请问modelscope中这个示例代码我刚才运行第一次运行成功了，再点了一次运行就报错了，什么原因？

导致示例代码在第一次运行成功后再次运行时报错的原因可能有多种，以下是一些常见的情况和解决方法：

1. 数据状态：如果示例代码涉及到加载或处理数据，可能需要检查数据的状态。确保数据文件存在且可访问，并且之前的运行没有改变数据文件或文件路径。

2. 环境状态：在重新运行代码之前，请确保重置您的运行环境。某些操作或库的状态可能会在连续运行中更改，导致错误。您可以尝试重新启动内核、清除变量或重置运行环境来解决这个问题。

3. 依赖项冲突：某些依赖项的版本冲突可能会导致代码在第一次运行成功后再次运行时出现问题。请检查依赖项的版本要求，并确保满足这些要求。您可以尝试更新或降级依赖项以解决冲突。

4. 随机性：如果代码中涉及到随机性，比如随机抽样或初始化，那么每次运行都可能产生不同的结果。这可能会导致在第一次运行成功后再次运行时出现错误或不一致的行为。在这种情况下，您可以尝试设置随机数种子（如果适用）或调整代码以处理随机性。

5. 配置问题：某些示例代码可能需要进行配置，例如指定路径、设置参数或加载模型。请确保在每次运行之前正确配置和初始化这些内容。

如果以上解决方法不能解决问题，请提供更多关于报错信息、示例代码和上下文的详细信息，以便我们能够更好地帮助您找到问题的原因和解决方法。

配置文件的修改。如果您在第一次运行代码后修改了配置文件，可能会导致第二次运行代码时出现错误。可以检查配置文件的修改记录，以确定问题的原因，并进行相应的调整和优化。

模型和数据的变化。如果您在第一次运行代码后更改了模型或数据的内容或格式，可能会导致第二次运行代码时出现错误。可以检查模型和数据的变化，以确定问题的原因，并进行相应的调整和优化。

平台资源的限制。如果您在第二次运行代码时平台资源已经达到极限，可能会导致出现错误。可以尝试释放一些资源并重新运行代码，以确定问题的原因，并进行相应的调整和优化。

代码分一下，你相当于起来了两个模型推理inference。
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope import Model
from modelscope.pipelines import pipeline
model = Model.from_pretrained('ZhipuAI/chatglm2-6b', device_map='auto', revision='v1.0.6')
pipe = pipeline(task=Tasks.chat, model=model)

inputs = {'text':'你好', 'history': []}
result = pipe(inputs)
inputs = {'text':'介绍下江南大学', 'history': result['history']}
result = pipe(inputs)
print(result)
回答2： 是啊 这个跑一次就是起来一个实例，你再跑一次就是起来2个实例，就oom了。就是运行起来之后，后续只用执行这样的代码就行。
此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”