解决框架兼容性问题需采取以下措施：
1. 环境隔离：
– 使用conda创建独立环境（conda create -n fastdeploy python=3.8）
– 严格安装指定版本PaddlePaddle（paddlepaddle==0.0.0）
2. 后端控制：
– 通过环境变量显式声明启用后端：export ENABLE_ORT_BACKEND=ONexport ENABLE_PADDLE_BACKEND=ON
– 或代码中指定（model.set_backend('onnxruntime')）
3. 版本管理：
– 定期检查GitHub更新（FastDeploy更新频繁）
– 使用fastdeploy.__version__验证版本一致性
4. 依赖检查：
– 确保基础依赖完整（OpenCV/Numpy等）
– 推荐通过python -m pip install -r requirements.txt批量安装
本答案来源于文章《FastDeploy：快速部署AI模型的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何避免AI服务部署时出现框架兼容性问题？
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