运行Chatglm3-6b大模型时遇到问题

Question

在使用streamlit运行main.py文件的时候，Loading checkpoint shards一致卡在同一个位置并且自动跳转到下一行命令，这应该如何解决？？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你提供的描述和日志来看，问题似乎是在加载模型检查点（checkpoint shards）时遇到了困难。模型加载进度停留在同一位置可能有很多原因，包括但不限于内存不足、硬盘读写速度限制、网络问题或模型文件损坏等。在这种情况下，可以采取以下几种方法尝试解决问题：

检查内存和硬盘状况

确保你的计算机有足够的内存和存储空间来加载大模型。检查你的内存使用情况，并确保硬盘有足够的空间进行读写操作。如果内存或硬盘空间不足，考虑升级硬件或清理不必要的文件。

检查网络连接和稳定性

如果模型是从互联网上下载的，确保网络连接稳定并且速度足够快。如果网络不稳定或速度慢，可能会导致加载过程中卡住。

检查模型文件完整性

确认模型文件没有损坏或丢失。你可以尝试重新下载模型文件，或者从另一个可靠的来源获取。

优化模型加载参数和配置

在Streamlit应用中，可能需要调整某些参数设置以提高模型加载速度或解决加载问题。特别是与模型输入和输出设置相关的参数（如eos token、pad token和unk token），虽然提示不支持自定义设置，但可能需要确认是否使用了合适的默认值。此外，也可以尝试调整模型加载时的其他相关参数。

使用更大的内存和计算资源

考虑到你正在运行一个大模型，可能需要更多的内存和计算资源。尝试使用更高配置的计算机或服务器来运行你的应用。

查看日志和错误信息

仔细检查日志中的错误信息，看是否有任何关于内存溢出、文件读取错误或其他相关问题的提示。这些信息可能有助于诊断问题所在。此外，尝试在命令行中运行模型的脚本（而非通过Streamlit），看是否有不同的输出结果或错误信息。有时候直接使用命令行可能会提供关于问题原因的更多线索。考虑到这个任务的复杂性，我暂时无法提供具体的代码示例，因为解决这个问题可能需要多方面的调整和尝试。不过，希望上述建议能帮助你找到问题的根源并解决它。如果问题仍然存在，你可能需要联系模型的开发者或社区寻求进一步的帮助。