您好，麻烦看一下读光-ocr检测模型的报错～ 今天更新了modelscope版本后，运行报错

检查更新内容：

查看ModelScope是否有更新日志或发布说明，以了解最新版本中有哪些更改，特别是是否有任何与OCR模型相关的更改。
依赖性检查：

确保更新后所有依赖库仍然是兼容的版本。有时更新会导致依赖库版本不匹配，从而引发错误。
API变更：

检查ModelScope的API是否有变化，包括请求的URL、请求参数、认证方式等。API的变化可能会导致之前的代码无法正常工作。
错误信息：

请仔细阅读错误信息。错误信息通常会指出导致问题的原因，例如“函数未找到”、“参数错误”、“权限不足”等。
重现问题：

尝试重新运行您的代码，以确保报错是持续发生的，而不是偶然的一次性问题。
回退版本：

如果您确定是ModelScope的更新导致了问题，并且您急需运行您的代码，您可以考虑暂时回退到之前的版本，如果可能的话。
寻求帮助：

如果问题依然无法解决，您可以联系ModelScope的技术支持。在联系技术支持时，请提供详细的错误信息和您尝试过的排查步骤。
查看社区反馈：

查看ModelScope的用户论坛或社区，看看是否有其他用户遇到了类似的问题，并了解他们是如何解决的。

检查您的代码和环境是否与最新版本的 ModelScope 兼容。您可以在 ModelScope 的官方文档中查看最新版本的兼容性信息，并根据需要更新您的代码和环境。

尝试回退到旧版本的 ModelScope，以查看是否可以解决问题。您可以使用以下命令安装特定版本的 ModelScope：

Copy
pip install modelscope==
```

请将 <version> 替换为您需要安装的 ModelScope 版本号。

如果您使用的是预训练模型，请确保您下载了正确的模型权重文件，并将其加载到模型中。您可以在 Hugging Face 的模型仓库中下载模型权重文件，然后使用以下代码加载模型：

Copy
from transformers import AutoModelForTokenClassification, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your_tokenizer_name")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("your_model_name")

参考了modelscope的最新版本的code，dbnet的调用有变化～，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”