フレームワークの互換性の問題を解決するには、以下の対策が必要である：
1.環境分離::
- conda (conda create -n fastdeploy python=3.8)
- 指定されたバージョンのPaddlePaddle (paddlepaddle==0.0.0)
2.バックエンド・コントロール::
- バックエンドを有効にするには、環境変数で明示的に宣言します：export ENABLE_ORT_BACKEND=ONexport ENABLE_PADDLE_BACKEND=ON
- またはコードで指定されている(model.set_backend('onnxruntime'))
3.バージョン管理::
- GitHubのアップデートを定期的にチェックする（FastDeployは頻繁にアップデートする）
- 利用するfastdeploy.__version__バージョン適合性の検証
4.依存関係のチェック::
- ベースとなる依存関係が完全であることを確認する（OpenCV/Numpyなど）。
- 採用を推奨python -m pip install -r requirements.txt一括インストール
この答えは記事から得たものである。FastDeploy：AIモデルを迅速に展開するためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIサービスを展開する際にフレームワークの互換性の問題を回避するには？
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