Isso pode ser resolvido sistematicamente por meio do processo de implantação padronizado fornecido pela UniPic:
- isolamento ambientalCriação de um ambiente Python 3.10.14 dedicado com o conda
- bloqueio de dependência: através de
requirements.txtVersão corrigida da biblioteca - gerenciamento de rotas: Configurações
PYTHONPATH=./Evitando conflitos de importação de módulos - Verificação de hardware: Executar
nvidia-smiConfirme se a versão CUDA corresponde ao PyTorch - resolução de falhasA página de problemas do GitHub fornece um repositório de soluções para erros comuns.
Essa resposta foi extraída do artigoSkyworkUniPic: um modelo de código aberto para compreensão e geração de imagens de processamento unificadoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são as principais etapas para melhorar o problema dos conflitos de dependência na implantação local de modelos multimodais?
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