执行run_msgpt.sh脚本报错了，配置里面没有这个ModelScope模型？

根据您提供的信息，执行run_msgpt.sh脚本报错，并提示配置中没有找到对应的ModelScope模型。以下是可能的原因分析及解决方法：

1. 确认模型是否正确配置

在自定义部署ModelScope模型时，需要手动获取并配置以下关键参数： - MODEL_ID：模型的唯一标识符。 - TASK：模型对应的任务类型（例如translation或chat）。 - REVISION：模型的具体版本号（例如v1.0.1，不能使用master分支）。

如果这些参数未正确配置，可能会导致脚本无法找到对应的模型。

操作步骤：

1. 确认run_msgpt.sh脚本中是否包含以下环境变量的配置：

   export MODEL_ID=<您的模型ID>
   export TASK=<模型任务类型>
   export REVISION=<模型版本号>
   

2. 如果缺少上述配置，请参考知识库中的说明，从ModelScope平台获取正确的MODEL_ID、TASK和REVISION值，并补充到脚本中。

2. 检查模型是否为公开模型

如果尝试部署的是非公开模型，则需要额外配置访问令牌（ACCESS_TOKEN）。未提供访问令牌会导致模型下载失败。

操作步骤：

1. 登录ModelScope平台，在左侧导航栏中单击访问令牌，获取SDK访问令牌。
2. 在run_msgpt.sh脚本中添加以下环境变量：

   export ACCESS_TOKEN=<您的SDK访问令牌>
   

3. 确保脚本中将ACCESS_TOKEN传递给模型服务的启动命令。

3. 验证模型是否存在

ModelScope平台上的模型列表是动态更新的，可能存在以下情况： - 模型已被移除或重命名。 - 模型ID拼写错误。

操作步骤：

1. 登录ModelScope平台，进入目标模型页面，确认模型ID是否正确。
2. 如果模型已被移除，请选择其他可用模型，并更新MODEL_ID。

4. 检查脚本运行环境

脚本运行环境可能缺少必要的依赖或权限，导致模型无法加载。例如： - GPU资源不足。 - 镜像版本不匹配。

操作步骤：

1. 确认运行环境中是否安装了最新版的ModelScope SDK。
2. 检查GPU资源是否满足模型需求。对于大语言模型，建议使用至少16GB显存的GPU节点。
3. 确认镜像版本是否为最新。如果使用的是PAI-EAS平台，建议选择modelscope-inference官方镜像的最高版本。

5. 排查脚本日志

如果以上步骤均未解决问题，可以通过查看脚本运行日志定位具体错误原因。

操作步骤：

1. 执行以下命令，查看脚本运行日志：

   cat run_msgpt.log
   

2. 根据日志中的错误信息，进一步排查问题。例如：
   • 如果日志提示Model not found，请检查MODEL_ID是否正确。
   • 如果日志提示Access denied，请检查ACCESS_TOKEN是否有效。

6. 清理并重新部署

如果问题仍未解决，可以尝试清理现有服务并重新部署。

操作步骤：

1. 删除已部署的服务：

   arena serve del modelscope
   

2. 重新执行部署命令，确保所有参数配置正确。

总结

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决run_msgpt.sh脚本报错的问题。如果问题仍然存在，请提供具体的错误日志信息，以便进一步分析。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。