记录，确保您的本地代码是最新的。如果版本较旧，请更新代码：

git pull origin master

步骤 2：验证任务注册

检查 Tasks 模块是否包含 visual-grounding 任务。打开文件 /workspace/modelscope/modelscope/pipelines/builder.py，查找 PIPELINES.modules 的定义部分，确认是否存在 visual-grounding 的注册信息。如果没有，说明该任务尚未被正式支持。

步骤 3：手动注册任务（可选）

如果确认 visual-grounding 功能已实现但未注册，可以尝试手动添加注册信息。例如，在 builder.py 文件中添加以下内容：

PIPELINES.modules['visual-grounding'] = {
    'default': 'your_model_name',  # 替换为实际模型名称
}

保存后重新运行代码。

步骤 4：检查依赖项

多模态任务通常依赖特定的模型和数据集。请确保以下条件满足： - 已正确安装所有依赖项（如 torch, transformers 等）。 - 下载并配置了支持 visual-grounding 的预训练模型。

步骤 5：参考官方示例

如果上述方法无效，建议参考官方文档中的示例代码，确保调用方式正确。例如：

from modelscope.pipelines import pipeline

visual_det = pipeline('visual-grounding', model='damo/cv_resnet50_visual-grounding')
result = visual_det(input='example_input')
print(result)

注意：model 参数需要替换为实际支持的模型名称。

3. 官方支持与反馈

如果以上方法仍无法解决问题，建议采取以下措施： 1. 提交 Issue
在 ModelScope GitHub 仓库 提交 Issue，详细描述问题并附上错误日志和代码片段。

1. 联系技术支持
   如果您使用的是阿里云相关服务，可以通过官方渠道联系技术支持团队，提供详细的错误信息和环境配置。

4. 重要提醒

• 版本一致性：确保本地代码版本与官方文档描述的功能一致。
• 依赖完整性：多模态任务通常依赖复杂的模型和数据集，请仔细检查所有依赖项是否正确安装。
• 文档滞后风险：官方文档可能存在滞后性，建议优先参考源码实现。

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决 visual-grounding 任务调用失败的问题。如果仍有疑问，请提供更多上下文信息以便进一步分析。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。