问题一：modelscope模型部署到PAI EAS上调试报错
根据这个文档来进行EAS模型部署的： https://www.modelscope.cn/docs/%E9%83%A8%E7%BD%B2EAS#EAS%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%89%8D%E6%8F%90%E6%9D%A1%E4%BB%B6
用 damo/nlp_structbert_sentiment-classification_chinese-ecommerce-base 这个测试模型，能够成功部署，而且在线调试也可以正常输出结果。
但是用 damo/multi-modal_team-vit-large-patch14_multi-modal-similarity 这个多模态模型部署后，在线调试报错： 400 Content-Type: text/html; charset=utf-8 Date: Wed, 26 Apr 2023 08:58:51 GMT Server: envoy Vary: Accept-Encoding X-Envoy-Upstream-Service-Time: 3 TypeError('byte indices must be integers or slices, not str')
输入是参考Modelscope的在线体验部分 （ https://modelscope.cn/models/damo/multi-modal_team-vit-large-patch14_multi-modal-similarity/summary）：一只熊猫
参考回答：
检查您的模型文件和代码是否正确上传到了 EAS 服务上，并且路径设置正确。您可以通过在 EAS 服务上执行 ls 命令来查看文件是否存在，并检查路径是否正确。
检查您在 EAS 服务上安装的 Python 环境和依赖项是否与您在本地运行代码时使用的环境和依赖项相同。如果存在不同，可能会导致模型无法加载或运行。您可以在 EAS 服务上执行 pip list 命令来查看已安装的 Python 包和版本，并与您在本地运行代码时的环境进行比较。
检查您在 EAS 服务上设置的模型加载代码是否正确。您可以在 EAS 服务上尝试手动加载模型，并检查是否存在加载模型时的错误。
检查您在 EAS 服务上设置的端口号是否正确，并且在本地代码中进行了正确的配置，以便可以与模型进行通信。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/503887?spm=a2c6h.14164896.0.0.6338508ePQwQ9m
问题二：使用ModelScope官方模型demo 运行时候报错 这个怎么解决啊？
使用ModelScope官方模型demo 运行时候报错 这个怎么解决啊？
参考回答：
根据你提供的错误信息，看起来是在使用 ModelScope 官方的模型 demo 时出现了问题，提示缺少 sentencepiece 库，导致无法初始化 tokenizer。
sentencepiece 是一种开源的自然语言处理库，用于训练和使用字级别或子词级别的文本分割模型。在 Transformers 库中，sentencepiece 通常被用来作为 tokenizer 的后端，用于将原始文本分割成 token。
为了解决这个问题，你需要安装 sentencepiece 库。你可以使用以下命令来安装 sentencepiece：
pip install sentencepiece 安装完成后，再次运行 ModelScope 的模型 demo，应该就可以成功初始化 tokenizer 了。
如果你已经安装了 sentencepiece 库，但仍然出现这个错误，可能是因为 Transformers 库的版本不兼容导致的。你可以尝试升级 Transformers 库到最新版本，或者降级到与 demo 中使用的版本相同的 Transformers 版本。
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问题三：小白，已经按照使用文档安装了anconda和本地环境，但是具体使用模型下载library时还是报错
我使用的anaconda navigator开启vscode，用终端运行了模型提供的代码 
pip install "modelscope[cv]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html 出现了以下报错 
求助各位大佬该如何解决，还有最后的模型加载和推理我该如何使用？是直接将代码复制到终端运行吗？他提供的input输入该怎么用，有否详细的教程可以参考？ 谢谢各位大佬
参考回答：
您好，如果您在使用阿里云计算机视觉时遇到了模型下载库的错误，可以尝试以下步骤：
- 检查您的网络连接是否正常。
- 确保您已经正确安装了Anaconda和本地环境。
- 检查您使用的pip命令是否正确。通常情况下，您需要使用pip命令安装特定的库或模型。例如，如果您需要下载某个模型，可以使用以下命令：
pip install model_name。
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问题四：我ModelScope在docker ubuntu20.04, python3.7环境下测试这个？
我ModelScope在docker ubuntu20.04, python3.7环境下测试这个卡证模型，mmcv报错，初步判断是安装的版本不对。后面用 最笨的方法，降低版本安装 ，ScrfdDetect: MMCV==1.4.0 is used but incompatible. Please install mmcv>=1.2.4, <=1.3.现在改了1.2.4版本的也不行，提示其它错误
参考回答：
你好我用python3.9和mmcv1.7.1是可以跑通的。你的py37是conda环境还是官方镜像呢，我这里目前不好复现。暂时没有脚本支持，我这里有个包可以做数据处理，也可以参考下～
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问题五：cpu部署报错 Torch not compiled with CUDA enabled
读光-表格结构识别-无线表格模型目前不支持纯cpu部署。 https://github.com/modelscope/modelscope/blob/master/modelscope/models/cv/table_recognition/lineless_table_process.py 该文件中包含tensor.cuda()，希望能优化后去掉该强制转化，使其支持cpu部署
参考回答：
读光-表格结构识别-无线表格模型目前不支持纯CPU部署，因为代码中包含了.cuda()函数，这个函数是将数据转移到GPU上进行计算的，如果没有GPU，则会出现错误。用户希望能优化后去掉这个强制转化，以便支持CPU部署。
针对这个问题，建议修改代码，将.cuda()函数改为.to(device)函数，其中device可以指定为CPU或GPU。这样代码就可以在CPU上运行了。同时，需要注意的是，这样修改后可能会导致模型的计算速度变慢，因为GPU通常比CPU更快。
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