使用esm_msa1_t12_100M_UR50S蛋白质语言模型进行零样本预测时，终端显示出了sequence handled的进度条，但是并不出结果就自动终止回到命令提示行了是怎么回事：

Question

使用esm_msa1_t12_100M_UR50S蛋白质语言模型进行零样本预测时，终端显示出了sequence handled的进度条，但是并不出结果就自动终止回到命令提示行了是怎么回事：
具体使用的是github上的MLDE算法中的zeroshot代码，初步查看问题卡在了第二张图片中的部分：

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从您提供的信息来看，程序在尝试使用esm_msa1_t12_100M_UR50S模型进行零样本预测时，遇到了一些问题，并且在处理序列时自动终止了，没有输出预期的结果。下面是一些可能的原因及相应的解决策略：

1. 警告信息分析

首先，注意到有条警告信息：

/home/inspur/myenvs/mlde21/lib/python3.7/site-packages/esm/pretrained.py:275:UserWarning: This model had a minor bug in the positional embeddings, please use ESM-MSA-1b: esm.pretrained.esm_msa1b_t12_100M_UR50S()

这表明您正在使用的模型(esm_msa1_t12_100M_UR50S)存在已知的bug，特别是在位置嵌入方面。建议是改用ESM-MSA-1b模型。因此，首要的解决尝试是更换模型。

解决尝试1：更换模型

修改您的脚本，将模型名称更改为推荐的esm_msa1b_t12_100M_UR50S，代码示例如下：

--models esm_msa1b_t12_100M_UR50S

2. 检查资源限制

程序突然终止也可能是因为资源限制（如内存不足、CPU限制或GPU资源耗尽）。确保运行环境有足够的资源来执行模型推理。

解决尝试2：监控资源使用情况

在运行脚本之前，可以使用系统监控工具（如top或nvidia-smi）来观察运行时的资源使用情况。如果发现资源瓶颈，考虑调整资源分配或在具有更多资源的环境中运行。

3. 增加日志输出

为了更好地诊断问题，可以在脚本中增加详细的日志输出，特别是异常处理部分，以便了解程序具体在哪个步骤终止。

解决尝试3：添加日志记录

在您的Python脚本中添加日志记录语句，比如使用logging模块，确保在关键操作前后都有日志输出。例如：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# 在关键步骤前后加入日志
logging.info("Starting prediction with model...")
# 预测代码
logging.info("Prediction completed.")

4. 检查脚本错误处理

确认您的脚本是否有恰当的错误处理逻辑，比如try-except块，以捕获并记录潜在的运行时错误。

解决尝试4：改进错误处理

确保关键函数调用被try-except块包围，以便于捕获异常并打印或记录错误信息。

try:
    # 调用模型预测函数
    predictions = model.predict(...)
except Exception as e:
    print(f"An error occurred during prediction: {e}")
    # 这里可以加上更多的错误处理逻辑，比如写入日志等

5. 查看完整日志和错误信息

如果上述尝试均未解决问题，请检查是否有更详细的错误信息被输出到其他日志文件或标准错误流中。有时候，终端只显示了部分信息，完整的错误堆栈可能被重定向或写入到特定的日志文件中。

综上所述

• 首先尝试更换模型为esm_msa1b_t12_100M_UR50S。
• 确保运行环境资源充足，监控资源使用情况。
• 增加日志输出，以便更好地追踪程序执行过程。
• 改进错误处理逻辑，确保能捕获并记录所有异常。

尝试这些步骤后，如果问题仍然存在，建议检查模型库的官方文档或社区论坛，看是否有其他人遇到类似问题及其解决方案。