ModelScope用推荐镜像环境然后更新numpy依赖遇到冲突怎么解决呢？

当使用推荐镜像环境更新numpy依赖时遇到冲突，可以尝试以下解决方法：

1. 检查版本兼容性：确保您使用的numpy版本与ModelScope的要求兼容。您可以查看ModelScope的文档或相关资源，了解其对numpy版本的要求。如果需要，尝试降级或升级numpy版本，以解决冲突。

2. 清除缓存：有时候，更新依赖项后可能会产生缓存问题。您可以尝试清除pip缓存，然后重新安装numpy。可以使用以下命令清除pip缓存：

   pip cache purge
   

3. 创建虚拟环境：为了避免与其他项目或库的依赖冲突，建议在单独的虚拟环境中安装和运行ModelScope。您可以使用virtualenv或conda等工具创建虚拟环境，并在其中安装所需的依赖项。

4. 更新其他依赖项：有时候，某个依赖项的更新可能会导致其他依赖项的冲突。您可以尝试逐个更新其他依赖项，并观察是否会出现冲突。如果有冲突，可以回滚到之前的版本或寻找替代方案。

5. 检查环境配置：确保您的环境配置正确无误。检查Python版本、操作系统和其他相关软件包的版本是否与ModelScope的要求相匹配。

当ModelScope使用推荐镜像环境并更新numpy依赖时遇到冲突，可以尝试以下方法解决：

1. 检查当前环境中的numpy版本是否与推荐镜像中的版本兼容。如果不兼容，可以尝试升级或降级numpy版本。可以使用以下命令查看当前numpy版本：

pip show numpy

1. 如果发现numpy版本不兼容，可以尝试在推荐镜像环境中安装指定版本的numpy。例如，如果推荐镜像中推荐的numpy版本为1.20.3，可以使用以下命令安装：

pip install numpy==1.20.3

1. 如果以上方法仍然无法解决问题，可以考虑创建一个新的虚拟环境，并在其中安装推荐镜像中的依赖。这样可以避免与其他已安装的库发生冲突。可以使用以下命令创建一个新的虚拟环境：

python -m venv myenv

然后激活虚拟环境：

• 对于Windows系统：

myenv\Scripts\activate

• 对于Linux或macOS系统：

source myenv/bin/activate

接下来，在新的虚拟环境中安装推荐镜像中的依赖：

pip install -r requirements.txt

其中，requirements.txt是推荐镜像中的依赖列表文件。

安装numpy之后pip install scipy==1.5 ，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”