开发者社区 > 云原生 > Serverless > 正文

使用函数计算FC计算部署ModelScope中RexUniNLU模型, 出现`错误?

使用函数计算FC计算部署ModelScope中RexUniNLU模型, 出现AttributeError: RexUniNLUPipeline: 'BertTokenizer' object has no attribute 'vocab'错误??
镜像版本: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu22.04-cuda11.8.0-py310-torch2.1.0-tf2.14.0-1.10.0
模型: damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base
模型版本: v1.2.1

展开
收起
真的很搞笑 2024-01-04 13:50:26 127 0
2 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 根据您提供的信息,我为您找到了以下解决方案:

    1. 检查模型依赖:请确保您的模型依赖已经正确安装。您可以使用以下命令检查模型依赖:
    pip list
    

    如果结果显示缺少某些依赖,您可以使用以下命令安装:

    pip install -r requirements.txt
    
    1. 更新模型:如果以上方法无法解决问题,您可以尝试更新模型。您可以使用以下命令更新模型:
    pip install --upgrade modelscope
    
    1. 重新部署模型:如果以上方法都无法解决问题,您可以尝试重新部署模型。您可以使用以下命令重新部署模型:
    modelscope deploy --model-name nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base --model-version v1.2.1
    

    希望以上解决方案能帮助您解决问题。

    2024-01-05 15:27:58
    赞同 展开评论 打赏
  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    这个错误是因为在RexUniNLUPipeline中,'BertTokenizer'对象没有'vocab'属性。这可能是因为在创建tokenizer时,参数设置不正确。请尝试使用以下代码创建tokenizer:

    from modelscope.pipelines import pipeline
    from modelscope.utils.constant import Tasks
    
    tokenizer = pipeline(Tasks.nlp_deberta_rex_uni_nlu, model='damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base')
    

    如果仍然出现问题,请检查模型版本是否与您的环境兼容。您可以尝试使用其他版本的模型,例如v1.2.0。

    2024-01-05 14:33:12
    赞同 展开评论 打赏

快速交付实现商业价值。

相关产品

  • 函数计算
  • 热门讨论

    热门文章

    相关电子书

    更多
    Hologres Serverless之路:揭秘弹性计算组 立即下载
    Serverless开发平台: 让研发效能再提升 立即下载
    Serverless 引领云上研发新范式 立即下载