ZhipuAI/Multilingual-GLM-Summarization模型仅支持python2

根据您提供的信息和我的知识库资料，关于ModelScope中“mGLM多语言大模型-生成式摘要-中文”模型（ZhipuAI/Multilingual-GLM-Summarization-zh）的运行环境问题，实际上与Python版本的选择并不直接关联于pyramid.session模块中的UnencryptedCookieSessionFactoryConfig是否废弃。尽管Pyramid框架从2.0版本开始不再推荐使用该配置，但这更多涉及到Web应用服务器端会话管理的加密方式调整，而非模型服务本身的兼容性问题。

关键点澄清：

1. 模型部署与运行环境： 模型的部署与调用，如在阿里云EAS上部署ModelScope模型，主要依赖于EAS支持的环境配置与API调用规范，而不是特定于某个Python版本的限制。EAS支持通过灵活的资源配置来适应不同模型的需求，包括对大语言模型的部署。

2. Python版本兼容性： 通常情况下，模型的运行与Python版本的兼容性取决于模型实现的库（如PyTorch、TensorFlow等）以及其依赖库的要求。对于“mGLM多语言大模型”，具体是否仅能在Python 2环境中运行，应查阅该模型的官方文档或在ModelScope平台上确认其指定的环境要求。但现代AI模型和库大多已转向支持Python 3，因Python 2已于2020年停止官方支持。

3. 解决方案建议：

   • 查阅模型说明： 首先，查看ZhipuAI/Multilingual-GLM-Summarization-zh模型的官方说明或在ModelScope平台上的详细页面，确认其推荐的运行环境。
   • 更新依赖处理： 如果在部署或使用过程中遇到因依赖库过时导致的问题，考虑按照Pyramid官方的建议，替换为SignedCookieSessionFactory或EncryptedCookieSessionFactory以保持最佳安全实践。这通常是在开发Web服务端逻辑时需要考虑的，而非直接模型调用环节。
   • 环境配置灵活性： 在EAS上部署时，确保选择与模型兼容的Python环境版本，并正确配置所有必要的依赖，包括可能需要手动更新或替换的依赖项，以保证服务的顺利运行。

综上所述，模型能否在Python 3环境下运行需依据具体模型的文档指导，而提及的UnencryptedCookieSessionFactoryConfig问题属于Web应用层面的调整，不影响模型核心功能的Python版本兼容性。