Dies kann systematisch durch den standardisierten Bereitstellungsprozess von UniPic gelöst werden:
- ökologische IsolierungErstellen einer eigenen Python 3.10.14 Umgebung mit conda
- Abhängigkeitssperre: durch
requirements.txtFeste Bibliotheksversion - Streckenmanagement: Einstellungen
PYTHONPATH=./Vermeidung von Modulimportkonflikten - Überprüfung der Hardware: Lauf
nvidia-smiBestätigen Sie die Übereinstimmung der CUDA-Version mit PyTorch - FehlerbehebungDie GitHub Issues-Seite bietet ein Repository mit Lösungen für häufige Fehler.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSkyworkUniPic: Ein Open-Source-Modell für einheitliche Bildverarbeitung und -erzeugungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welches sind die wichtigsten Schritte, um das Problem der Abhängigkeitskonflikte bei der lokalen Einführung multimodaler Modelle zu lösen?
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