modelscope - ERROR - File .cache/modelscope/datasets integrity check failed, expected sha256 signatu

最新推荐文章于 2025-06-04 19:20:27 发布
最新推荐文章于 2025-06-04 19:20:27 发布
阅读量512 收藏
点赞数 1
文章标签： linux python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/abccbatqw/article/details/144518577
版权

使用modelscope下载模型是报错:

modelscope - ERROR - File .cache/modelscope/datasets integrity check failed, expected sha256 signature is ..., the download may be incomplete, please try again

尝试降低版本

我安装1.19.0版本后正常了。

URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz: None
风口IT猪的成长录
08-11 1万+
TensorFlow调用Keras数据集出现错误问题描述解决方法 问题描述 Keras框架为我们提供了一些常用的内置数据集。比如，图像识别领域的手写识别MNIST数据集、文本分类领域的电影影评imdb数据集等等。 这些数据库可以用一条代码就可以调用： from keras.datasets import imdb from keras.datasets import reuters from tensorflow.python import keras (x_train, y_train), (x_tes
成功解决 Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz: None -- [Errno
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
11-23 7190
成功解决Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz: None -- [Errno 11001] getaddrinfo failed 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.n...
安装modelscope时报错ImportError: cannot import name ‘_datasets_server‘ from ‘datasets.utils‘
m0_67235149的博客
04-23 8816
datasets版本不匹配导致，执行。
ModelScope1.15下载模型时报错
MurphyStar的博客
07-04 3467
在ModelScope下载Meta-Llama-3-8B-Instruct模型时报错：1.15版本存在问题 #894 。参考github的issue，应该当前版本modelscope 1.15有bug，降级为1.14后，可正常下载模型。
modelscope基本操作
potato123232的博客
04-17 763
modelscope是第三方人工智能模型和数据集的社区。
NoSuchAlgorithmException HmacPBESHA256
Android小码家
12-25 777
HmacPBESHA256 加密算法仅支持Android12以后的版本。：使用Java17生成签名文件，使用java11环境打包报错。
使用modelscope模型出现TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘allowed_methods‘错误
j_starry的博客
02-17 1908
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'allowed_methods'错误的解决方法
modelscope库下载后，依赖反复报错的问题解决
weixin_43069626的博客
07-12 1542
的推荐方法解决，一步步在虚拟环境上安装python、torch、modelscope，基本上可以实现pipeline的使用。第二个问题，只需将所调用的模型要用的库pip下来就可以。需要关注是否与已安装的库发生冲突，或者是否已经存在而版本号冲突。1、modelscope安装错误，包括依赖包版本冲突；2、具体模型的调用所需的库缺失，模型无法导入；针对第一个问题，最终还是用。博主成功用了表格识别模型。
Python实验数据集：垃圾邮件数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase）。请从spambase.csv读入数据。 数据集基本信息如下：样
热门推荐
missionnn的博客
12-12 2万+
实验数据集：垃圾邮件数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase）。请从spambase.csv读入数据。 数据集基本信息如下：样本数: 4601,特征数量: 57, 类别：1为垃圾邮件，0为非垃圾邮件。 将样本集划分为70%的训练集，30%作为测试集。分别完成以下内容。 决策树 （1）分别取节点分裂标准为“gini”或“entropy”，分别建立决策树模型，计算训练误差和测试误差；画出对应的决策树。 （2）设置树高，由3到30，分别建模，计算训
##用R分析白葡萄酒（数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality）
weixin_48092025的博客
10-24 2963
##用R分析白葡萄酒 数据：葡萄酒http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality 用R分析白葡萄酒： w=read.csv(‘winequality-white.csv’,header=T) #读入数据 head(w) #看前几行数据 w[,12]=factor(w[,12]) #因子化 summary(w) #看数据的总结（分位数、均值、中位数） names(w)#共有4898个观测，12个变量 [1] “fixed.acidity”
ConnectionError: Couldn‘t reach https://raw.githubuserc//huggingface/datasets/1.15.1/datasets/squad/
qq_38178543的博客
01-08 3400
出错的地方 data_args.dataset_name = 'squad' raw_datasets = load_dataset(`data_args.dataset_name`) 报错： ConnectionError: Couldn‘t reach https://raw.githubuserc//huggingface/datasets/1.15.1/datasets/squad/squad.py 解决方案 把文件直接下载到本地 下载地址 https://codeload.github.co
