ModelScope还是无法发布成功？

在使用ModelScope进行模型发布时，如果遇到无法成功发布的问题，可能是由于以下几个原因导致的。以下是详细的排查步骤和解决方案：

1. 检查模型ID和版本配置

确保您在部署服务时正确填写了MODEL_ID、TASK和REVISION等关键参数。这些参数需要与ModelScope平台上的模型信息完全一致。

• 普通模型（如机器翻译模型）：

  • MODEL_ID：例如iic/nlp_csanmt_translation_en2zh
  • TASK：例如translation
  • REVISION：例如v1.0.1

• 大语言对话模型（如ChatGLM系列模型）：

  • MODEL_ID：例如ZhipuAI/chatglm2-6b
  • TASK：例如chat
  • REVISION：例如v1.0.11

注意：如果部署的是非公开模型，还需要配置访问令牌（ACCESS_TOKEN），并确保其值为有效的SDK访问令牌。

2. 验证镜像配置

在自定义部署页面中，选择正确的镜像配置是成功发布的关键。建议使用官方提供的镜像，并选择最新版本。

• 镜像名称：modelscope-inference
• 镜像版本：选择最高版本

重要提示：如果使用自定义镜像，请确保镜像中包含所有必要的依赖项，并且运行命令已正确配置。

3. 检查资源规格

大语言模型通常对GPU资源有较高要求，因此需要根据模型的实际需求选择合适的实例规格。

• 普通Pipeline模型：推荐选择内存不小于8 GB的实例。
• 大语言对话模型：
  • 对于7B模型，建议选择GU30系列机型。
  • 对于更大的模型（如14B及以上），可能需要双卡机型或更高显存的机型（如Ada系列显卡，预留48G显存）。

说明：如果资源不足，可能会导致模型下载失败或服务启动异常。建议切换到其他地域重试。

4. 确认环境变量和运行命令

在部署过程中，系统会自动配置运行命令。如果您手动修改了运行命令，请确保其格式正确。例如：

MODEL_ID=qwen/Qwen1.5-4B-Chat python3 server.py

此外，检查是否遗漏了必要的环境变量配置，例如ACCESS_TOKEN或MODEL_ID。

5. 查看日志排查问题

如果上述配置均无误，但仍然无法发布成功，可以通过以下方式查看日志以定位问题：

• Kubernetes集群： 执行以下命令查看推理服务的详细信息：

  arena serve get modelscope
  

  如果服务状态异常，可以进一步查看Pod日志：

  kubectl logs <pod-name>
  

• 函数计算平台： 在函数计算控制台中，进入函数详情页，查看运行日志和错误信息。

常见问题： - 模型下载超时：可能是网络问题或镜像拉取失败，建议切换到其他地域重试。 - GPU资源不足：建议选择更高规格的GPU实例或等待资源释放。

6. 清理并重新部署

如果多次尝试仍无法解决问题，可以尝试清理已创建的资源后重新部署：

• Kubernetes集群：

  arena serve del modelscope
  

• 函数计算平台： 在函数计算控制台中删除应用及其相关资源。

注意：清理资源后，请确保重新配置所有必要参数，避免遗漏。

7. 联系技术支持

如果经过以上步骤仍无法解决问题，建议联系阿里云技术支持团队，提供以下信息以便快速定位问题： - 部署的具体步骤和配置参数。 - 错误日志或报错信息。 - 使用的产品平台（如ACK、PAI、函数计算等）。

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决ModelScope模型发布失败的问题。希望这些信息能帮助您顺利完成模型部署！您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。