multi-modal-embedding注册问题

根据您提供的错误信息 KeyError: 'multi-modal-embedding is not in the pipelines registry group multi-modal-embedding. Please make sure the correct version of ModelScope library is used.'，这表明在打包或部署Pipeline工程时，系统未能正确识别 multi-modal-embedding 模型或其相关配置。以下是针对该问题的详细分析和解决步骤：

1. 问题原因分析

该错误通常由以下几种情况引起： - 模型未正确注册：multi-modal-embedding 模型可能未在当前使用的ModelScope库中注册，或者版本不匹配。 - 依赖库版本问题：使用的ModelScope库版本可能过旧或不兼容，导致无法加载指定的Pipeline。 - 配置文件错误：Pipeline配置文件中可能存在拼写错误或字段缺失，导致系统无法正确解析。

2. 解决方案

步骤 1：检查ModelScope库版本

确保您使用的是最新版本的ModelScope库。可以通过以下命令更新库：

pip install -U modelscope

如果已安装最新版本但仍报错，请尝试卸载后重新安装：

pip uninstall modelscope
pip install modelscope

步骤 2：验证模型是否支持

确认 multi-modal-embedding 模型是否已被ModelScope支持。您可以通过以下命令列出所有支持的Pipeline：

from modelscope.pipelines import pipeline
print(pipeline.list_available())

如果 multi-modal-embedding 不在列表中，说明该模型尚未被支持，您需要联系ModelScope团队或选择其他替代模型。

步骤 3：检查Pipeline配置

确保Pipeline配置文件中正确填写了模型名称和相关参数。例如，参考知识库中的BGE-M3模型配置，以下是一个正确的Pipeline配置示例：

{
  "model_name": "bge_m3_model",
  "model_path": "huggingface://BAAI/bge-m3",
  "task": "FEATURE_EXTRACTION",
  "algorithm": "BGE_M3",
  "settings": {
    "instance_count": "2"
  }
}

请检查您的配置文件是否符合类似格式，并确保 model_name 和 model_path 字段与实际模型一致。

步骤 4：调试Pipeline代码

如果您在代码中直接调用Pipeline，请确保代码逻辑无误。以下是一个标准的Pipeline调用示例：

from modelscope.pipelines import pipeline

# 初始化Pipeline
pipe = pipeline('feature-extraction', model='BAAI/bge-m3')

# 测试输入
result = pipe('测试文本')
print(result)

如果上述代码运行失败，请检查模型路径是否正确，以及是否需要额外的认证信息（如用户名和密码）。

步骤 5：联系技术支持

如果以上步骤均无法解决问题，建议联系阿里云技术支持团队，提供以下信息以便快速定位问题： - 错误日志的完整内容。 - 使用的ModelScope库版本。 - Pipeline配置文件或代码片段。

3. 重要提醒

• 确保专有网络连接地址：在配置Pipeline时，务必使用AI引擎的专有网络连接地址，避免因网络问题导致模型加载失败。
• 模型与Pipeline一致性：写入和查询Pipeline中指定的 inputFields 和 outputFields 必须与创建向量索引时的字段保持一致。

通过以上步骤，您应能够解决 multi-modal-embedding 模型未注册的问题。如果仍有疑问，请随时提供更多上下文信息以便进一步协助。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。