ModuleNotFoundError: No module named 'modelscope.pipelines'

时间: 2023-10-15 10:31:11 浏览: 1200
这个错误提示意味着你的代码中缺少了一个名为'modelscope'的模块,或者该模块中没有一个名为'pipelines'的子模块。 首先,你可以确认一下是否已经安装了'modelscope'模块。可以通过运行以下命令来检查: ``` pip list ``` 如果'modelscope'不在安装列表中,你可以使用以下命令来安装它: ``` pip install modelscope ``` 如果该模块已经安装,但在你的代码中仍然出现这个错误,那可能是因为模块的路径没有正确添加到 Python 的搜索路径中。你可以尝试在代码的开头添加以下代码,将模块的路径添加到搜索路径中: ```python import sys sys.path.append('/path/to/modelscope') ``` 请确保将'/path/to/modelscope'替换为'modelscope'模块所在的实际路径。 如果以上方法都没有解决问题,那可能是因为你的代码版本与模块版本不兼容。你可以尝试升级'modelscope'模块或与模块作者联系以获取更多帮助。
相关问题

ModuleNotFoundError: No module named 'pipelines'

这个错误可能是由于您使用的 Python 环境中缺少了 `pipelines` 模块导致的。您需要先安装 `pipelines` 模块,可以使用以下命令来安装: ``` pip install pipelines ``` 如果您已经安装了 `pipelines`,请确保它被正确地添加到了 Python 环境的路径中。

ModuleNotFoundError: No module named 'pipelines.document_stores'

根据提供的引用内容,解决"ModuleNotFoundError: No module named 'pipelines.document_stores'"问题的方法如下: 1. 重新安装pip: ```shell python3 -m pip uninstall pip curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py python get-pip.py ``` 2. 修复pip: ```shell python -m ensurepip python -m pip install --upgrade pip ``` 请注意,这些方法都是用于解决pip相关的问题。如果你的问题是关于"pipelines.document_stores"模块的,那么可能是你没有正确安装或导入该模块。请确保你已经正确安装了该模块,并在代码中正确导入它。
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import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

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