函数计算，FC报错，RuntimeError: Library cudart is not init

在函数计算中，如果您遇到了类似"RuntimeError: Library cudart is not init"的错误，这通常表示CUDA库（例如cudart）未正确初始化或配置。

CUDA是用于GPU计算的并行计算平台和编程模型。它需要相应的驱动程序和运行时库来与GPU进行交互。

这个错误通常是由于CUDA库未正确安装或配置导致的。CUDA是NVIDIA开发的用于并行计算的库，如果函数计算使用到了CUDA库，那么需要在函数计算环境中正确安装和配置CUDA库。

具体来说，您可以按照以下步骤进行处理：

确认函数计算是否需要使用CUDA库。如果您的函数计算代码中使用到了CUDA库，那么您需要在函数计算环境中正确安装和配置CUDA库。

安装CUDA库。您可以在函数计算环境中安装CUDA库，可以通过包管理器或者手动下载安装包的方式进行安装。具体安装方法可以参考CUDA官方文档或者阿里云函数计算的文档。

配置CUDA环境变量。在函数计算环境中安装CUDA库后，您需要配置CUDA环境变量，以便函数计算能够正确地加载和使用CUDA库。具体来说，您需要将CUDA的安装路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中，例如：

Copy
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```

测试CUDA库是否能够正常使用。在安装和配置CUDA库后，您可以编写一个简单的CUDA程序进行测试，确保CUDA库能够正常使用。

在函数计算中，如果您遇到了类似"RuntimeError: Library cudart is not init"的错误，这通常表示CUDA库（例如cudart）未正确初始化或配置。

CUDA是用于GPU计算的并行计算平台和编程模型。它需要相应的驱动程序和运行时库来与GPU进行交互。以下是一些可能导致此错误的原因和解决方法：

1. CUDA环境：确认您的函数计算环境是否具有正确的CUDA环境。这包括安装适当版本的CUDA驱动程序和运行时库以及设置任何必需的环境变量。

2. CUDA依赖项：确保您的函数代码中引用的任何CUDA相关依赖项已正确安装。这可能包括CUDA API、PyCUDA等。使用pip或其他包管理工具确保正确安装并与函数计算环境兼容。

3. 函数内存限制：检查函数计算实例的内存限制。如果函数使用的CUDA操作超出了实例可用的内存限制，那么可能会导致初始化错误。尝试增加函数实例的内存配额以解决问题。

4. 确认GPU设备：确保您的函数计算实例上存在GPU设备，并且该设备能够正常访问和执行CUDA操作。某些函数计算实例可能不支持GPU，因此无法进行CUDA计算。

这个应该是您的镜像里没有cuda的依赖，或者看下cuda的版本，社区里也有类似的问题，这个需要您自己在镜像里装进去了

https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/issues/115
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/issues/46

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"