机器学习PAI全部执行成功了，不过最后的结果是这个，怎么都是null，这个结果正常吗？还有看日志每次执行都会下载大量依赖包，下载几十分钟，能否不每次都重新下载依赖。
result.txt内容如下:
https://tian-yi-feng-test.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/my-test/strawberry/5.jpg,{“detection_boxes”: null, “detection_scores”: null, “detection_classes”: null, “img_metas”: {“filename”: null, “ori_img_shape”: [1200, 900, 3], “img_shape”: [320, 240, 3], “scale_factor”: [0.2666666805744171, 0.2666666805744171, 0.2666666805744171, 0.2666666805744171], “pad”: 0.0, “img_norm_cfg”: {“mean”: [123.67500305175781, 116.27999877929688, 103.52999877929688], “std”: [58.39500045776367, 57.119998931884766, 57.375], “to_rgb”: true}}, “ori_img_shape”: [1200, 900]}
机器学习PAI全部执行成功了，不过最后的结果是这个，怎么都是null，这个结果正常吗？还有看日志每次[阿里云机器学习PAI]
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检查数据和特征：确保输入数据和特征在执行任务时是正确的。验证数据的完整性、格式和内容是否符合预期，并确保特征工程步骤正确处理了数据。
检查模型和参数：确认模型和参数设置是否正确。检查是否有任何错误的模型选择、参数设置或超参数调优。
检查代码逻辑：仔细审查代码逻辑，确保计算和结果生成的过程正确无误。检查是否有任何遗漏的数据处理步骤、错误的计算逻辑或缺失的结果生成步骤。
日志和错误消息：查看日志和错误消息，以了解任务执行过程中是否有任何异常或警告信息。这些信息可能会提供关于问题所在的线索。
关于您提到的依赖包下载的问题，每次都重新下载依赖包可能会导致不必要的时间消耗。您可以考虑以下几种方法来避免每次重新下载依赖包：
本地缓存：在首次下载依赖包时，将其缓存在本地，并在后续任务执行时从本地缓存加载依赖包，而不是重新下载。这可以节省下载时间并提高执行效率。
依赖包管理：使用合适的依赖包管理工具，例如pip（Python）、npm（Node.js）或maven（Java），可以更好地管理和控制依赖包的版本和下载行为。确保在每个任务执行之前检查依赖包的版本，并只在需要时下载更新。
定制镜像：如果您使用容器化技术（如Docker），可以创建一个定制的镜像，将依赖包预先安装到镜像中。这样，在每次任务执行时，不需要重新下载依赖包。
麻烦帮忙看下 easyCV算法的运行结果是否正常，日志在：https://pai.console.aliyun.com/?mode=noSidebar®ionId=cn-shanghai&workspaceId=342739#/dlc/jobs/dlc1vj8jr86qzbc4?Token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE2OTA3ODAzMzQsImlhdCI6MTY5MDE3NTUzNCwidXNlcl9pZCI6IjEzNjk0NjU1OTI0MDI3MzciLCJ0YXJnZXRfaWQiOiJkbGMxdmo4anI4NnF6YmM0IiwidGFyZ2V0X3R5cGUiOiJqb2IifQ.KGd6JQwJlHbzIRqxPhR7weE_dxxyrFdMmg2ReIfcCKM，此回答整理自钉群“机器学习PAI交流群(答疑@值班)”