ModelScope中，这个cv的依赖冲突，该如何解决呢？

对于 cv 依赖冲突，可以通过以下几个方法解决：

1. 清除不需要的旧版本 cv 依赖并更新版本；
2. 更改项目中的 python 版本；
3. 卸载旧版本 cv 并重新安装新版 cv；
4. 如果有其他第三方插件，请检查其版本，并确定是否存在冲突；
5. 删除多余的任务实例；
6. 联系模型作者寻求解决方案。

针对您的问题，以下是一些可能的解决方案：

问题一：解决ModelScope中的依赖冲突

1. 确认依赖冲突：首先，您需要确定是否存在依赖冲突。检查您在安装"modelscope[cv]"时是否同时安装了其他与该库存在冲突的库。
2. 升级PIP：使用过时的PIP版本可能会导致依赖冲突。尝试升级PIP到最新版本，并再次尝试安装"modelscope[cv]"。
3. 使用虚拟环境：使用虚拟环境可以避免库之间的依赖冲突。创建一个新的虚拟环境，并在其中安装"modelscope[cv]"。
4. 检查网络：如果您的网络不稳定，可能会导致下载安装包时出现问题，从而产生依赖冲突。确保您的网络连接稳定，并重试安装。
5. 查看ModelScope官方文档：ModelScope官方文档可能提供了有关解决依赖冲突的指导。请查看文档或社区支持以获取更多帮助。

问题二：关于执行PIP install modelscope后报错的问题

1. 确认安装成功：首先，确认"modelscope"是否成功安装。尝试在命令行中输入"pip show modelscope"来检查是否已安装该库。
2. 检查网络：与问题一相同，如果您的网络不稳定，可能会导致安装失败。确保网络连接稳定并重试安装。
3. 确认Python版本：检查您正在使用的Python版本是否与"modelscope"的要求相匹配。根据官方文档或库的说明，确保您的Python版本符合要求。
4. 查看错误日志：如果仍然报错，请查看错误日志以获取更多关于错误的信息。错误日志通常会提供有关失败原因的详细信息，从而帮助您解决问题。

您先装一下torch，torchvision,torchaudio再装modelscope试一下。
如果不用tensorflow模型的话，先不装tensorflow——此回答整理自钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①