获取modelscope模型文件下载链接
m0_74966545的博客
10-27 840
获取modelscope模型仓库中单个文件下载直连。
GLM-4-9B大模型本地部署教程（GLM4部署报错解决）
m0_64475458的博客
05-21 465
GLM-4-9B大模型本地部署教程（GLM4） 由于transformer版本更新，按照原版教程下载GLM4权重会出现错误：too many values to unpack (expected 2)，希望这个教程可以帮助大家解决GLM4部署报错问题。欢迎大家提问，如果觉得不错的话，可以点点赞，收藏下。
DeepSeek模型量化
fenfenfen520a的博客
02-17 386
技术背景 大语言模型（Large Language Model，LLM），可以通过量化（Quantization）操作来节约内存/显存的使用，并且降低了通讯开销，进而达到加速模型推理的效果。常见的就是把Float16的浮点数，转换成低精度的整数，例如Int4整数。最极限的情况下，可以把参数转化成二值
魔塔模型下载modelscope包报错
qq_43755954的博客
11-18 1093
使用魔塔中的模型时，
modelscope下载模型时的路径解释和设置
weixin_51420317的博客
03-16 2097
Llamafactory默认会根据你选择的模型名称，从huggingface中现下载模型，这个过程需要外网，所以一般会下载失败，不建议这种方式。如果不小心未设置cache_dir，而直接安装了模型，可以通过modelscope库（一个python库）自带的命令将已经安装的文件删除。进入魔塔社区首页后，直接搜索需要下载的模型，此处以deepseek-r1-distill-Qwen-1.5B为例。路径下，这不方便访问。点进该模型后，选择‘模型文件’，再点击下载模型。会出现几种安装方式，此处选择SDK安装。
18 关于 npm 安装依赖的时候 “integrity checksum failed when using sha512“
970655147的专栏
03-25 5571
安装 lowcode-platform/demo-general 的依赖的时候 出现一个报错如下这个问题 情况还有点特别, 当时是在 我本地机器 能够正常的 安装依赖, 但是在同事的机器上面 安装不成功其中曲折较多, 这里只提及 最直接的定位问题的流程报错信息如下。
【Linux】Linux 环境变量
最新发布
Antonio915的博客
06-04 1010
每个程序都会收到一张环境表，环境表是一个字符指针数组，每个指针指向一个以’\0’结尾的环境字符串。
rm -rf dataset/labels.cache rm -rf dataset/train.cache在哪
04-04
<think>好的，我现在需要解决用户关于YOLOv5训练时遇到的缓存文件问题。用户想知道删除缓存文件后如何重新生成它们的位置或方法。首先，我要回忆一下YOLOv5的缓存机制。根据之前的引用资料，缓存文件如train.cache和labels.cache通常在数据加载过程中自动生成，用于加速训练。当用户删除这些文件后，可能需要重新运行训练命令来触发重新生成。 接下来，我需要确认这些缓存文件的位置。根据引用[1]和[2]，YOLOv5的数据集路径结构非常严格，缓存文件通常存储在数据集目录的labels文件夹下，或者在数据集根目录中。例如，如果数据集路径是./datasets/seaship/images/train/，对应的labels可能在./datasets/seaship/labels/train/，而缓存文件可能在这里生成。 然后，生成缓存的方法应该是重新运行训练命令，因为在训练开始时，YOLOv5会检查缓存是否存在，如果不存在就会重新生成。用户可能需要确保数据集路径正确，文件夹名称如images和labels是否严格按照小写命名，避免因路径错误导致缓存无法生成。此外，检查dataloaders.py或datasets.py中的路径配置是否正确，如引用[1]提到的需要修改文件夹名称匹配。 还需要提醒用户注意权限问题，确保程序有写入权限到目标目录。如果用户手动删除了缓存但训练时没有重新生成，可能是路径配置错误或者数据格式问题，比如标签文件缺失或格式不正确。这时候需要检查标签文件是否存在，内容是否符合YOLO格式（每个图像对应的.txt文件，内容为类别和归一化坐标）。 总结步骤应该是：1. 确认数据集结构正确；2. 运行训练命令自动生成缓存；3. 检查生成路径是否正确；4. 处理可能的错误如路径名称大小写、标签文件问题。同时引用相关的参考资料，如引用[2]提到的文件夹名称大小写问题，和引用[3]中提到的修改datasets.py的方法，但建议优先调整文件夹结构而非修改源码。</think>### 如何定位或生成YOLOv5训练所需的缓存文件（train.cache/labels.cache） #### 1. **缓存文件的作用与生成机制** YOLOv5在首次加载数据集时，会自动生成`.cache`文件（如`train.cache`、`labels.cache`），用于存储数据预处理结果以加速后续训练[^2][^3]。这些文件通常存储在以下位置： - **默认路径**：数据集目录下的`labels`子目录（例如`./datasets/seaship/labels/train.cache`） - **特殊情况**：若标签路径配置异常，可能在项目根目录生成临时文件 #### 2. **手动重新生成缓存的方法** - **步骤1**：删除现有缓存文件 ```bash rm ./datasets/your_dataset/labels/*.cache ``` - **步骤2**：重新运行训练命令 ```bash python train.py --data your_dataset.yaml --weights yolov5s.pt ``` 系统会自动重新解析数据集并生成新缓存文件[^1] #### 3. **路径配置注意事项** - **文件夹命名必须全小写**：`images`和`labels`目录名称必须严格匹配（避免使用`Images`或`Labels`等变体） - **路径映射关系**：`dataloaders.py`中默认通过路径替换规则定位标签文件： ```python # yolov5/utils/dataloaders.py label_dir = img_path.replace("images", "labels", 1) # 关键路径映射逻辑 ``` - **自定义路径**：若需修改默认路径，需同步修改源码中的字符串替换逻辑 #### 4. **常见问题排查** | 现象 | 解决方案 | |---|---| | 缓存文件未生成 | 检查数据集路径是否包含空格/特殊字符 | | 生成空缓存文件 | 验证标签文件是否存在且格式正确（.txt） | | 权限错误 | 确保对目标目录有写入权限（Linux/Mac使用`chmod`）| #### 5. **扩展建议** - 使用`--cache disk/ram`参数控制缓存方式（磁盘缓存或内存缓存） - 对于大规模数据集，建议保留缓存文件以节省预处理时间 - 调试时可通过`--verbose`参数观察数据加载过程
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值